幾年前，高層支持不足是AI項(xiàng)目落地面臨的最大障礙之一。如今，企業(yè)對(duì)AI解決方案的需求量之大，足以讓任何一位CIO為之咋舌。不過(guò)，他們正通過(guò)采取戰(zhàn)略性的項(xiàng)目方法，同時(shí)組建高性能AI團(tuán)隊(duì)來(lái)迎接這一挑戰(zhàn)。

例如，電力管理公司伊頓的CIO Katrina Redmond創(chuàng)建了一個(gè)與特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域掛鉤的“AI工廠”，以滿足迫切需求。AI團(tuán)隊(duì)中的領(lǐng)域?qū)＜译m不直接向IT部門(mén)匯報(bào)，但會(huì)與其緊密協(xié)作。她表示：“我們會(huì)根據(jù)價(jià)值創(chuàng)造來(lái)共同決定優(yōu)先開(kāi)展的活動(dòng)，并據(jù)此付諸實(shí)踐。”

伊頓公司的每個(gè)團(tuán)隊(duì)都由一名AI負(fù)責(zé)人、產(chǎn)品負(fù)責(zé)人、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、數(shù)據(jù)工程師以及云和DevOps工程師組成，他們與業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)＜夜餐_(kāi)展工作。Redmond表示，設(shè)立AI與創(chuàng)新副總裁一職也是組建高效團(tuán)隊(duì)的關(guān)鍵。

不過(guò)，Principal金融集團(tuán)執(zhí)行副總裁兼CIO Kathy Kay指出，如果AI團(tuán)隊(duì)中的領(lǐng)域?qū)＜覠o(wú)法用技術(shù)團(tuán)隊(duì)能夠理解的方式闡述業(yè)務(wù)問(wèn)題，那么僅有領(lǐng)域?qū)＜沂遣粔虻摹Ｐ枰腥藫?dān)任產(chǎn)品經(jīng)理的角色——即具備足夠領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)來(lái)定義業(yè)務(wù)問(wèn)題并將其進(jìn)行轉(zhuǎn)化的人。她表示：“這個(gè)人可能是業(yè)務(wù)部門(mén)的產(chǎn)品經(jīng)理，也可能是IT企業(yè)內(nèi)部的產(chǎn)品經(jīng)理，或者是其他業(yè)務(wù)線中曾有過(guò)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)、能夠與需要問(wèn)題轉(zhuǎn)化的產(chǎn)品經(jīng)理合作的產(chǎn)品經(jīng)理?！?/p>

安永美洲區(qū)AI自動(dòng)化與分析負(fù)責(zé)人Hugh Burgin補(bǔ)充道，數(shù)據(jù)科學(xué)家和AI工程師固然重要，但他認(rèn)為，最大的投資回報(bào)率并非來(lái)自單一技能，而是所有技能共同推動(dòng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。

AI團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)涵蓋的五類(lèi)角色

那么，高效AI團(tuán)隊(duì)的關(guān)鍵要素有哪些呢?Burgin表示，你需要從五大類(lèi)中獲取專(zhuān)業(yè)知識(shí)，首先是為每個(gè)項(xiàng)目提供高層支持。

另一個(gè)有時(shí)會(huì)被忽視的關(guān)鍵角色是盡早讓直接使用AI的人員參與進(jìn)來(lái)。換句話說(shuō)，就是終端用戶的參與。他表示：“從技術(shù)上講，大多數(shù)AI項(xiàng)目都能交付，但這并不意味著終端用戶會(huì)采用?！?/p>

接下來(lái)是轉(zhuǎn)型工程。這些角色既是業(yè)務(wù)流程方面的領(lǐng)域?qū)＜?，也是AI解決方案方面的領(lǐng)域?qū)＜?。這些人有時(shí)被稱為產(chǎn)品負(fù)責(zé)人、產(chǎn)品經(jīng)理或職能領(lǐng)導(dǎo)，他們與團(tuán)隊(duì)合作開(kāi)發(fā)AI應(yīng)用程序，并具備利用該應(yīng)用程序推動(dòng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的職能知識(shí)。

負(fù)責(zé)產(chǎn)品交付和變革管理的員工構(gòu)成了另一個(gè)類(lèi)別。常見(jiàn)的職位包括項(xiàng)目經(jīng)理、變革管理專(zhuān)業(yè)人員和Scrum主管。

最后，IT領(lǐng)導(dǎo)需要AI支持人員，他們的職責(zé)涵蓋所有用例，以確保在負(fù)責(zé)任的AI、治理和財(cái)務(wù)運(yùn)營(yíng)方面保持一致性。Burgin表示：“IT部門(mén)如今已經(jīng)存在這些支持角色，但工作內(nèi)容正在發(fā)生變化，需要提升AI相關(guān)技能?！?/p>

每個(gè)AI團(tuán)隊(duì)都應(yīng)具備(或至少應(yīng)考慮具備)的關(guān)鍵角色

在核心AI團(tuán)隊(duì)中，最關(guān)鍵的角色是數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師和AI工程師。不過(guò)，企業(yè)可能還需要專(zhuān)注于整體AI解決方案架構(gòu)的AI架構(gòu)師，以及模型經(jīng)理、驗(yàn)證人員、測(cè)試人員和倫理學(xué)家。Gartner杰出副總裁兼分析師Arun Chandrasekaran剛剛發(fā)布了一份關(guān)于AI職位角色、職責(zé)和技能的研究報(bào)告，他發(fā)表了上述看法。

在招聘時(shí)需要牢記的是，數(shù)據(jù)科學(xué)家的角色正在發(fā)生變化。Chandrasekaran表示：“如今，模型都經(jīng)過(guò)了大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練，因此數(shù)據(jù)科學(xué)家會(huì)花更多時(shí)間來(lái)調(diào)整和運(yùn)營(yíng)模型。模型經(jīng)理需要深入了解各種可用模型，并必須為其應(yīng)用選擇最準(zhǔn)確、最經(jīng)濟(jì)實(shí)惠且性能最佳的模型。AI驗(yàn)證人員會(huì)評(píng)估AI應(yīng)用程序的公平性、偏見(jiàn)、透明度和可解釋性，并確保其符合業(yè)務(wù)、監(jiān)管和道德標(biāo)準(zhǔn)。AI測(cè)試人員則會(huì)對(duì)模型、API和管道等AI組件進(jìn)行測(cè)試，以查找漏洞、性能問(wèn)題或意外行為?！?/p>

接下來(lái)，產(chǎn)品經(jīng)理充當(dāng)工程團(tuán)隊(duì)和終端用戶之間的中介。他補(bǔ)充道：“他們會(huì)與用戶交流，了解需求，并確保產(chǎn)品滿足這些用戶的需求?！?/p>

AI倫理學(xué)家則負(fù)責(zé)制定并執(zhí)行AI倫理使用準(zhǔn)則。Chandrasekaran表示：“他們會(huì)監(jiān)測(cè)偏見(jiàn)、毒性和有害輸出問(wèn)題”，對(duì)于受監(jiān)管行業(yè)而言，這一角色尤為重要。

平臺(tái)團(tuán)隊(duì)與產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)

全球工程、咨詢與建筑公司博萊克·威奇的數(shù)字技術(shù)執(zhí)行副總裁兼首席數(shù)字技術(shù)官M(fèi)ike Adams表示，該公司對(duì)AI的激活主要集中在兩種不同模式上。平臺(tái)團(tuán)隊(duì)確保公司能夠從戰(zhàn)略平臺(tái)提供商(微軟、Salesforce、甲骨文和ServiceNow)提供的原生智能體和GenAI功能中獲益，而數(shù)字產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)則開(kāi)發(fā)特定業(yè)務(wù)的AI功能，以創(chuàng)造持久且差異化的價(jià)值。

他表示，平臺(tái)團(tuán)隊(duì)還會(huì)利用戰(zhàn)略平臺(tái)所提供的一些API，借助其在AI領(lǐng)域的投資成果。具體而言，他的團(tuán)隊(duì)致力于將戰(zhàn)略平臺(tái)API引入微軟Teams和Copilot(該公司面向自主式AI的用戶界面)。Adams表示：“我們?nèi)蕴幱谠缙谠囼?yàn)階段?！?/p>

相關(guān)角色包括特定平臺(tái)架構(gòu)師、應(yīng)用組合經(jīng)理以及一些平臺(tái)工程與開(kāi)發(fā)角色。他表示：“作為我們戰(zhàn)略平臺(tái)生態(tài)系統(tǒng)的一部分，AI能力方面的繁重工作和投資都由平臺(tái)提供商完成，因此我們?cè)噲D將重點(diǎn)放在管理企業(yè)變革上，以推動(dòng)適當(dāng)采用?！辈贿^(guò)，安永的Burgin表示，一旦你開(kāi)始定制AI解決方案以改變業(yè)務(wù)或讓其了解你的業(yè)務(wù)，就需要組建一支具備全面技能的專(zhuān)業(yè)團(tuán)隊(duì)來(lái)開(kāi)展工作。

在博萊克·威奇公司，創(chuàng)新則由數(shù)字產(chǎn)品部門(mén)負(fù)責(zé)。Adams表示：“我們正在初步構(gòu)建BV數(shù)字產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)模式。”團(tuán)隊(duì)角色包括數(shù)字產(chǎn)品經(jīng)理或負(fù)責(zé)人，以及數(shù)字產(chǎn)品交付負(fù)責(zé)人，后者領(lǐng)導(dǎo)一個(gè)交付團(tuán)隊(duì)，其中包括Scrum主管、質(zhì)量保證工程師、解決方案和產(chǎn)品架構(gòu)師、軟件開(kāi)發(fā)人員，以及負(fù)責(zé)管理數(shù)字產(chǎn)品軟件的迭代開(kāi)發(fā)、構(gòu)建和發(fā)布流程的DevOps和云工程師，在許多情況下，這些軟件包括生成式AI、應(yīng)用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)維組件。

如果數(shù)字產(chǎn)品集成了生成式或應(yīng)用AI，其他角色可能還包括數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)架構(gòu)師。Adams補(bǔ)充道：“成功的AI產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)與數(shù)字產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)類(lèi)似。唯一的區(qū)別在于，你需要在數(shù)據(jù)、分析和AI工程與架構(gòu)方面具備特定領(lǐng)域的技能。”

博萊克·威奇公司的數(shù)字產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)模式尚未完全成熟，因此目前業(yè)務(wù)關(guān)系經(jīng)理會(huì)協(xié)助填補(bǔ)數(shù)字產(chǎn)品管理角色的空缺。Adams表示：“最終，端到端的數(shù)字產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)模式將擴(kuò)大規(guī)模，以支持首款BV數(shù)字產(chǎn)品BV Ask(一款基于內(nèi)部數(shù)據(jù)訓(xùn)練的內(nèi)部版ChatGPT，包括工程最佳實(shí)踐、工程知識(shí)產(chǎn)權(quán)、項(xiàng)目執(zhí)行、估算和其他非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))?！惫こ處熆梢酝ㄟ^(guò)自然語(yǔ)言或?qū)υ捊缑嬖L問(wèn)這些信息，以便在工程界實(shí)現(xiàn)信息獲取的普及化。

與許多企業(yè)一樣，該公司的AI團(tuán)隊(duì)也在不斷發(fā)展。Adams補(bǔ)充道：“我們需要加強(qiáng)的領(lǐng)域是正規(guī)的產(chǎn)品管理和產(chǎn)品所有權(quán)。我們需要在這方面更加嚴(yán)謹(jǐn)?！彼a(bǔ)充道，這些角色需要牢牢扎根于客戶。他表示：“機(jī)遇如此巨大，如果我們不能以客戶需求為基礎(chǔ)，就可能會(huì)錯(cuò)失每一個(gè)AI機(jī)遇，而無(wú)法為我們的業(yè)務(wù)和客戶帶來(lái)實(shí)質(zhì)性變革?！?/p>

內(nèi)部培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)：培訓(xùn)與招聘

核心AI團(tuán)隊(duì)角色需求旺盛，因此培訓(xùn)IT專(zhuān)業(yè)人員轉(zhuǎn)型至AI相關(guān)職位是一項(xiàng)戰(zhàn)略要?jiǎng)?wù)。Principal的Kay表示：“培養(yǎng)內(nèi)部人才，因?yàn)橥獠咳瞬欧浅ｋy找?！彼钠髽I(yè)通過(guò)讓IT專(zhuān)業(yè)人員與經(jīng)驗(yàn)豐富的人員搭檔，并給他們分配“拓展性任務(wù)”，幫助他們勝任新角色。

博萊克·威奇公司也在對(duì)工程團(tuán)隊(duì)進(jìn)行AI交叉培訓(xùn)，而且這并非一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。Adams表示：“這些人員都是技術(shù)專(zhuān)家，因此大語(yǔ)言模型對(duì)他們來(lái)說(shuō)并不神秘。如今，這些能力已融入軟件工程、數(shù)據(jù)工程和分析領(lǐng)域。”Adams的策略是讓IT專(zhuān)業(yè)人員通過(guò)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)來(lái)學(xué)習(xí)，從而提升相關(guān)技能。

伊頓公司也在采取類(lèi)似的路徑。Redmond表示：“我們已經(jīng)對(duì)現(xiàn)有的創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了轉(zhuǎn)型，該團(tuán)隊(duì)原本就致力于機(jī)器人流程自動(dòng)化，而且我們將首席數(shù)據(jù)官團(tuán)隊(duì)的一個(gè)核心領(lǐng)域?qū)Ｗ⒂贏I工作，并加速數(shù)據(jù)穩(wěn)定性和治理工作?！边@些團(tuán)隊(duì)通過(guò)試點(diǎn)項(xiàng)目和在沙盒環(huán)境中開(kāi)展工作來(lái)積累經(jīng)驗(yàn)。

Chandrasekaran表示，每位CIO都應(yīng)制定明確的計(jì)劃，為未來(lái)重新規(guī)劃技能。他表示：“看看未來(lái)兩三年你需要哪些技能，并規(guī)劃如何培養(yǎng)員工掌握這些技能?！?/p>

不過(guò)，企業(yè)可能仍需從外部招聘以填補(bǔ)某些職位。在招聘AI工程師時(shí)，Kay表示要尋找喜歡摸索的人，因?yàn)槭褂眠@些模型時(shí)，你必須不斷改變方法。尋找熟悉你正在使用或希望使用的模型的人員。而且不要過(guò)于拘泥于職位頭銜，因?yàn)槟阈枰獑T工足夠靈活，能夠勝任多個(gè)角色。她表示：“工程師需要保持靈活性，能夠承擔(dān)多項(xiàng)職能?！?/p>

目前，Kay正在一個(gè)CIO領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)中探討戰(zhàn)略性招聘方法。她問(wèn)道：“我們是需要一位經(jīng)驗(yàn)非常豐富的開(kāi)發(fā)人員，還是希望招聘一位經(jīng)驗(yàn)稍淺但富有創(chuàng)造力的人員?創(chuàng)造力和一些AI開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)的結(jié)合是否會(huì)為我們帶來(lái)更好的成果?我們還不得而知。”

外包策略

當(dāng)然，并非總能通過(guò)培訓(xùn)或招聘獲得所需技能。Burgin表示：“數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師和AI工程師在市場(chǎng)上極為搶手，而且很難快速培訓(xùn)出這樣的人才?！币虼耍胪獠亢献骰锇榭梢詮浹a(bǔ)技能缺口，同時(shí)也能為內(nèi)部團(tuán)隊(duì)成員提供寶貴經(jīng)驗(yàn)。他補(bǔ)充道：“尋找能夠?yàn)槟銏F(tuán)隊(duì)帶來(lái)所需專(zhuān)業(yè)水平的合作伙伴。每當(dāng)你試圖建立一項(xiàng)新能力時(shí)，都要引入第三方來(lái)幫助建立能力據(jù)點(diǎn)”，并與你的團(tuán)隊(duì)合作，拓展團(tuán)隊(duì)能力。

Chandrasekaran表示，當(dāng)你的團(tuán)隊(duì)在特定領(lǐng)域缺乏經(jīng)驗(yàn)時(shí)，就應(yīng)尋求咨詢師的幫助。雖然許多企業(yè)都在將業(yè)務(wù)外包給德勤等傳統(tǒng)咨詢公司，但包括Hugging Face和OpenAI在內(nèi)的模型公司也在進(jìn)軍服務(wù)領(lǐng)域。他表示：“他們提供一款產(chǎn)品，并確保其得到正確配置和設(shè)計(jì)。他們不是帶來(lái)領(lǐng)域知識(shí)的傳統(tǒng)咨詢師，而是能夠?yàn)橛脩舳ㄖ坪蛢?yōu)化產(chǎn)品的軟件工程師。”

Redmond表示，使用內(nèi)部與外部AI團(tuán)隊(duì)存在關(guān)鍵差異。她表示：“內(nèi)部團(tuán)隊(duì)能帶來(lái)長(zhǎng)期利益，如深入了解公司系統(tǒng)、迭代更快以及與業(yè)務(wù)戰(zhàn)略保持一致。另一方面，外部托管則能提供快速原型制作、專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域知識(shí)，并能補(bǔ)充帶寬?！币令D公司采取了一種混合方法，將內(nèi)部領(lǐng)域?qū)＜液虯I技能與外部專(zhuān)家相結(jié)合。

把良好的戰(zhàn)略與強(qiáng)大的領(lǐng)導(dǎo)力結(jié)合在一起

沒(méi)有堅(jiān)實(shí)、專(zhuān)注的領(lǐng)導(dǎo)力，任何團(tuán)隊(duì)都無(wú)法發(fā)揮效力。一些企業(yè)會(huì)投入時(shí)間組建龐大的數(shù)據(jù)和AI工程團(tuán)隊(duì)，但如果沒(méi)有真正的業(yè)務(wù)問(wèn)題需要解決，這些資源可能就會(huì)淪為實(shí)驗(yàn)品。

Adams表示：“不要一味追求深度，然后指望應(yīng)用會(huì)隨之而來(lái)?！币虼耍紫纫c第三方合作開(kāi)展幾個(gè)明確界定的項(xiàng)目，在擴(kuò)大規(guī)模之前積累動(dòng)力和團(tuán)隊(duì)技能。

Redmond表示：“清晰的戰(zhàn)略愿景以及使用影響力和可衡量指標(biāo)來(lái)實(shí)現(xiàn)這一愿景的可行路徑至關(guān)重要。”

讓團(tuán)隊(duì)通過(guò)試錯(cuò)來(lái)學(xué)習(xí)。例如，Principal的一個(gè)AI團(tuán)隊(duì)在早期開(kāi)展一個(gè)項(xiàng)目時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)的了解不夠深入。結(jié)果，系統(tǒng)總結(jié)了用戶不需要的內(nèi)容，并引入了無(wú)關(guān)文檔。Kay表示：“了解數(shù)據(jù)及其管理方式對(duì)于避免不良結(jié)果至關(guān)重要。我們意識(shí)到，必須花更多時(shí)間來(lái)了解數(shù)據(jù)?！?/p>

關(guān)于匯報(bào)結(jié)構(gòu)，Burgin表示，一個(gè)高效的團(tuán)隊(duì)并不要求所有人都向同一位經(jīng)理匯報(bào)，只要所有人在轉(zhuǎn)變業(yè)務(wù)方面具有相同的優(yōu)先級(jí)和承諾即可。他表示：“但你需要一個(gè)跨職能團(tuán)隊(duì)來(lái)協(xié)同工作，并致力于這一轉(zhuǎn)變?！?/p>

Chandrasekaran表示，不幸的是，許多公司仍然存在僵化的部門(mén)壁壘，這意味著AI可能完全屬于數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的管轄范圍。他補(bǔ)充道，在這種情況下，這些團(tuán)隊(duì)與其他團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)作并不多。

因此，他的建議是讓AI團(tuán)隊(duì)更加分散化，因?yàn)樵谠S多情況下，組建一個(gè)集中的AI和數(shù)據(jù)工程團(tuán)隊(duì)并不奏效。他表示：“有些事情應(yīng)該集中處理，但AI和數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)該分散到各個(gè)AI團(tuán)隊(duì)中，以獲取領(lǐng)域知識(shí)。”

最終，領(lǐng)導(dǎo)層需要明確設(shè)定優(yōu)先級(jí)。Burgin表示：“考慮你想用AI轉(zhuǎn)變的10個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，并從頭開(kāi)始通過(guò)AI賦能能力重新構(gòu)想這一流程。針對(duì)每個(gè)流程，組建一個(gè)綜合工作團(tuán)隊(duì)，專(zhuān)注于如何轉(zhuǎn)變業(yè)務(wù)，并每天協(xié)同工作，盡管他們可能隸屬于業(yè)務(wù)的不同部門(mén)?！?/p>

最后，不要只培訓(xùn)你的AI團(tuán)隊(duì)，還要帶動(dòng)外部人員。Kay表示：“我們正在向整個(gè)公司推廣AI和數(shù)據(jù)素養(yǎng)，某些特定角色還會(huì)接受額外培訓(xùn)。”最重要的是，CIO在組建AI團(tuán)隊(duì)時(shí)應(yīng)投資于員工。她補(bǔ)充道：“這非常重要，尤其是當(dāng)AI在企業(yè)路線圖中占據(jù)重要地位時(shí)。你的團(tuán)隊(duì)能夠快速學(xué)習(xí)，并做出巨大貢獻(xiàn)?！?/p>