盡管市面上有很多非常棒的人工智能軟件工具，但是你在實施項目的時候，仍然需要組建一支強大的團隊。技術(shù)是復(fù)雜的，而且在不斷發(fā)展。組織內(nèi)部的變革管理也面臨著諸多挑戰(zhàn)。

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那么，一個人工智能項目中應(yīng)該有哪些角色呢?好吧，首先，需要有一個高管支持者。人工智能項目并不是自下而上的，要實施好這樣的項目需要大量的資源和明確的領(lǐng)導(dǎo)。

Concord Technologies的人工智能和機器學習技術(shù)產(chǎn)品經(jīng)理Simran Bagga表示：“項目的高管支持者或者決策者是一個關(guān)鍵角色，可以幫助闡明業(yè)務(wù)要實現(xiàn)的目標以及該目標的原因。”

現(xiàn)在，高管支持者很可能沒有足夠的時間來管理每天的日常活動。這就是為什么還需要一個項目負責人的原因，這個角色將一直關(guān)注KPI(關(guān)鍵績效指標)和時間表。他或者她還將幫助解決組織瓶頸和內(nèi)部政治問題。

然后還需要一個或者多個SME(問題專家)。這些人是對于人工智能技術(shù)將應(yīng)用的業(yè)務(wù)領(lǐng)域經(jīng)驗豐富的內(nèi)部人員。這些人員對于完善模型和挑選參數(shù)是至關(guān)重要的。

接下來，在技術(shù)方面的角色有很多種。包括：

• 數(shù)據(jù)工程師或者數(shù)據(jù)注釋專家：這個角色經(jīng)常會被忽略，但這是一個巨大的錯誤。人工智能項目的數(shù)據(jù)通常是一團糟。因此需要對數(shù)據(jù)進行整理并打上標記，這項工作可能非常乏味，而且耗時費力。
• 數(shù)據(jù)科學家或者人工智能工程師：他或者她將在數(shù)據(jù)和算法兩個方面花時間，例如機器學習、深度學習和NLP(自然語言處理)。PagerDuty的工程高級副總裁Tim Armandpour表示：“這項工作可以加快模型構(gòu)建和測試的迭代周期。”
• 機器學習工程師或者ML/Ops：SPR企業(yè)體系結(jié)構(gòu)執(zhí)行副總裁Pat Ryan表示：“在模型部署完成之后，這個角色將花費大量的時間來生產(chǎn)并維護它。……隨著新數(shù)據(jù)的涌入，模型將發(fā)生變化，因此這個角色必須理解模型的工作方式以及模型的數(shù)據(jù)接口。”
• UX /可視化工程師：人工智能項目失敗的一個主要原因就是應(yīng)用程序過于復(fù)雜。一定要記住，最終用戶通常都是一些非技術(shù)類的用戶。因此，UX/可視化工程師會讓人工智能項目的成果更容易得到使用。
• 人工智能測試或者品控(品質(zhì)控制)：人工智能非常容易出問題。但是一名人工智能測試人員可以幫助在不同條件下幫助驗證模型。
• 企業(yè)或解決方案架構(gòu)師：該角色將幫助完成人工智能項目的實施和集成。

聽起來這里需要的角色很多，對不對?但是請注意，如果你要開啟一個人工智能項目的話，并不需要所有這些角色。NetApp分析與轉(zhuǎn)型總監(jiān)Ross Ackerman表示：“一個人工智能項目團隊可能會小到只有一個人，一名數(shù)據(jù)科學家可以身兼數(shù)職。”

如果一定要說的話，也許首先需要關(guān)注的是數(shù)據(jù)科學家或者機器學習工程師的角色。他們對人工智能模型最終的成功至關(guān)重要。

Zetta Ventures Partners.的董事總經(jīng)理Jocelyn Goldfein表示：“如果你是要從零開始搭建一個團隊，一定要花大價錢聘請一位高級機器學習工程師作為團隊的錨和領(lǐng)導(dǎo)者，然后圍繞著這個角色選擇最好的、最合適的內(nèi)部人才。”

在技術(shù)人才招募方面，你需要擴展思路。看看你自己的人脈，并使用LinkedIn。了解擁有高級學位的畢業(yè)生，甚至不僅僅是計算機科學專業(yè)的畢業(yè)生。PROS的數(shù)據(jù)科學家經(jīng)理兼人工智能策略師Justin Silver表示：“傳統(tǒng)數(shù)據(jù)科學家的背景——統(tǒng)計學、數(shù)學、計算機科學通常會加強工程師、物理學家、經(jīng)濟學家、心理學家等的能力……招聘具有不同技術(shù)背景的候選人組成的人工智能團隊可以讓團隊獲得廣泛、豐富的解決問題的觀點。這種在技術(shù)上的多樣性也可以讓協(xié)作變得更加有趣，并且鼓勵團隊成員有效地交流他們的想法，即使是在想法還非常不穩(wěn)定的初期研究階段。當面臨著一個需要解決的問題時，經(jīng)濟學家的觀點可能和物理學家截然不同，而合作可以是一件非常美好的事情。”

你還需要在內(nèi)部觀察，尋找哪里有重新塑造技能和提升技能的機會。Zscaler的人工智能和機器學習副總裁Howie Xu表示：“盡管人才池在增長，但還是沒有跟上需求增長的腳步。……為了滿足對人工智能人才的需求，在內(nèi)部尋找那些具有正確思維和內(nèi)驅(qū)力的人才，并培訓他們來滿足這些需求。”

但是，要記住，組建團隊需要花費大量的時間。這意味著你需要保持靈活性和創(chuàng)造力。Appen的首席技術(shù)官Wilson Pang表示：“我強烈推薦兩種類型的候選人——具有扎實技術(shù)背景的候選人或者是具有豐富領(lǐng)域知識的候選人。……如果這兩類候選人也渴望在人工智能領(lǐng)域獲得成功，并且能夠從專家那里獲得指導(dǎo)/指引，他們可以快速成長，并且成為績效明星。”