What are important elements to consider when putting together a team to execute your operating model for AI?
When building the right team to execute on your operating model for AI it is key to take into account the following elements:

1) How mature is my data foundation: Whether your data is still in silos, stuck in proprietary formats or difficult to access in a unified way will have big implications on the amount of data engineering work and data platform expertise that is required.

2) Infrastructure and platform administration: Whether you need to maintain or leverage as a service offerings can have a huge impact on your overall team composition. Moreover, if your Data and AI platform is made up of multiple services and components the administrative burden of governing and securing data and users and keeping all parts working together can be overwhelming especially at enterprise scale.

3) MLOps: To make the most of AI you need to be able to use it to impact your business. Hiring a full data science team without having the right ML engineering expertise or the right tools to package, test, deploy and monitor is extremely wasteful. There are several steps that go into running effective end-to-end AI applications and your operating model should reflect that in the roles that are involved and in the way model lifecycle management is executed from use case identification, to development to deployment, and perhaps most importantly utilisation.  

These three dimensions should inform your focus and the roles that should be part of your development team. Over time, the prevalence of certain roles might shift as your organisation matures along these dimensions and on the platform decisions that you make.
Quais são os elementos importantes a considerar ao montar uma equipe para executar o seu modelo operacional para IA?
Ao construir a equipe certa para executar em seu modelo operacional para IA, é importante levar em conta os seguintes elementos: 1) Quão madura é a minha base de dados: Se os seus dados ainda estão em silos, presos em formatos proprietários ou difíceis de acessar de forma unificada, terá grandes implicações sobre a quantidade de trabalho de engenharia de dados e conhecimento da plataforma de dados que é necessário. 2) Infraestrutura e administração de plataforma: Se você precisa manter ou alavancar como uma oferta de serviço, as ofertas podem ter um enorme impacto na composição de sua equipe. Além disso, se sua plataforma de dados e IA é composta por vários serviços e componentes, o ônus administrativo de governar e proteger os dados e os usuários e todas as partes da organização trabalhando juntas pode ser esmagador, especialmente em escala empresarial. 3) MLOps: Para aproveitar ao máximo a sua plataforma de IA, você precisa ser capaz de usá-la para o seu negócio. H. Talvez uma equipe de ciência de dados completa, sem ter a capacidade de informar a prevalência correta do seu modelo de desenvolvimento, implementação e execução de determinadas funções, como a implementação de uma aplicação, há várias etapas que devem ser executadas de forma extremamente eficaz. Para identificar e implementar essas funções, é necessário passar do desenvolvimento ao desenvolvimento do seu time, o uso e a implementação de certas funções.