कृत्रिम बुद्धिमत्तेसाठी आपल्या ऑपरेटिंग मॉडेलवर अंमलबजावणी करण्यासाठी योग्य टीम तयार करताना खालील घटकांचा विचार करणे महत्त्वाचे आहे:  1) माझा डेटा फाउंडेशन किती परिपक्व आहे: तुमचा डेटा अजूनही एका जागी आहे, मालकीच्या स्वरूपात अडकला आहे किंवा एकात्मिक मार्गाने प्रवेश करणे कठीण आहे की नाही यावर डेटा अभियांत्रिकी काम आणि डेटा प्लॅटफॉर्म तज्ञांच्या आवश्यकतेवर मोठा परिणाम होईल.  2) पायाभूत सुविधा आणि प्लॅटफॉर्म प्रशासन: आपल्याला सेवा ऑफर म्हणून राखण्याची किंवा लाभ घेण्याची आवश्यकता आहे की नाही याचा आपल्या एकूण कार्यसंघाच्या रचनावर मोठा परिणाम होऊ शकतो. याव्यतिरिक्त, जर आपला डेटा आणि एआय प्लॅटफॉर्म अनेक सेवा आणि घटकांपासून बनलेला असेल तर डेटा आणि वापरकर्त्यांना नियंत्रित करणे आणि सुरक्षित करणे आणि सर्व भाग एकत्र काम करत ठेवणे हा प्रशासकीय भार विशेषतः एंटरप्राइझ स्तरावर जबरदस्त असू शकतो.  ३) एमएलओपी: कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा जास्तीत जास्त वापर करण्यासाठी तुम्हाला त्याचा वापर करून तुमच्या व्यवसायावर परिणाम करणे आवश्यक आहे. योग्य एमएल अभियांत्रिकी कौशल्य किंवा पॅकेजिंग, चाचणी, तैनात आणि देखरेखीसाठी योग्य साधने नसताना संपूर्ण डेटा विज्ञान संघाची भरती करणे अत्यंत अपव्ययकारक आहे. प्रभावी एंड-टू-एंड एआय अनुप्रयोग चालविण्यासाठी अनेक पावले आहेत आणि आपल्या ऑपरेटिंग मॉडेलने हे प्रतिबिंबित केले पाहिजे की ज्या भूमिकांचा समावेश आहे आणि ज्या प्रकारे मॉडेल लाइफसायकल व्यवस्थापन वापर प्रकरण ओळखण्यापासून, विकासापासून तैनात करण्यापर्यंत आणि कदाचित सर्वात महत्वाचे म्हणजे वापर.  या तीन आयामांनी तुमचे लक्ष केंद्रित केले पाहिजे आणि तुमच्या विकास कार्यसंघाचा भाग असणे आवश्यक आहे. कालांतराने, काही भूमिकांचे प्रमाण बदलू शकते कारण तुमची संस्था या परिमाणात परिपक्व होते आणि तुम्ही घेत असलेल्या प्लॅटफॉर्मच्या निर्णयांवर अवलंबून असते.
कृत्रिम बुद्धिमत्तेसाठी तुमच्या ऑपरेटिंग मॉडेलची अंमलबजावणी करण्यासाठी टीम तयार करताना कोणत्या महत्त्वाच्या बाबींचा विचार करावा?