作者丨AshutoshGupta译者丨Bugatti策展人丨孙淑娟梁策简而言之：人工智能（AI）项目、产品和部署模型越来越多样化和紧迫，企业需要AI架构师的角色。AI架构师负责设想、构建、部署和操作端到端机器学习(ML)和AI管道。AI架构师可以帮助构建强大的企业级AI架构，并与数据科学家、数据工程师、开发人员、运营和安全团队协作。人工智能项目通常因架构选择不当、准备不充分和无法扩展而停滞不前。企业架构和技术创新领导者可以创建AI架构师角色，以帮助构建强大的企业级AI架构。咨询公司Gartner估计，到2023年，50%的IT领导者将难以将AI项目从概念验证(POC)阶段投入生产。为了更有可能取得成功，组织可以聘请AI架构师来帮助定义架构策略、创建工作流、识别工具集和扩展AI操作。谁是AI架构师？?Gartner杰出副总裁分析师ArunChandrasekaran表示，“AI架构师是AI架构战略的管理者和拥有者。他们充当数据科学家、数据工程师、开发人员、运营（DevOps、DataOps、MLOps）和业务部门负责人之间的粘合剂，以管理和扩展AI项目。”他们与企业和解决方案架构师密切合作，但与负责任的广泛的企业架构团队不同，他们专注于为AI构建强大的企业级架构。人工智能架构师做什么的？?AI具有广泛的用例和部署模型，因此AI架构师需要具备多种能力：与数据科学家和其他AI专业人员合作，通过识别和试验用例来巩固数字化转型工作。与业务团队一起讨论用例的可行性和架构设计，并将业务领导的愿景转化为实际的技术实现。同时，注意偏离轨道的项目和不切实际的用例。通过收集来自多个利益相关者（业务用户、数据科学家、安全专家、数据工程师和分析师以及IT运营）的输入，使技术实施与现有和未来的需求保持一致，并根据这些输入流程和产品进行开发。在定义AI架构和从开源和商业产品中选择合适的技术方面发挥关键作用。选择云、本地或混合部署模型，并确保新工具与现有数据管理和分析工具顺利集成。跨数据、模型和软件工程审核AI工具和实践，重点关注持续改进。确保有评估AI服务、支持模型重新校准和重新训练模型的反馈机制。与安全和风险领导者密切合作，预测和消除风险，例如训练数据中毒、AI模型盗窃和对抗性示例，以确保合乎道德的AI实施并恢复对AI系统的信任。熟悉即将出台的法规并将其映射到良好实践中。人工智能架构师需要哪些技能？?AI架构师需要一套技能，掌握不是一蹴而就的。技术技能包括：人工智能架构和管道规划。了解机器学习和深度学习工作负载的工作流和管道架构。必须深入了解AI的数据管理、治理、模型构建、部署和生产工作流程所涉及的部分和架构权衡。软件工程和DevOps原则，包括了解DevOps工作流和工具，例如Git、容器、Kubernetes和CI/CD。数据科学和高级分析，包括高级分析工具（如SAS、R和Python）、应用数学、机器学习和深度学习框架（如TensorFlow）和机器学习技术（如随机森林和神经网络）的知识).非技术技能包括：思想领导力。成为变革推动者并帮助组织采用AI驱动的想法。采取务实的方法应对AI的局限性和风险，并向提供整体数字思想领导力的IT高管展示现实。协作的心态。确保AI平台同时满足业务和技术需求，努力与数据科学家、数据工程师、数据分析师、机器学习工程师、其他架构师、业务部门领导和公司高管（技术和非技术）进行有效协作，并协调它们之间的关系。
