在当今时代，人们越来越依赖人工智能（AI）来实现他们的目标。因为人工智能可以加速企业目标的实现，所以企业在大力投资人工智能项目之前，一般不会三思而后行。然而，值得一提的是，并不是所有的AI团队都交付了预期的结果。造成这种情况的一些常见原因包括数据基础设施不足、期望过高以及缺乏熟练资源。除此之外，AI团队也可能因为一些需要处理的功能，比如优化决策、挖矿等，而无法交付预期的结果。关于这一点，我们来看看一个成功的AI团队。多元化的AI团队资源有限，绩效自然会受到影响，因为人少意味着想法少、认可度低、创新能力差。不过，如果AI团队多元化，则更有可能发现问题并建立更好的数据连接。现在是公司采取措施为AI团队添加不同角色和技能的时候了！公司不仅应该关注数据科学家、数据工程师、机器学习专家等技术角色，还应该关注那些具有业务领域、产品管理、用户界面设计和人工智能技能的角色。具有软件工程技能的人员。所有这些造就了一个成功的AI团队，并最终有助于实现企业目标。应该能够更好地解决问题只有AI团队能够筛选出复杂的情况，准确地框定问题的本质，才有可能得出正确的解决方案。团队中的每个人都需要充当“翻译”，并在这样做的过程中弥合技术与业务案例之间的差距。一个成功的AI团队会深入研究数据并尽一切可能更好地理解问题。当然，还有很多事情要做。例如，成功的AI团队还需要能够对客户和其他用户产生同理心，从他们的角度看待问题。所有这些最终都为全面解决问题奠定了基础。对问题的深刻理解可以激发每个人的创造力、好奇心和创新能力。扩展AI产品线对今天的许多企业来说都是一个惊喜。然而，许多人往往忽视了一个事实，即充分发挥AI潜力的最佳方式是在整个企业范围内扩展它。许多组织都在为业务增长而苦苦挣扎，却没有意识到扩展AI是最终的解决方案。不要将AI伦理视为一种理想扩大AI、解决问题和使AI团队多样化当然很重要，但还有另一个方面值得同等关注——AI的伦理方面。遵守监管机构和政策制定者制定的规章制度非常重要。成功的人工智能团队非常了解如何在合规框架内工作。此类团队将在整个AI开发、验??证和监控过程中实施稳健且可审计的风险管理实践，以构建无偏见、可解释、可问责和可重复的AI系统，旨在提供公平和透明的业务成果，这也是主要目标企业的。
