¿Cuáles son los elementos importantes que hay que tener en cuenta a la hora de formar un equipo para ejecutar tu modelo operativo de IA?
A la hora de crear el equipo adecuado para ejecutar tu modelo operativo de IA, es fundamental tener en cuenta los siguientes elementos:

1) ¿Hasta qué punto está madura mi base de datos? Si tus datos están todavía en silos, atascados en formatos propietarios o son de difícil acceso de forma unificada, tendrá grandes implicaciones en la cantidad de trabajo de ingeniería de datos y experiencia en plataformas de datos que se requiere.

2) Infraestructura y administración de la plataforma: Si necesitas mantener o aprovechar las ofertas como servicio, puede tener un gran impacto en la composición general de tu equipo. Además, si tu plataforma de Datos e IA está formada por múltiples servicios y componentes, la carga administrativa de gobernar y asegurar los datos y los usuarios y mantener todas las partes trabajando juntas puede ser abrumadora, especialmente a escala empresarial.

3) MLOps: Para sacar el máximo partido de la IA tienes que ser capaz de utilizarla para influir en tu negocio. Contratar un equipo completo de ciencia de datos sin tener los conocimientos adecuados de ingeniería de ML o las herramientas adecuadas para empaquetar, probar, desplegar y supervisar es un gran derroche. Hay varios pasos para ejecutar aplicaciones de IA eficaces de principio a fin, y tu modelo operativo debe reflejarlo en las funciones que intervienen y en la forma en que se ejecuta la gestión del ciclo de vida del modelo, desde la identificación del caso de uso hasta el desarrollo, el despliegue y, quizás lo más importante, la utilización.  

Estas tres dimensiones deben informar tu enfoque y los roles que deben formar parte de tu equipo de desarrollo. Con el tiempo, la prevalencia de determinadas funciones podría cambiar a medida que tu organización madure en estas dimensiones y en función de las decisiones que tomes sobre la plataforma.