À medida que a IA evolui, a colaboração eficaz entre os ciclos de vida do projeto continua sendo um desafio premente para as equipes de IA.
Na verdade, 20% dos líderes da IA Cite a colaboração como sua maior necessidade não atendida, ressaltando que as equipes coesas da IA são tão essenciais quanto construir a própria IA.
Com as iniciativas de IA crescendo em complexidade e escala, as organizações que promovem parcerias fortes e multifuncionais ganham uma vantagem crítica na corrida pela inovação.
Este guia rápido equipa os líderes da IA com estratégias práticas para fortalecer a colaboração entre as equipes, garantindo fluxos de trabalho mais suaves, progresso mais rápido e resultados de IA mais bem -sucedidos.
O trabalho em equipe obstrui os líderes da IA
A colaboração da IA é tensa por silos de equipe, mudando ambientes de trabalho, objetivos desalinhados e aumento das demandas de negócios.
Para as equipes de IA, esses desafios se manifestam em quatro áreas -chave:
- Fragmentação: Ferramentas, fluxos de trabalho e processos desarticulados dificultam a operação das equipes como uma unidade coesa.
- Complexidade da coordenação: Alinhar equipes multifuncionais nas prioridades de entrega, linhas do tempo e dependências se tornam exponencialmente mais difíceis à medida que os projetos escalam.
- Comunicação inconsistente: As lacunas na comunicação levam a oportunidades perdidas, redundâncias, retrabalho e confusão sobre o standing e as responsabilidades do projeto.
- Modelo Integridade: Garantir a precisão do modelo, a justiça e a segurança exige transferências perfeitas e supervisão constante, mas as equipes desconectadas geralmente não têm a responsabilidade compartilhada ou as ferramentas de observabilidade necessárias para mantê -lo.
Abordar esses obstáculos é basic para os líderes de IA que desejam otimizar operações, minimizar os riscos e gerar resultados significativos mais rapidamente.
Fluxos de trabalho de fragmentação, ferramentas e idiomas
Um projeto de IA normalmente passa por cinco equipes, sete ferramentas e 12 linguagens de programação antes de atingir seus usuários comerciais – e isso é apenas o começo.
Veja como a fragmentação interrompe a colaboração e o que os líderes da IA podem fazer para consertar:
- Projetos desarticulados: Os silos entre as equipes criam desalinhamento. Durante a fase de planejamento, projete fluxos de trabalho claros e objetivos compartilhados.
- Esforços duplicados: O trabalho redundante diminui o progresso e cria desperdícios. Usar Documentação compartilhada e ferramentas de projeto centralizadas Para evitar a sobreposição.
- Atrasos na conclusão: Pobres transferências criam gargalos. Implementar processos de transferência estruturados e alinhar os cronogramas para manter os projetos em movimento.
- Ferramenta e codificação de incompatibilidade: Ferramentas incompatíveis dificultam a interoperabilidade. Padronize ferramentas e linguagens de programação, sempre que possível, para aprimorar a compatibilidade e otimizar a colaboração.
Quando os processos e equipes são fragmentados, é mais difícil manter uma visão unida para o projeto. Com o tempo, esses desalinhamentos podem corroer o impacto dos negócios e o envolvimento do usuário da saída closing da IA.
O custo oculto das transferências
Cada estágio de um projeto de IA apresenta uma nova transferência-e, com ele, novos riscos de progresso e desempenho. Aqui é onde as coisas geralmente dão errado:
- Lacunas de dados de pesquisa para desenvolvimento: Transferências de dados incompletas ou inconsistentes e duplicação de dados de desenvolvimento lento e aumenta o retrabalho.
- Expectativas desalinhadas: Critérios de teste pouco claros levam a defeitos e atrasos durante as transferências de desenvolvimento para teste.
- Questões de integração: As diferenças nos ambientes técnicos podem causar falhas quando os modelos são movidos do teste para a produção.
- Monitoramento fraco: A supervisão limitada após a implantação permite que problemas não detectados prejudiquem o desempenho do modelo e comprometam as operações comerciais.
Para mitigar esses riscos, os líderes da IA devem oferecer soluções que sincronizem equipes multifuncionais em cada estágio do desenvolvimento para preservar o momento do projeto e garantir um caminho mais previsível e controlado para a implantação.
Soluções estratégicas
Quebrando barreiras nas comunicações da equipe
Os líderes da IA enfrentam um obstáculo crescente ao unir as equipes de código de código e baixo código, enquanto simplifica os fluxos de trabalho para melhorar a eficiência. Essa desconexão é significativa, com 13% dos líderes da IA citando questões de colaboração entre as equipes como uma grande barreira ao promover casos de uso de IA através de vários estágios do ciclo de vida.
Para enfrentar esses desafios, os líderes da IA podem se concentrar em duas estratégias principais:
1. Forneça contexto para alinhar equipes
Os líderes da IA desempenham um papel crítico para garantir que suas equipes entendam o contexto completo do projeto, incluindo o caso de uso, a relevância dos negócios, os resultados pretendidos e as políticas organizacionais.
A integração dessas idéias nos fluxos de trabalho de aprovação e nos corrimãos automatizados mantém clareza sobre funções e responsabilidades, protege dados confidenciais como informações de identificação pessoal (PII) e garante a conformidade com as políticas.
Ao priorizar a comunicação transparente e incorporar o contexto nos fluxos de trabalho, os líderes criam um ambiente em que as equipes podem inovar com confiança sem arriscar informações confidenciais ou integridade operacional.
2. Use plataformas centralizadas para colaboração
As equipes de IA precisam de um Plataforma de comunicação centralizada Para colaborar no desenvolvimento de modelos, testes e estágios de implantação.
Um Suite de AI integrada Pode otimizar fluxos de trabalho, permitindo que as equipes marquem ativos, adicionem comentários e compartilhem recursos por meio de registros centrais e use hubs de casos.
Os principais recursos, como versão automatizada e documentação abrangente, garantem a integridade do trabalho, fornecendo um registro histórico claro, simplifique as transferências e mantenha os projetos no caminho certo.
Ao combinar um contexto claro com ferramentas centralizadas, os líderes da IA podem preencher lacunas de comunicação da equipe, eliminar redundâncias e manter a eficiência em todo o ciclo de vida da IA.
Protegendo a integridade do modelo do desenvolvimento para a implantação
Para muitas organizações, os modelos tomam Mais de sete meses alcançar a produção – independentemente da maturidade da IA. Essa longa linha do tempo introduz mais oportunidades para erros, inconsistências e objetivos desalinhados.
Para proteger a integridade do modelo, os líderes da IA devem:
- Automatize a documentação, versão e rastreamento do histórico.
- Invista em tecnologias com guardas personalizáveis e observabilidade profunda a cada passo.
- Capacite as equipes de IA a testar, validar e comparar de forma fácil e consistente.
- Fornecer Espaços de trabalho colaborativos e cubos centralizados para comunicação e transferência perfeitas.
- Estabeleça pipelines de dados bem monitorados para evitar a deriva e manter a qualidade e a consistência dos dados.
- Enfatize a importância da documentação do modelo e conduza auditorias regulares para atender aos padrões de conformidade.
- Estabeleça critérios claros para quando atualizar ou manter modelos e desenvolver uma estratégia de reversão para reverter rapidamente para versões anteriores, se necessário.
Ao adotar essas práticas, os líderes da IA podem garantir altos padrões de integridade do modelo, reduzir o risco e fornecer resultados impactantes.
Liderar o caminho na colaboração e inovação da IA
Como líder de IA, você tem o poder de criar ambientes onde a colaboração e a inovação prosperam.
Ao promover o conhecimento compartilhado, a comunicação clara e a solução coletiva de problemas, você pode manter suas equipes motivadas e focadas em resultados de alto impacto.
Para insights mais profundos e orientação acionável, discover nosso A IA não atendida precisa de relatórioe descubra como fortalecer sua estratégia de IA e desempenho da equipe.
Sobre o autor
Could Masoud é um cientista de dados, advogado da IA e líder de pensamento treinado em estatísticas clássicas e aprendizado de máquina moderno. No DataRobot, ela projeta estratégia de mercado para o produto de governança da DataRobot AI, ajudando as organizações globais a derrotar o retorno mensurável dos investimentos da IA, mantendo a governança e a ética corporativa.
Could desenvolveu sua base técnica através de diplomas em estatística e economia, seguida por um mestrado em análise de negócios da Schulich College of Enterprise. Este coquetel de experiência técnica e de negócios moldou pode como praticante de IA e líder de pensamento. Could oferece a IA ética e as palestras de IA éticas e democratizando as comunidades acadêmicas e de negócios.