AI 운영 모델을 실행하기 위해 팀을 구성할 때 고려해야 할 중요한 요소는 무엇인가요?
AI 운영 모델을 실행할 적합한 팀을 구성할 때는 다음 요소를 고려하는 것이 중요합니다:

1) 데이터 기반이 얼마나 성숙한가: 데이터가 여전히 사일로에 있거나, 독점적인 형식에 갇혀 있거나, 통합된 방식으로 액세스하기 어려운지 여부는 필요한 데이터 엔지니어링 작업과 데이터 플랫폼 전문 지식의 양에 큰 영향을 미칩니다.

2) 인프라 및 플랫폼 관리: 유지 관리가 필요한지 아니면 서비스형 제품으로 활용해야 하는지에 따라 전체 팀 구성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 데이터 및 AI 플랫폼이 여러 서비스와 구성 요소로 구성된 경우, 데이터와 사용자를 관리 및 보호하고 모든 부분이 함께 작동하도록 유지하는 관리 부담이 특히 엔터프라이즈 규모에서 압도적일 수 있습니다.

3) MLOps: AI를 최대한 활용하려면 비즈니스에 영향을 미치기 위해 AI를 사용할 수 있어야 합니다. 적절한 ML 엔지니어링 전문 지식이나 패키징, 테스트, 배포 및 모니터링에 적합한 도구 없이 전체 데이터 과학 팀을 고용하는 것은 매우 낭비적인 일입니다. 효과적인 엔드투엔드 AI 애플리케이션을 실행하려면 몇 가지 단계가 필요하며, 운영 모델은 사용 사례 식별부터 개발, 배포, 그리고 가장 중요한 활용에 이르기까지 모델 수명주기 관리가 실행되는 방식과 관련된 역할에 이를 반영해야 합니다.  

이 세 가지 차원은 개발 팀의 초점과 역할에 대한 정보를 제공해야 합니다. 시간이 지남에 따라 이러한 차원과 플랫폼 의사 결정에 따라 조직이 성숙해짐에 따라 특정 역할의 우선순위가 바뀔 수 있습니다.
What are important elements to consider when putting together a team to execute your operating model for AI?
When building the right team to execute on your operating model for AI it is key to take into account the following elements:

1) How mature is my data foundation: Whether your data is still in silos, stuck in proprietary formats or difficult to access in a unified way will have big implications on the amount of data engineering work and data platform expertise that is required.

2) Infrastructure and platform administration: Whether you need to maintain or leverage as a service offerings can have a huge impact on your overall team composition. Moreover, if your Data and AI platform is made up of multiple services and components the administrative burden of governing and securing data and users and keeping all parts working together can be overwhelming especially at enterprise scale.

3) MLOps: To make the most of AI you need to be able to use it to impact your business. Hiring a full data science team without having the right ML engineering expertise or the right tools to package, test, deploy and monitor is extremely wasteful. There are several steps that go into running effective end-to-end AI applications and your operating model should reflect that in the roles that are involved and in the way model lifecycle management is executed from use case identification, to development to deployment, and perhaps most importantly utilisation.  

These three dimensions should inform your focus and the roles that should be part of your development team. Over time, the prevalence of certain roles might shift as your organisation matures along these dimensions and on the platform decisions that you make.