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人工智能来势汹汹，企业们准备好“接招”了( 五 )


企业内部的AI团队的职责要包括：
· AI战略和问题确认
· AI标准及流程
· 策划和执行AI项目组合
· 数据和管理标准
人工智能来势汹汹，企业们准备好“接招”了
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将AI人才分派至公司不同部门并且分配具体职责
人工智能来势汹汹，企业们准备好“接招”了
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打造可扩展AI的组织结构
哪种组织模型最适合大规模部署AI？AI人才在企业内部应该处于什么位置呢？《哈佛商业评论》一篇关于AI驱动型企业的文章对以下三种推广AI的组织模型进行了探讨：
· 集中式：将AI人才全部集中于总部或者区域办事处等中央核心部门
· 分散式：将AI人才安插在不同业务部门里
· 混合式：“核心”与业务部门均分配AI人才任职
与AI战略、项目和采用相关的任务可以由以下三个组织层级中的任何一个负责：核心层 ， 各个业务部门 ， 或者跨核心层与业务部门的“灰色地带” 。
核心层
核心层负责AI和数据战略 ， 人才招聘 ， 管理以及与AI和数据供应商合作 。
核心层建立AI标准和流程 ， 并且推行有助于在组织中推广AI的最佳实践方案 。 这样确保业务部门之间的工作不会重叠 ， AI部署也不会有缝隙 ， 能够符合公司的标准 。
核心层要负责数据清理、标注和集成等数据项目 。 这些项目应当随着AI项目的推进逐步实施 。 在确认业务需求和AI用例之前 ， 企业没必要花一堆钱去收集和清理公司范围内的数据 ， 毕竟管理层一旦发现这些数据项目不适合AI项目 ， 就会舍弃掉它们 。
业务部门
因为业务部门是AI系统的终端用户 ， 所以他们应该负责AI系统采用的相关工作 。 这些工作包括业务分析、鼓励采用、培训用户、重新设计工作流程以及衡量收益 。
业务部门必须为AI产品的成功负最终责任 。 因为AI工具的设计初衷就是为了满足业务需求 ， 所以像区域经理之类的业务部门主管就应当为AI工具的成功负责 。
灰色地带
灰色地带的工作既可以由核心层负责 ， 也可以由某个业务部门负责 。 这些工作包括项目管理、算法开发、产品设计和测试、IT基础架构以及变更管理 。
至于具体由核心层还是业务部门来负责这些工作 ， 取决于以下三点：
· AI技术成熟度：企业在此之前的AI部署经验
· AI需求紧迫性：AI项目的进度和复杂性
· 业务模型：参与AI应用的部门数量 ， 职能以及区域
如果公司的AI技术成熟度低 ， 需求紧迫性高 ， 业务模式简单 ， 将AI人才和业务集中在核心层不失为一个好方法 。 反之 ， 将AI人才分散至业务部门会更好 。
人工智能来势汹汹，企业们准备好“接招”了
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图源：unsplash
AI技术成熟度 。 企业部署AI之初 ， 往往将数据和分析管理人员、数据工程师、AI工程师和支撑型员工集中在核心层 。 这样可以推进标准化工具 ， 数据流程 ， 存储库和基础架构的快速发展 。 当然 ， 这些人员也可以根据需要分派到不同业务部门 。
AI需求紧迫性 。 在需要快速部署AI项目的情况下 ， 企业往往选择将AI人才集中在核心层 。 这样 ， 行业技术趋势可以得到更好的把控 ， AI产品的构建也可以得到更便捷的协调 。
业务模型 。 AI工具有时需要支持大量业务部门 ， 协调多个区域或者提供多种功能 。 在这种情况下 ， 企业管理者出于对公司业务复杂性的考虑 ， 可能会将AI人才整合到核心层 ， 然后再根据需要分配到不同的部门 。
归根结底 ， AI人才部署更多是一种艺术 ， 而不是科学 。 举个例子 ， 一家急需部署AI解决方案的企业有着复杂的业务模型（更适合集中式） ， 可能还具有很高的AI成熟度（更适合分散式） 。 在这种情况下 ， 企业管理者就应当综合考量这三者的重要性 ， 据此来确定究竟AI人才是集中在核心层还是分散到业务部门中更有利于企业发展 。


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