并非所有AI团队都能交付预期的结果。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的资源。下面，我们一起来看看成功的AI团队具备哪些特征。

作者：Apoorva Bellapu    来源：企业网D1Net

在当今时代，人们越来越依赖人工智能(AI)来实现目标。由于AI可以加速实现企业目标，所以企业在大力投资AI项目之前一般不会三思而行。然而，值得一提的是，并非所有AI团队都能交付预期的结果。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的资源。除此之外，AI团队可能还会因为一些功能需要处理，例如优化决策、挖掘等而无法按预期交付结果。

关于这一点，一起来看看成功的AI团队具备哪些特征。

多元化的AI团队

资源有限，性能自然也会受到影响，因为更少的人意味着更少的想法、更少的识别和创新能力。不过，如果AI团队多样化，则更有可能发现问题并进行更好的数据连接。现在，到了企业采取措施在AI团队中增加不同角色和技能的时候了!企业不仅应该重视数据科学家、数据工程师、机器学习专家等技术角色，还应该重视具有业务领域、产品管理、用户界面设计和软件工程技能的人员。所有这一切组成了一支成功的AI团队，并最终为实现企业目标贡献力量。

应该能够更好地解决问题

只有当AI团队能够筛选情况的复杂性以准确地构建问题的本质时，才有可能得出正确的解决方案。团队中的每个人都需要扮演“翻译”的角色，这样做可以弥合技术和业务案例之间的差距。一支成功的AI团队会深入研究数据并尝试一切可能，以更好地理解问题。当然，需要做的还有很多。例如，成功的AI团队还需要能够与客户和其他用户共情，从他们的角度考虑问题。这所有的一切都最终为全面解决问题奠定基础。深入了解问题，可以使每个人的创造力、好奇心和创新能力发挥到最佳水平。

扩展AI

这一条对于如今的许多企业来说就像一个惊喜。然而，许多人往往忽略了一个事实，即发挥AI全部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苦苦挣扎，却没有意识到扩展AI正是最终的解决方案。

不要将AI伦理视为理想当然

确实，扩展人工智能、很好地解决问题以及使人工智能团队多样化都很重要，但还有另一个方面同样值得关注——人工智能的道德方面。遵守监管机构和政策制定者提出的规则和规定非常重要。成功的AI团队非常了解如何在合规框架内工作。这样的团队将在整个AI开发、验证和监控过程中实施强大且可审计的风险管理实践，以构建公正、可解释、负责和可重复的AI系统，旨在提供公平和透明的业务成果，这也正是企业的主要目标。

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