Construyendo su equipo de IA: los roles que necesita su compañía

La inteligencia artificial (IA) no se trata solo de infraestructuras, fuentes de datos y pipelines, sino también de personas. Las empresas que se embarcan en un viaje de IA tienen una oportunidad mucho mayor de éxito cuando cuentan con el apoyo de liderazgo ejecutivo y el talento adecuado en roles clave de IA.

Usted conoce mejor su negocio y está en condiciones de tomar las decisiones correctas para su empresa. Para ayudarle a pensar en su camino hacia la IA, aquí hay sugerencias de IBM sobre quién debería estar en su equipo de IA. Nuestra experiencia sugiere que estos roles específicos deben cubrirse para obtener la aceptación del proyecto y crear una solución exitosa.

Las empresas que han implementado con éxito la IA cuentan con un fuerte apoyo de liderazgo ejecutivo para la nueva tecnología. Un patrocinador de altos ejecutivos puede tomar un papel activo para asegurar que los proyectos de IA estén alineados con la estrategia de la empresa. El patrocinador ejecutivo es responsable de obtener financiación inicial y puede asociar con su proveedor de soluciones para actuar como director del proyecto.

A veces denominado arquitecto de soluciones cognitivas, la persona en este rol es responsable de poner en funcionamiento toda la suite de modelos de machine learning y aprendizaje profundo dentro de la infraestructura y los sistemas de TI en cuestión. Al igual que los científicos de datos, los arquitectos de sistemas tienen un conocimiento sólido de estos modelos y su aplicación, pero con un enfoque más orientado a los sistemas. Además, necesitan comprender el negocio de su empresa desde una perspectiva operativa.

El valor de los resultados de los modelos de machine learning depende en gran medida de la calidad, profundidad y amplitud de los datos. Garantizar la calidad de los datos significa que el rol de ingeniero de datos es vital para el éxito de su IA. Los ingenieros de datos son responsables de definir e implementar la integración de los datos en la arquitectura general de IA. Dada la complejidad de esta función, se recomienda un enfoque de equipo. Las habilidades incluyen experiencia con plataformas de datos, incluidas bases de datos SQL y NoSQL.

En esencia, la ciencia de datos se centra en explorar datos para extraer información procesable para tomar decisiones comerciales. Los científicos de datos generalmente tienen una amplia experiencia en tecnología y, a menudo, tienen un título en un campo de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM). El trabajo requiere aptitudes matemáticas y habilidades de programación, así como pensamiento crítico y capacidad para resolver problemas.

Los ingenieros de desarrollo, control de calidad y operaciones, denominados colectivamente DevOps, son profesionales con experiencia tanto en el desarrollo como en el despliegue de aplicaciones. Los ingenieros de DevOps trabajan con arquitectos, desarrolladores, ingenieros de datos y el científico de datos para garantizar que las soluciones se implementen y gestionen.

Los analistas de negocio utilizan los resultados de los modelos de ciencia de datos y, a menudo, actúan como "traductores" entre los usuarios empresariales y el equipo de machine learning. Por ejemplo, un analista de negocios podría trabajar con el equipo de marketing para comprender qué necesita el equipo para dirigirse a los clientes y, a continuación, trabajar con el equipo de machine learning para orientar su trabajo.

En muchas empresas, estos roles centrales de IA se pueden cubrir a través de la educación y capacitación de los empleados existentes y la contratación de otros según sea necesario. Los empleados también pueden necesitar ayuda para utilizar los resultados del machine learning como parte de sus actividades diarias. La educación de los empleados se puede lograr mediante una combinación de cursos presenciales y cursos en línea, además de la experiencia. Se recomienda traer expertos experimentados para trabajar con los empleados en la entrega de los primeros casos de uso.

IBM ofrece soluciones integrales que incluyen servicios de consultoría, capacitación, herramientas, plataformas y soporte para empresas, sin importar dónde se encuentren en su camino hacia la IA. IBM Power Systems ofrece una cartera de plataformas de IA, incluidos servidores acelerados con GPU integradas para acelerar la IA y el descubrimiento de insights.

Prepárese para avanzar en su camino hacia la IA y obtenga más información sobre IBM Power Systems.