Роль Adaptive Intelligence Architect - Архитектор ИИ

Что делают архитекторы систем искусственного интеллекта (ИИ)? Какая у них роль?

Об этом в нашем посте - переводе статьи Gartner. Исходник по ссылке: https://www.gartner.com/en/articles/what-are-ai-architects-and-what-do-they-do-

К 2023 году по оценке Gartner 50% лидеров IT переведут свои проекты в области и Adaptive Intelligence из стадии опытных образцов - proof of concept (POC) в промышленный контур - продуктив (go-live). Для успеха такого перехода, компании должны нанимать архитекторов ИИ (AI architect) для выявления стратегии и построения корректной архитектуры, создания процессов, выбора инструментов и планирования операционного применения решений класса ИИ.

Кто же такие архитекторы ИИ?

“Архитекторы ИИ - это кураторы и владельцы стратегии архитектуры ИИ. Они связывают роли инженеров по данным, исследовалтелеdata scientists, разработчиков, операционщиков (в том числе DevOps, DataOps, MLOps) и лидеров бизнес юнитов для получения управляемого и масштабируемого решения в области искусственного интеллекта” говорит Arun Chandrasekaran, Distinguished VP Analyst at Gartner.

Какими навыками должны обладать архитекторы ИИ?

Технические навыки включают:

Архитектуру ИИ и планирование его применения. Понимание процесса и применения архитектуры моделей и нагрузки самообучаемого контура. Глубокое понимание компонент и архитектурных особенностей применения фичей при управлении данными, контроля, построения моделей, развёртывания и использования потоков данных в проектах применения искусственного интеллекта обязательно.

Принципы разработки программного обеспечения и принципы DevOps, включая знание процессов DevOps и решений таких как: Git, контейнеры, кубер (Kubernetes) и CI/CD.

Исследование данных и продвинутая аналитика, включая знания продвинутых аналитических инструментов (таких как SAS, R и Python) наравне с применением математических знаний, ML и фреймворков по углубленному исследованию данных (таких как TensorFlow) и техник ML (такие как случайные леса, нейронные сети).

Нетехнические навыки включают:

Лидерство. Такие специалисты должны быть агентами изменений, чтобы помогать организации адаптировать мышление AI-driven. Они должны использовать прагматичный подход, ограничения и риски решений класса AI и выстраивать реалистичную картину перед управляющими партнёрами ИТ, которые защищают общие проекты по цифровизации через лидерство.

Сотрудничество. Чтобы быть уверенным, что AI платформы выполняют одномоментно и бизнес, и технические требования, важно выстроить эффективное взаимодействие с инженерами по данным, аналитиками, исследователями данных, инженерами по построению моделей, архитекторами, лидерами бизнес юнитов и CxOs (техническим и нетехническим персоналом) и гармонизировать отношения между ними.