音乐家、化学家、物理学家能为企业的人工智能团队带来什么启发？将有很多。人们需要了解人工智能的一系列技能和角色，其中包括非技术性的技能和角色，它们将推动人工智能的成功应用。
人工智能计划的成功可能取决于艺术和哲学，也取决于数据科学和机器学习。这是因为企业有效部署人工智能需要建立一个全面的团队，其中包括来自各种背景和技能集的人员，以及非技术角色。
Ness数字工程公司首席技术官MosheKranc说，“任何人工智能计划都需要IT专家和行业领域专家的结合。IT专家了解机器学习工具包：哪些算法系列最有可能解决特定问题？如何调整特定的算法以提高结果的准确性？而行业领域专家带来特定领域的知识：哪些数据源可用？数据有多脏？机器学习算法的建议质量如何？如果没有行业领域专家的输入，IT专家可能无法回答这些问题。”
因此得出的结论是：人工智能的成功确实依赖于团队，而不是任何个人或角色。
SAS公司执行副总裁兼首席信息官Keith Collins说，“当建立一支有效的人工智能团队时，我们需要寻求行业专家或超级团队，而团队合作才会赢得胜利。多元化的学科是人工智能成功的关键。”
人工智能人才的四大核心类型
Collins认为人工智能团队需要四个核心类型的人员：
了解业务流程对于建立真实场景和有价值的结果至关重要的人员。
了解机器学习、统计、预测和优化等分析技术并且正确使用的人员。
了解数据来自哪里，质量如何，如何维护安全和信任的人员。
了解如何通过结果来实施分析的人工智能架构师。
Collins指出，与其他IT领导者和人工智能专家一样，这些核心学科或角色可以从各种背景中汲取灵感。他以音乐、化学、物理等学科为例。
他说：“这些学科鼓励人们从复杂的交互系统中理解科学的过程和思维。他们通常擅长建立良好实验所需的批判性思维技能和应用机器学习的成果。”
多元化人工智能团队的价值
多元化团队的价值范围广泛：例如，它可以帮助企业更好地应对人工智能偏见。解决业务问题（包括最大和最棘手的问题）也很重要，这可能是企业首先制定人工智能战略的原因之一。
Very公司高级数据科学家和物联网实践主管Jeff McGehee说，“人们普遍认为，多样化的意见对于解决所有复杂的问题至关重要。多样性与生活体验有关，专业背景是大多数人生活体验的重要组成部分，它可以为人工智能项目增加维度，并为寻找创新解决方案提供新的视角。”
McGehee还指出，建立人工智能或其他不同的团队需要企业的积极努力，并作为招聘和雇佣实践的一部分。企业会发现实现多样性可能不是一个可行的团队建设策略。
考虑到这一点，需要了解对于人工智能团队具有价值的一系列专家和角色，其中包括非技术角色。
1．领域专家
人们可以将这些角色和人员视为主题专家。无论使用哪个术语，都需要了解他们对企业的人工智能计划的重要性。
McGehee说，“开发人工智能系统需要深入了解系统运行的领域。开发人工智能系统的专家很少会成为系统实际领域的专家。行业领域专家可以提供关键见解，使人工智能系统发挥最佳性能。”
Ness公司Kranc指出，这些专家可以解决其所在领域针对企业和战略的问题。
他表示，行业领域专家类型取决于要解决的问题。无论所需的洞察力是在创收和运营效率还是在供应链管理方面，行业领域专家都需要回答这些问题：
哪些见解最有价值？
收集的有关行业领域的数据是否可以作为见解的基础？
得出的见解是否具有意义？
以下将介绍一些特定的行业领域示例，但首先了解一下人工智能团队中的其他一些关键角色。
2．数据科学家
Jane．ai公司人工智能研发主管Dave Costenaro表示，这是人工智能团队在新建项目上工作的三个关键需求中的第一个。其示例项目包括聊天代理、计算机视觉系统或预测引擎。
Costenaro说，“数据科学家有着各种背景，如统计学、工程学、计算机科学、心理学、哲学、音乐等，通常都具有强烈的好奇心，这迫使他们深入系统中寻找和使用模式，例如他们可以为人工智能项目提供什么，确定它能做什么，并训练它做到这一点。”
3．数据工程师
Costenaro说，“程序员从数据科学家那里获得想法、模型、算法，并通过规范化代码、使其在服务器上运行以及成功地与适当的用户、设备、API等进行对话，并将它们变为现实。”
4．产品设计师
Costenaro表示，三项关键需求的最终结果也说明了人工智能团队的非技术专业知识的价值。
他说：“产品设计师也来自各种背景，例如艺术、设计、工程、管理、心理学、哲学。他们为所需和有用的东西制定了路线图。”
