Кар'єра, Новини, Технології

Хто такі AI-архітектори та чим вони займаються?

21 Січня, 2022

Не забудьте поширити ❤️

Проєкти в області AI стають все різноманітнішими і затребуванішими, проте ініціативи часто гальмуються через невдалий вибір архітектури, недостатню підготовку та нездатність масштабуватися. Саме тому дедалі актуальнішою стає роль AI-архітектора, який підготує та організує запуск в експлуатацію рішень AI та МО. Розповідаємо, чим займаються ці фахівці та які навички для них важливі.

За оцінками Gartner, до 2023 року 50% ІТ-лідерів намагатимуться перевести свої проєкти в області AI зі стадії підтвердження концепції (proof of concept, POC) у виробництво. Щоб підвищити шанси на успіх, організації можуть залучити AI-архітектора, який допоможе визначити архітектурну стратегію, створити робочі процеси, визначити набори інструментів та масштабувати операції з AI.

Хто такі AI-архітектори?

«AI-архітектори – куратори та власники стратегії архітектури AI. Це зв’язуюча ланка між дата-сайентистами, дата-інженерами, розробниками, операційним напрямком (DevOps, DataOps, MLOps) та керівниками бізнес-підрозділів для управління та масштабування ініціатив у галузі AI», – зазначає віце-президент з аналітики Gartner Арун Чандрасекаран.

Вони тісно співпрацюють з архітекторами підприємств та рішень, але, на відміну від них, зосереджені не на широкому наборі функцій, а на створенні надійної корпоративної архітектури для AI.

Чим займаються AI-архітектори?

Штучний інтелект має широкий спектр варіантів використання та моделей розгортання, тому AI-архітекторам необхідні різноманітні можливості.

Взаємодіяти з дата-сайентистами та іншими фахівцями в галузі AI, щоб активізувати зусилля з цифрової трансформації, визначати та пілотувати користувацькі сценарії. Обговорювати доцільність сценаріїв користувача, а також дизайн архітектури з бізнес-командами і перетворювати бачення керівників на реалістичну технічну реалізацію. Одночасно привертати увагу до неузгоджених ініціатив та непрактичних сценаріїв.

Приводити технічну реалізацію у відповідність до існуючих та майбутніх вимог, збираючи інформацію від безлічі зацікавлених сторін — бізнес-користувачів, дата-сайентистів, фахівців з безпеки, інженерів та аналітиків даних, а також тих, хто займається ІТ-операціями, — і розробляти процеси та продукти на основі цих даних.

Грати ключову роль у визначенні архітектури AI та виборі відповідних технологій з пулу пропозицій як комерційних, так і варіантів з відкритим вихідним кодом. Вибирати для запуску хмарні, локальні або гібридні моделі та стежити за інтеграцією нових інструментів з існуючими інструментами керування даними та аналітики.

Проводити аудит інструментів та методів AI в галузі даних, моделей та розробки ПЗ з акцентом на постійне вдосконалення. Забезпечувати механізм зворотного зв’язку для оцінки послуг AI, підтримки налаштування та перенавчання моделей.

Тісно співпрацювати з керівниками в галузі безпеки та ризиків, щоб передбачати та усувати проблеми, такі як отруєння навчальних даних, крадіжка моделей AI та зразків конкурентів, забезпечувати етичне впровадження AI та відновлювати довіру до систем AI. Стежити за майбутніми нормативними актами та зіставляти їх із кращими практиками.

Які навички потрібні AI-архітекторам?

Цим спеціалістам потрібні особливі навички, які може бути важко придбати за короткий час.

Hard skills

  • Розуміння архітектури AI та планування ланцюжка процесів; розуміння робочих процесів, організації робочого навантаження машинного та глибокого навчання; обов’язкова навичка – глибоке знання компонентів та архітектурних компромісів, пов’язаних з дата-менеджментом, управлінням, побудовою моделей, розгортанням та організацією процесів AI.
  • Знання розробки програмного забезпечення та принципів DevOps, включаючи знання робочих процесів та таких інструментів, як Git, контейнери, Kubernetes та CI/CD.
  • Володіння data science та просунутою аналітикою, включаючи знання передових аналітичних інструментів (таких як SAS, R та Python), а також прикладної математики, фреймворків ML та глибокого навчання (TensorFlow) та методів ML (наприклад алгоритм випадкового лісу та нейронні мережі).

Soft skills

  • Інтелектуальне лідерство. AI-архітектор має стати ініціатором змін, які допоможуть організації прийнятимислення, орієнтоване на AI. Застосовуйте прагматичний підхід до обмежень та ризиків AI та реалістично описуйте ідеї особам, які приймають рішення в галузі цифрового мислення.
  • Готовність до співпраці. Щоб гарантувати, що платформи AI задовольняли діловим та технічним вимогам, взаємодію з фахівцями з різних напрямків: дата-сайентистами, дата-інженерами, аналітиками даних, інженерами ML, іншими архітекторами, керівниками бізнес-підрозділів, технічним та нетехнічним персоналом. Вибудовуйте між ними гармонійні стосунки.

Підпишіться на e-mail розсилку Українського Спектру

«Український Спектр» в Telegram – коротко про головне один раз на день
Підписатись на канал

Ми у соціальних мережах:

Ми у соцмережах:

Слідкуйте за UAspectr у Facebook або ж читайте усе найцікавіше у нашому каналі в Telegram
Menu