【人工智能架构师】人工智能架构师是什么？他们做什么？

企业领导者可以创建一个角色，帮助建立一个强大的企业范围的人工智能架构。

人工智能（AI）计划往往因为糟糕的架构选择、缺乏准备和无法扩展而停滞不前。企业架构和技术创新领导者可以创建一个人工智能架构师角色，帮助构建一个强大的企业范围的人工智能架构。

Gartner估计，到2023年，50%的IT领导者将难以将其人工智能项目从概念验证阶段转移到生产阶段。为了增加成功的机会，组织可以聘请人工智能架构师来帮助定义架构战略、创建工作流、识别工具集和扩展人工智能操作。

谁是人工智能架构师？

Gartner杰出副总裁分析师Arun Chandrasekaran表示：“人工智能架构师是人工智能架构战略的策展人和所有者。他们是数据科学家、数据工程师、开发人员、运营（DevOps、DataOps、MLOps）和业务部门领导者之间的粘合剂，以管理和扩大人工智能举措。”。

他们与企业和解决方案架构师密切合作，但与负责广泛功能的企业架构团队不同，他们专注于为人工智能构建强大的企业范围架构。

人工智能架构师做什么？

人工智能有各种各样的用例和部署模型，因此人工智能架构师需要广泛的能力：

• 与数据科学家和其他人工智能专业人士合作，通过识别和试点用例来加强数字化转型工作。与业务团队一起讨论用例和架构设计的可行性，并将业务领导者的愿景转化为现实的技术实现。同时，要注意不一致的计划和不切实际的用例。
• 通过收集来自多个利益相关者（业务用户、数据科学家、安全专业人员、数据工程师和分析师以及IT运营人员）的投入，并根据这些投入开发流程和产品，使技术实施与现有和未来的需求相一致。
• 在定义人工智能架构和从开源和商业产品库中选择合适的技术方面发挥关键作用。选择云、内部部署或混合部署模型，并确保新工具与现有数据管理和分析工具良好集成。
• 审计数据、模型和软件工程领域的人工智能工具和实践，重点是持续改进。确保建立一个评估人工智能服务、支持模型重新校准和重新培训模型的反馈机制。
• 与安全和风险领导者密切合作，预见和推翻风险，如训练数据中毒、人工智能模型盗窃和对抗性样本，确保人工智能的道德实施，并恢复对人工智能系统的信任。熟悉即将出台的法规，并将其与最佳实践相结合。

人工智能架构师需要什么技能？

人工智能架构师需要一套多样的技能，这些技能很难在短时间内获得。

技术技能包括：

• 人工智能架构和管道规划。了解ML和深度学习工作负载的工作流和管道架构。必须深入了解人工智能的数据管理、治理、模型构建、部署和生产工作流中涉及的组件和架构权衡。
• 软件工程和DevOps原则，包括DevOps工作流和工具的知识，如Git、容器、Kubernetes和CI/CD。
• 数据科学和高级分析，包括高级分析工具（如SAS、R和Python）的知识，以及应用数学、ML和深度学习框架（如TensorFlow）和ML技术（如随机森林和神经网络）。

非技术技能包括：

• 思想领导力。成为变革推动者，帮助组织采用人工智能驱动的思维方式。对人工智能的局限性和风险采取务实的方法，并在提供全面数字思想领导力的IT高管面前展示一幅现实的画面。
• 协作心态。为了确保人工智能平台同时满足业务和技术需求，寻求与数据科学家、数据工程师、数据分析师、ML工程师、其他架构师、业务部门负责人和CxO（技术和非技术人员）进行有效合作，并协调他们之间的关系。

简言之

• 人工智能项目、产品和部署模型的多样性和紧迫性日益增加，这就需要人工智能架构师的角色。
• 人工智能架构师设想、构建、部署和操作端到端的机器学习（ML）和人工智能管道。
• 人工智能架构师可以帮助构建一个强大的企业级人工智能架构，并与数据科学家、数据工程师、开发人员、运营和安全部门合作。