什么是 AI 架构师，他们做什么？

企业级AI架构 · 数字化转型 · 成功实施

探索AI架构师如何帮助企业构建强大的企业级AI架构，推动数字化转型并确保AI项目的成功实施。

AI项目面临的挑战

人工智能（AI）举措经常因为以下原因而停滞不前：

选择不适当的AI架构导致系统无法处理实际工作负载，无法与其他系统集成，或无法满足性能需求。

组织在数据质量、基础设施准备、人员技能和组织文化等方面准备不足，导致项目延迟或失败。

许多AI项目在概念验证阶段表现良好，但难以转化为可扩展、可靠且可持续的生产解决方案。

50%

Gartner估计，到2023年，50%的IT领导者将努力将他们的AI项目从概念验证阶段转移到生产阶段

“AI架构师是AI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，用于管理和扩展人工智能计划。”

— Arun Chandrasekaran, Gartner杰出副总裁分析师

AI架构师与企业和解决方案架构师密切合作，但与负责广泛职能的企业架构团队不同，他们专注于为AI构建强大的企业级架构。

核心职责包括定义AI架构策略、创建工作流、识别工具集和扩展AI操作。

与数据科学家和其他AI专业人员协作，通过识别和试点用例来增强数字化转型工作。与业务团队讨论用例的可行性以及架构设计，并将业务领导者的愿景转化为现实的技术实施。

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）的输入，使技术实施与现有和未来需求保持一致。

在定义AI架构和从开源和商业产品池中选择适当的技术方面发挥关键作用。选择云、本地或混合部署模型，并确保新工具与现有数据管理和分析工具充分集成。

审核跨数据、模型和软件工程的AI工具和实践，重点关注持续改进。确保反馈机制来评估AI服务，支持模型重新校准和重新训练模型。

与安全和风险领导者密切合作，预测和扭转风险，例如训练数据中毒、AI模型盗窃和对抗性样本，确保AI实施合乎道德并恢复对AI系统的信任。

AI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、部署和生产工作流程中涉及的组件和架构权衡。
软件工程和DevOps原则：包括DevOps工作流程和工具的知识，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）。

思想领导力：成为变革推动者，帮助组织采用AI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，并在提供整体数字思想领导力的IT高管面前投射出现实的画面。
协作心态：为了确保人工智能平台同时满足业务和技术要求，请寻求与数据科学家、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）进行有效协作，并协调他们之间的关系。