Comment les dirigeants peuvent combler les lacunes de collaboration AI

Au fur et à mesure que l’IA évolue, une collaboration efficace dans les cycles de vie du projet reste un défi urgent pour les équipes d’IA.

En fait, 20% des dirigeants de l’IA Citer la collaboration comme leur plus grand besoin non satisfait, soulignant que le bâtiment des équipes de l’IA cohésive est tout aussi essentiel que la construction de l’IA elle-même.

Avec les initiatives de l’IA de plus en plus de complexité et d’échelle, les organisations qui favorisent des partenariats interfonctionnels solides gagnent un avantage critique dans la course à l’innovation.

Ce guide rapide permet aux dirigeants de l’IA de stratégies pratiques pour renforcer la collaboration entre les équipes, assurant des flux de travail plus lisses, des progrès plus rapides et des résultats plus réussis de l’IA.

Les haies de travail d’équipe sont confrontées

La collaboration sur l’IA est tendue par les silos d’équipe, les environnements de travail changeants, les objectifs mal alignés et l’augmentation des demandes commerciales.

Pour les équipes d’IA, ces défis se manifestent dans quatre domaines clés:

• Fragmentation: Les outils, les workflows et les processus décousus rendent difficile pour les équipes de fonctionner comme une unité cohérente.
• Complexité de coordination: L’alignement des équipes interfonctionnelles sur les priorités, les délais et les dépendances de revers devient exponentiellement plus difficile à mesure que les projets s’allongent.
• Communication incohérente: Les lacunes dans la communication ont conduit à des opportunités manquées, des redondances, des retouches et une confusion sur l’état du projet et les responsabilités.
• Intégrité du modèle: Assurer la précision du modèle, l’équité et la sécurité nécessite des transferts sans couture et une surveillance constante, mais les équipes déconnectées n’ont souvent pas la responsabilité partagée ou les outils d’observabilité nécessaires pour le maintenir.
  

S’attaquer à ces obstacles est essentiel pour les dirigeants de l’IA qui souhaitent rationaliser les opérations, minimiser les risques et générer des résultats significatifs plus rapidement.

Flux de travail de fragmentation, outils et langues

Un projet d’IA passe généralement par cinq équipes, sept outils et 12 langages de programmation avant d’atteindre ses utilisateurs professionnels – et ce n’est que le début.

Voici comment la fragmentation perturbe la collaboration et ce que les dirigeants de l’IA peuvent faire pour le réparer:

• Projets décousus: Les silos entre les équipes créent un désalignement. Pendant la phase de planification, concevez des flux de travail clairs et des objectifs partagés.
• Efforts dupliqués: Le travail redondant ralentit les progrès et crée des déchets. Utiliser Documentation partagée et outils de projet centralisés pour éviter le chevauchement.
• Retards en termes d’achèvement: Les mauvais transfert créent des goulots d’étranglement. Implémentez les processus de transfert structurés et alignez les délais pour faire avancer les projets.
• Incompatibilité de l’outil et du langage de codage: Les outils incompatibles entravent l’interopérabilité. Standardiser les outils et les langages de programmation dans la mesure du possible pour améliorer la compatibilité et rationaliser la collaboration.
  

Lorsque les processus et les équipes sont fragmentés, il est plus difficile de maintenir une vision unie du projet. Au fil du temps, ces désalignements peuvent éroder l’impact commercial et l’engagement des utilisateurs de la sortie finale d’IA.

Le coût caché des transferts

Chaque étape d’un projet d’IA présente un nouveau transfert – et avec lui, de nouveaux risques de progression et de performance. Voici où les choses vont souvent mal:

• ECSTS DONNÉES de la recherche au développement: Transferts de données incomplets ou incohérents et duplication de données Le ralentissement du développement et augmente les retouches.
• Attentes mal alignées: Les critères de test peu clairs entraînent des défauts et des retards pendant les transferts de développement à tester.
• Problèmes d’intégration: Les différences dans les environnements techniques peuvent provoquer des échecs lorsque les modèles sont passés d’un test à l’autre.
• Surveillance faible: La surveillance limitée après le déploiement permet aux problèmes non détectés de nuire aux performances du modèle et de mettre en danger les opérations commerciales.
  

Pour atténuer ces risques, les dirigeants de l’IA devraient proposer des solutions qui synchronisent les équipes interfonctionnelles à chaque étape du développement pour préserver l’élan du projet et assurer un chemin vers le déploiement plus prévisible et contrôlé.

Solutions stratégiques

Décomposer des barrières dans les communications d’équipe

Les dirigeants de l’IA sont confrontés à un obstacle croissant à unir des équipes de code et à faible code tout en rationalisant les flux de travail pour améliorer l’efficacité. Cette déconnexion est importante, 13% des leaders de l’IA citant des problèmes de collaboration entre les équipes comme obstacle majeur lors de l’avancement des cas d’utilisation de l’IA à travers diverses étapes du cycle de vie.

Pour relever ces défis, les dirigeants de l’IA peuvent se concentrer sur deux stratégies de base:

1. Fournir un contexte pour aligner les équipes

Les dirigeants de l’IA jouent un rôle essentiel pour garantir que leurs équipes comprennent le contexte complet du projet, y compris le cas d’utilisation, la pertinence des entreprises, les résultats destinés à et les politiques organisationnelles.

L’intégration de ces informations sur les flux de travail d’approbation et les garde-corps automatisés maintient la clarté des rôles et des responsabilités, protège des données sensibles comme des informations personnellement identifiables (PII) et garantit le respect des politiques.

En priorisant la communication transparente et l’intégration du contexte dans les workflows, les dirigeants créent un environnement où les équipes peuvent innover en toute confiance sans risquer d’informations sensibles ou d’intégrité opérationnelle.

2. Utilisez des plateformes centralisées pour la collaboration

Les équipes d’IA ont besoin d’un plateforme de communication centralisée Collaborer à travers le développement, les tests et les étapes de déploiement des modèles.

Un Suite d’IA intégrée Peut rationaliser les workflows en permettant aux équipes de marquer des actifs, d’ajouter des commentaires et de partager des ressources via des registres centraux et des centres d’utilisation.

Les principales fonctionnalités telles que le versioning automatisé et la documentation complète garantissent l’intégrité du travail tout en fournissant un enregistrement historique clair, simplifient les transferts et maintiennent des projets sur la bonne voie.

En combinant un contexte clair avec des outils centralisés, les chefs d’IA peuvent combler les lacunes de communication des équipes, éliminer les redondances et maintenir l’efficacité tout au long du cycle de vie de l’IA.

Protéger l’intégrité du modèle du développement au déploiement

Pour de nombreuses organisations, les modèles prennent plus de sept mois pour atteindre la production – quelle que soit la maturité de l’IA. Ce long calendrier introduit plus d’opportunités d’erreurs, d’incohérences et d’objectifs mal alignés.

Pour protéger l’intégrité du modèle, les dirigeants de l’IA devraient:

• Automatiser la documentation, le versioning et le suivi de l’historique.
• Investir dans des technologies avec des gardes personnalisables et observabilité profonde à chaque étape.
• Autorisez les équipes AI à tester, valider et comparer facilement les modèles.
• Fournir espaces de travail collaboratifs et des pôles centralisés pour la communication et les transferts transparents.
• Établir des pipelines de données bien surveillés pour prévenir la dérive et maintenir la qualité et la cohérence des données.
• Soulignez l’importance de la documentation du modèle et effectuez des audits réguliers pour respecter les normes de conformité.
• Établissez des critères clairs pour le moment de mettre à jour ou de maintenir des modèles et développer une stratégie de recul pour revenir rapidement aux versions précédentes si nécessaire.
  

En adoptant ces pratiques, les dirigeants de l’IA peuvent assurer des normes élevées d’intégrité du modèle, réduire le risque et fournir des résultats percutants.

Ouvrir la voie à la collaboration et à l’innovation de l’IA

En tant que leader de l’IA, vous avez le pouvoir de créer des environnements où la collaboration et l’innovation prospèrent.

En promouvant des connaissances partagées, une communication claire et une résolution collective de problèmes, vous pouvez garder vos équipes motivées et concentrées sur les résultats à fort impact.

Pour des informations plus profondes et des conseils exploitables, explorez notre Rapport des besoins non satisfaits de l’IAet découvrir comment renforcer votre stratégie d’IA et vos performances d’équipe.