Cách cấu trúc nhóm học máy của bạn để thành công

Machine Learning (ML) là một công nghệ đột phá làm nền tảng cho những tiến bộ trong các ngành công nghiệp khác nhau. Cấu trúc của các nhóm ML trong các tổ chức ngày càng trở nên quan trọng để thành công khi ML tích hợp với các hoạt động. Cấu trúc hiệu quả các nhóm ML không phải là một công việc phù hợp với tất cả mọi người. Nó phải thích ứng với mức độ trưởng thành của công ty.

Cấu trúc của nhóm ML tác động trực tiếp đến tính hiệu quả, tính sáng tạo và sự thành công của các sáng kiến ML. Một nhóm được tổ chức tốt đảm bảo rằng chuyên môn phù hợp sẽ được sử dụng cho các nhiệm vụ cụ thể, thúc đẩy việc phát triển và triển khai các giải pháp chất lượng cao.

Tuy nhiên, cơ cấu không phù hợp có thể đặt ra những thách thức, dẫn đến sự thiếu hiệu quả, mục tiêu sai lệch và thậm chí là thất bại của dự án, nêu bật tầm quan trọng của việc phù hợp với sự trưởng thành và yêu cầu của công ty với mô hình nhóm lý tưởng.

Bài viết này thảo luận về các mô hình tổ chức nhóm ML thay thế và các đề xuất để phù hợp với cấu trúc nhóm phù hợp với giai đoạn phát triển của công ty.

Bối cảnh năng động của cấu trúc nhóm ML

Bối cảnh đa dạng của cấu trúc nhóm ML phản ánh các yêu cầu khác nhau của các công ty ở các giai đoạn phát triển. Mô hình tập trung, Mô hình liên kết và Mô hình nhúng là ba cách tiếp cận nổi bật nhất. Các yếu tố như trình độ chuyên môn của công ty, phạm vi của dự án và mức độ hợp tác đa chức năng ảnh hưởng đến việc lựa chọn mô hình.

Mô hình tập trung: Thành lập cơ sở

Các vai trò trong Mô hình tập trung được cấu trúc để tạo điều kiện cho việc lặp lại nhanh chóng và phát triển kiến thức chuyên môn. Một nhóm ML tự trị, thường bao gồm Nhà khoa học dữ liệu, Kỹ sư học máy và Kỹ sư dữ liệu, hoạt động độc lập. Kỹ sư máy học triển khai các mô hình trong môi trường sản xuất và Nhà khoa học dữ liệu tập trung vào phân tích dữ liệu và phát triển mô hình. Duy trì đường dẫn dữ liệu toàn diện cho phép truy cập liền mạch vào dữ liệu chất lượng cao là trách nhiệm của Kỹ sư dữ liệu.

Mô hình này thuận lợi cho các công ty khởi nghiệp và công ty trong giai đoạn đầu áp dụng ML. Ví dụ: một liên doanh công nghệ y tế có thể sử dụng Mô hình tập trung để tạo ra các mô hình dự đoán dịch bệnh. Các nhà khoa học dữ liệu phát triển và cải tiến các thuật toán để dự đoán sự lây lan của bệnh lây nhiễm, trong khi các Kỹ sư máy học triển khai các mô hình này trên dữ liệu đầu vào theo thời gian thực. Mô hình tập trung đẩy nhanh quá trình thử nghiệm, cho phép ứng phó kịp thời với các mối đe dọa sức khỏe mới nổi.

Mô hình liên kết: Quản lý phức tạp

Trên khắp các phòng ban, các nhóm chuyên môn cộng tác trong Mô hình Liên kết (đôi khi được gọi là mô hình kết hợp). Cấu trúc này giới thiệu các vị trí mới, bao gồm Chuyên gia miền, Nhà phân tích kinh doanh và Người quản lý dự án. Các chuyên gia miền cung cấp chuyên môn sâu về ngành và định hình các giải pháp ML để đáp ứng các yêu cầu cụ thể của ngành. Các nhà phân tích kinh doanh thu hẹp khoảng cách giữa các cân nhắc về kỹ thuật và kinh doanh bằng cách chuyển các yêu cầu thành các nhiệm vụ có thể thực thi được. Người quản lý dự án đảm bảo rằng các nhóm phối hợp và giao tiếp hiệu quả.

Một doanh nghiệp thương mại điện tử quy mô trung bình áp dụng Mô hình Liên kết có thể có nhóm máy học (ML) chuyên tối ưu hóa chuỗi cung ứng của mình. Nhà khoa học dữ liệu cộng tác với các chuyên gia trong lĩnh vực hậu cần, Nhà phân tích kinh doanh tạo điều kiện cho các cuộc thảo luận và Người quản lý dự án đảm bảo sự phù hợp với các mục tiêu kinh doanh. Chiến lược này nâng cao hiệu quả của các hoạt động phức tạp bằng cách tối đa hóa sự hợp tác giữa các chức năng trong khi vẫn duy trì sự giám sát tập trung.

Mô hình nhúng: Chuyên môn hóa và tích hợp

Mô hình nhúng yêu cầu phân phối kiến thức chuyên môn ML cho các nhóm đa chức năng. Cấu trúc này bao gồm Người quản lý sản phẩm ML, Nhà thiết kế UX và Cán bộ đạo đức dữ liệu. Người quản lý sản phẩm ML làm liên lạc giữa các chuyên gia ML và các bộ phận kinh doanh, chỉ đạo các sáng kiến ML phù hợp với chiến lược chung của tổ chức. Nhà thiết kế UX đảm bảo rằng các giao diện hỗ trợ ML mang lại trải nghiệm liền mạch cho người dùng. Các quan chức phụ trách Đạo đức dữ liệu đảm bảo rằng các cân nhắc về đạo đức được đưa vào các giải pháp ML.

Hãy xem xét một tập đoàn bán lẻ lớn sử dụng Mô hình nhúng để nâng cao trải nghiệm của người tiêu dùng. Người quản lý sản phẩm ML và Nhà thiết kế UX cộng tác để cải thiện thuật toán đề xuất cho người tiêu dùng trực tuyến. Cán bộ đạo đức dữ liệu đảm bảo việc sử dụng dữ liệu có đạo đức. Mô hình này cho phép các tổ chức lớn đạt được sức mạnh tổng hợp giữa khả năng học máy (ML) và các chức năng kinh doanh đa dạng, thúc đẩy sự đổi mới trong mọi hoạt động.

Thích ứng với sự trưởng thành của công ty

Sự phát triển của nhóm ML song song với các giai đoạn tăng trưởng của công ty. Hãy cùng khám phá xem ba mô hình này phù hợp như thế nào với sự trưởng thành của công ty và những lợi ích mà chúng mang lại.

Các công ty giai đoạn đầu

Một mô hình tập trung thường có lợi cho các công ty khởi nghiệp và công ty đang ở giai đoạn sơ khai. Một nhóm ML nhỏ, tập trung có thể nhanh chóng tạo nguyên mẫu và lặp lại các mô hình. Mô hình này tạo điều kiện cho việc học tập tập trung, cho phép nhóm thiết lập các phương pháp thực hành tốt nhất và thu được thông tin chi tiết từ các thử nghiệm ban đầu.

Những lợi ích:

• Phát triển mô hình Swift nhờ chuyên môn tập trung.
• Nền tảng kiến thức ML vững chắc.
• Trách nhiệm giải trình rõ ràng đối với các sáng kiến ML.

Tuy nhiên, mặc dù cách tiếp cận tập trung để điều phối các nhóm ML mang lại những lợi ích nhất định nhưng nó có thể gây khó khăn cho các doanh nghiệp nhỏ hơn. Những hạn chế về nguồn lực sẵn có có thể cản trở việc thành lập một nhóm chuyên trách, khiến nguồn vốn và nhân sự có giá trị bị phân tán khỏi các nhiệm vụ sinh tồn quan trọng khác của công ty khởi nghiệp.

Một mô hình liên kết nổi lên như một giải pháp thực tế trong những tình huống như vậy. Các công ty có thể tối đa hóa nguồn lực hạn chế của mình bằng cách giao trách nhiệm học máy cho các nhóm đa chức năng hiện có. Chiến lược này cho phép các nhóm tập trung vào trách nhiệm cốt lõi của mình đồng thời đóng góp cho các sáng kiến ML, giảm nguy cơ tạo quá tải cho tổ chức và đảm bảo rằng mọi nguồn lực đều được sử dụng một cách thận trọng.

Các công ty cỡ vừa

Khi các công ty mở rộng quy mô, mô hình liên kết có thể giúp quản lý độ phức tạp ngày càng tăng. Các đơn vị kinh doanh khác nhau có thể có các yêu cầu ML riêng biệt. Các nhóm chuyên môn có thể đáp ứng những nhu cầu này đồng thời hưởng lợi từ sự hướng dẫn tập trung. Mô hình này khuyến khích sự hợp tác giữa các nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia lĩnh vực và kỹ sư.

Những lợi ích:

• Chuyên môn về miền cụ thể.
• Hợp tác giữa các phòng ban.
• Kiểm soát cân bằng giữa giám sát trung ương và các đơn vị chuyên môn.

Trên quỹ đạo của các doanh nghiệp cỡ vừa, chiến lược tập trung có thể có dấu hiệu căng thẳng. Mặc dù nó có hiệu quả trong các giai đoạn trước nhưng độ phức tạp và nhu cầu của nó sẽ trở nên đa dạng hơn khi tổ chức phát triển. Hãy tưởng tượng rằng một công ty thương mại điện tử cỡ trung bình đang trải qua thời kỳ bùng nổ kinh doanh. Ban đầu, nhóm ML tập trung quản lý hiệu quả các đề xuất sản phẩm, phát hiện gian lận và tối ưu hóa hàng tồn kho. Tuy nhiên, khi công ty phát triển, công ty sẽ thâm nhập vào các thị trường mới, giới thiệu các tính năng đổi mới và đối mặt với những thách thức riêng biệt trong từng lĩnh vực.

Ở đây, những hạn chế của tập trung hóa.

Mô hình liên bang nổi lên như một sự chuyển đổi chiến lược trong kịch bản này. Bằng cách sắp xếp các nhóm ML phù hợp với từng chức năng kinh doanh, chẳng hạn như tiếp thị, vận hành và dịch vụ khách hàng, một công ty thương mại điện tử có thể đạt được các cấp độ hiệu quả và chuyên môn mới. Để cải thiện tương tác với khách hàng, nhóm tiếp thị có thể phát triển các mô hình nhắm mục tiêu khách hàng được cá nhân hóa, nhóm vận hành có thể tối ưu hóa chuỗi cung ứng và nhóm dịch vụ khách hàng có thể nâng cao khả năng phân tích cảm tính.

Mỗi nhóm áp dụng kiến thức chuyên môn về lĩnh vực cụ thể của mình để giải quyết các thách thức trong lĩnh vực cụ thể. Bằng cách phối hợp tập trung, các nhóm này đảm bảo rằng các chiến lược máy học vẫn phù hợp với mục tiêu tổng thể của tổ chức, đồng thời cung cấp các giải pháp có tác động trong các lĩnh vực tương ứng của họ. Là một doanh nghiệp cỡ trung bình, mô hình liên kết liên kết khả năng kiểm soát tập trung và chuyên môn, cho phép cộng tác và giải quyết các nhu cầu khác nhau của một tổ chức đang mở rộng.

Doanh nghiệp lớn

Các công ty trưởng thành với các hoạt động ML được thiết lập tốt có thể phát triển mạnh nhờ mô hình nhúng. ML trở thành một phần không thể thiếu đối với các nhóm khác nhau, hợp lý hóa hoạt động và nâng cao khả năng ra quyết định. Cấu trúc này phá vỡ các rào cản và tăng tốc đổi mới bằng cách đưa khả năng ML vào mọi khía cạnh của doanh nghiệp.

Những lợi ích:

• Giải pháp ML tích hợp liền mạch.
• Ứng dụng ML tùy chỉnh cho các chức năng đa dạng.
• Đổi mới nhanh chóng thông qua sự hợp tác liên tục.
• Chuyển đổi giữa các mô hình

Một tổ chức tài chính toàn cầu đang tìm cách cách mạng hóa trải nghiệm của người tiêu dùng là một ví dụ điển hình. Với hoạt động ở nhiều quốc gia và các dịch vụ trải dài từ ngân hàng bán lẻ đến quản lý đầu tư, thành công của tổ chức này phụ thuộc vào việc áp dụng chiến lược ML trên nhiều chức năng khác nhau. Trong tình huống này, những hạn chế của các mô hình tập trung và liên kết trở nên rõ ràng vì chúng có thể không giải quyết một cách hiệu quả các nhu cầu phức tạp và phạm vi tiếp cận rộng lớn của công ty.

Mô hình nhúng có hiệu quả đối với các tổ chức lớn đang cố gắng khai thác toàn bộ tiềm năng của ML trong các hoạt động. Các tổ chức tài chính có thể đưa các nhóm ML vào các bộ phận cốt lõi của họ, chẳng hạn như ngân hàng bán lẻ, quản lý tài sản, đánh giá rủi ro và dịch vụ khách hàng. Các nhóm này bao gồm các chuyên gia tên miền, kiến trúc sư ML và nhà khoa học dữ liệu. Nhóm ngân hàng bán lẻ xây dựng các mô hình dự đoán về tỷ lệ rời bỏ khách hàng. Ngược lại, nhóm quản lý tài sản phát triển các chiến lược giao dịch theo thuật toán, nhóm đánh giá rủi ro tăng cường các thuật toán phát hiện gian lận và nhóm dịch vụ khách hàng tinh chỉnh khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho chatbot. Một phương pháp thống nhất đảm bảo rằng các giải pháp đáp ứng các yêu cầu riêng của từng bộ phận, thúc đẩy sự đổi mới ở điểm giao thoa giữa học máy và kiến thức chuyên môn trong ngành.

Bằng cách tích hợp ML trên toàn doanh nghiệp, tổ chức tài chính tối đa hóa hiệu quả hoạt động, cải thiện độ chính xác của việc ra quyết định và nâng cao sự hài lòng của người tiêu dùng. Mô hình này tạo điều kiện cho sự hợp tác đa chức năng, cho phép các nhóm khác nhau chia sẻ những hiểu biết và phương pháp cải thiện máy học.

Chuyển đổi giữa các mô hình

Việc chuyển đổi giữa các mô hình nhóm ML là một quyết định chiến lược đòi hỏi phải lập kế hoạch chu đáo. Những cân nhắc chính bao gồm:

• Xác định người tiên phong: Xác định người tiên phong về sáng kiến máy học trong mỗi mô hình. Họ sẽ thúc đẩy việc áp dụng, đảm bảo sự liên kết và thúc đẩy sự hợp tác.

  
  

• Đánh giá sự sẵn sàng: Đánh giá sự sẵn sàng thay đổi của tổ chức. Các quy trình và kênh liên lạc có đủ mạnh mẽ để đáp ứng việc tổ chức lại nhóm không?

  
  

• Triển khai dần dần: Không phải tất cả các quá trình chuyển đổi đều phải đột ngột. Cách tiếp cận theo từng giai đoạn có thể làm giảm sự gián đoạn bằng cách cho phép các nhóm thích ứng trong khi vẫn duy trì năng suất.

  
  

• Truyền thông: Truyền thông minh bạch về lý do căn bản, lợi ích và kỳ vọng của quá trình chuyển đổi là điều cần thiết để đạt được sự ủng hộ của tất cả các bên liên quan.

  
  

• Học hỏi liên tục: Đầu tư vào phát triển kỹ năng và đào tạo để hỗ trợ các nhóm đảm nhận trách nhiệm và nhiệm vụ mới.

  
  

Bất kỳ cấu trúc nhóm học máy nào cũng nhằm mục đích chuyển đổi các khoản đầu tư ML thành giá trị kinh doanh. Cả mô hình tập trung và phi tập trung đều không hoàn hảo và cả hai đều có những sai sót cố hữu. Tuy nhiên, mỗi giải pháp đều mang lại nhiều cơ hội để tăng tốc độ đưa các sáng kiến AI của bạn ra thị trường. Việc chọn khung AI tốt nhất bao gồm việc xác định những gì phù hợp nhất với công ty của bạn và các mục tiêu của công ty, đồng thời sẵn sàng giải quyết các vấn đề khi chúng phát sinh.

Bản tóm tắt

Sử dụng công nghệ máy học một cách hiệu quả để phát triển kinh doanh đòi hỏi phải tổ chức nhóm hiệu quả. Mức độ trưởng thành và quỹ đạo phát triển của công ty sẽ ảnh hưởng đến việc lựa chọn cơ cấu nhóm. Các công ty khởi nghiệp có thể lặp lại nhanh chóng bằng Mô hình tập trung, các công ty quy mô vừa có thể cộng tác bằng Mô hình liên kết và các doanh nghiệp lớn có thể tích hợp liền mạch ML vào hoạt động của họ bằng Mô hình nhúng.

Các công ty có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của học máy để thúc đẩy đổi mới và thành công bằng cách nhận ra nhu cầu ngày càng tăng của các nhóm ML và điều chỉnh cấu trúc nhóm cho phù hợp.