Machine Learning (ML) é uma tecnologia disruptiva que sustenta avanços em vários setores. A estrutura das equipes de ML dentro das organizações torna-se cada vez mais crucial para o sucesso à medida que o ML se integra às operações. Estruturar equipes de ML de maneira eficaz não é uma tarefa única para todos. Deve se adaptar ao nível de maturidade da empresa. A estrutura da equipe de ML impacta diretamente a eficácia, a criatividade e o sucesso das iniciativas de ML. Uma equipe bem organizada garante que o conhecimento apropriado seja utilizado para tarefas específicas, acelerando o desenvolvimento e a implantação de soluções de alta qualidade. Porém, uma estruturação inadequada pode representar desafios, levando a ineficiências, objetivos desalinhados e até fracasso de projetos, destacando a importância de adequar a maturidade e os requisitos de uma empresa ao modelo de equipe ideal. Este artigo discute modelos organizacionais alternativos de equipes de ML e recomendações para adequar as estruturas das equipes ao estágio de desenvolvimento da empresa. O cenário dinâmico das estruturas de equipe de ML O cenário diversificado das estruturas das equipes de ML reflete os diversos requisitos das empresas em estágios de desenvolvimento. O Modelo Centralizado, o Modelo Federado e o Modelo Incorporado são as três abordagens mais proeminentes. Fatores como o nível de especialização da empresa, o escopo do projeto e a extensão da colaboração multifuncional influenciam a escolha do modelo. Modelo Centralizado: Estabelecendo a Base As funções no Modelo Centralizado são estruturadas para facilitar a rápida iteração e o desenvolvimento de conhecimentos especializados. Uma equipe autônoma de ML, normalmente composta por cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e engenheiros de dados, opera de forma independente. Os engenheiros de aprendizado de máquina implantam modelos em ambientes de produção, e os cientistas de dados se concentram na análise de dados e no desenvolvimento de modelos. Manter um pipeline de dados abrangente que permita acesso contínuo a dados de alta qualidade é responsabilidade dos engenheiros de dados. Este modelo é vantajoso para startups e empresas nas fases iniciais de adoção de ML. Por exemplo, um empreendimento de tecnologia de saúde pode utilizar um modelo centralizado para criar modelos de previsão de surtos de doenças. Os cientistas de dados desenvolvem e refinam algoritmos para prever a propagação de infecções, enquanto os engenheiros de aprendizado de máquina implementam esses modelos em entradas de dados em tempo real. O Modelo Centralizado agiliza a experimentação, permitindo respostas imediatas a ameaças emergentes à saúde. Modelo Federado: Gestão de Complexidade Entre os departamentos, equipes especializadas colaboram no Modelo Federado (às vezes conhecido como híbrido). Essa estrutura introduz novos cargos, incluindo Especialistas em Domínio, Analistas de Negócios e Gerentes de Projeto. Os especialistas em domínio fornecem conhecimento profundo do setor e moldam soluções de ML para atender aos requisitos específicos do setor. Os analistas de negócios preenchem a lacuna entre considerações técnicas e de negócios, transformando requisitos em tarefas executáveis. Os gerentes de projeto garantem que as equipes coordenem e se comuniquem de forma eficaz. Uma empresa de comércio eletrônico de médio porte que adota o Modelo Federado pode ter uma equipe de aprendizado de máquina (ML) dedicada a otimizar sua cadeia de suprimentos. Os Cientistas de Dados colaboram com especialistas no domínio da logística, os Analistas de Negócios facilitam as discussões e os Gerentes de Projeto garantem o alinhamento com os objetivos de negócios. Esta estratégia aumenta a eficácia de operações complexas, maximizando a colaboração multifuncional e ao mesmo tempo mantendo a supervisão centralizada. Modelo Embarcado: Especialização e Integração O modelo incorporado exige a distribuição de experiência em ML entre equipes multifuncionais. Essa estrutura é composta por gerentes de produtos de ML, designers de UX e diretores de ética de dados. Os gerentes de produtos de ML fazem a ligação entre os especialistas em ML e as divisões de negócios, direcionando as iniciativas de ML de acordo com a estratégia geral da organização. Os designers de UX garantem que as interfaces habilitadas para ML proporcionem experiências de usuário perfeitas. Os responsáveis pela ética de dados garantem que as considerações éticas sejam incorporadas às soluções de ML. Considere um grande conglomerado varejista que emprega o Modelo Incorporado para aprimorar a experiência do consumidor. Gerentes de produtos de ML e designers de UX colaboram para melhorar algoritmos de recomendação para consumidores online. Os Diretores de Ética de Dados garantem o uso ético dos dados. Este modelo permite que grandes organizações obtenham sinergia entre recursos de aprendizado de máquina (ML) e diversas funções de negócios, promovendo a inovação em todas as operações. Adaptando-se à maturidade da empresa A evolução de uma equipe de ML é paralela aos estágios de crescimento de uma empresa. Vamos explorar como os três modelos se alinham com a maturidade da empresa e os benefícios que oferecem. Empresas em estágio inicial Um modelo centralizado normalmente é propício para startups e empresas em seus primórdios. Uma equipe pequena e focada de ML pode criar protótipos e iterar modelos rapidamente. Este modelo facilita o aprendizado concentrado, permitindo que a equipe estabeleça melhores práticas e obtenha insights de experimentos iniciais. Benefícios: Desenvolvimento rápido de modelos devido à experiência focada. Uma base sólida de conhecimento de ML. Responsabilidade clara pelas iniciativas de ML. No entanto, embora a abordagem centralizada à coordenação das equipas de ML proporcione alguns benefícios, pode apresentar dificuldades para as pequenas empresas. As limitações nos recursos disponíveis podem impedir a formação de uma equipe dedicada, desviando fundos e pessoal valiosos de outras tarefas cruciais para a sobrevivência de uma startup. Um modelo federado surge como uma solução pragmática em tais situações. As empresas podem maximizar seus recursos limitados delegando responsabilidades de aprendizado de máquina às equipes multifuncionais existentes. Esta estratégia permite que as equipas se concentrem nas suas responsabilidades principais, ao mesmo tempo que contribuem para iniciativas de ML, reduzindo o risco de sobrecarregar a organização e garantindo que todos os recursos sejam utilizados com prudência. Empresas de médio porte À medida que as empresas crescem, o modelo federado pode ajudar a gerir a complexidade crescente. Diferentes unidades de negócios podem ter requisitos de ML distintos. Equipes especializadas podem atender a essas necessidades e ao mesmo tempo se beneficiar de orientação centralizada. Este modelo incentiva a colaboração entre cientistas de dados, especialistas de domínio e engenheiros. Benefícios: Experiência específica de domínio. Colaboração entre departamentos. Controle equilibrado entre supervisão central e unidades especializadas. Na trajetória das empresas de médio porte, a estratégia centralizada pode apresentar sinais de tensão. Embora tenha sido eficaz nas fases anteriores, a sua complexidade e necessidades tornam-se mais diversificadas à medida que a organização cresce. Imagine que uma empresa de comércio eletrônico de médio porte esteja passando por um boom nos negócios. Inicialmente, uma equipe centralizada de ML gerencia com eficiência recomendações de produtos, detecção de fraudes e otimização de estoque. No entanto, à medida que a empresa cresce, entra em novos mercados, introduz características inovadoras e enfrenta desafios distintos em cada domínio. Aqui, as limitações da centralização. O modelo federado surge como uma transição estratégica neste cenário. Ao alinhar as equipes de ML com cada função de negócios, como marketing, operações e atendimento ao cliente, uma empresa de comércio eletrônico pode desbloquear novos níveis de eficiência e especialização. Para melhorar as interações com os clientes, a equipe de marketing pode desenvolver modelos personalizados de segmentação de clientes, a equipe de operações pode otimizar as cadeias de suprimentos e a equipe de atendimento ao cliente pode aprimorar a análise de sentimento. Cada equipe aplica seu conhecimento específico de domínio para resolver desafios específicos de campo. Ao coordenar-se centralmente, estas equipas garantem que as estratégias de aprendizagem automática permanecem alinhadas com os objetivos globais da organização, ao mesmo tempo que fornecem soluções impactantes nas suas respetivas áreas. Sendo uma empresa de médio porte, o modelo federado vincula controle centralizado e capacidades especializadas, permitindo a colaboração e atendendo às diferentes necessidades de uma organização em expansão. Grandes Empresas Empresas maduras com práticas de ML bem estabelecidas podem prosperar com um modelo incorporado. O ML torna-se parte integrante de diversas equipes, agilizando as operações e aprimorando a tomada de decisões. Essa estrutura elimina silos e acelera a inovação ao incorporar recursos de ML em todas as facetas do negócio. Benefícios: Soluções de ML perfeitamente integradas. Aplicativos de ML personalizados para diversas funções. Inovação rápida através da colaboração contínua. Transição entre modelos Uma instituição financeira global que procura revolucionar a experiência do consumidor é um excelente exemplo. Com operações em vários países e serviços que vão desde a banca de retalho à gestão de investimentos, o sucesso da instituição depende da aplicação estratégica do BC em várias funções. Nesta situação, as limitações dos modelos centralizados e federados tornam-se evidentes, pois podem não responder eficazmente às necessidades complexas e ao vasto alcance da empresa. O modelo incorporado é eficaz para grandes organizações que tentam explorar todo o potencial do ML em todas as operações. As instituições financeiras poderiam incorporar equipas de ML nos seus departamentos principais, como banca de retalho, gestão de património, avaliação de risco e serviço ao cliente. Essas equipes consistem em especialistas de domínio, arquitetos de ML e cientistas de dados. A equipe do banco de varejo cria modelos preditivos para rotatividade de clientes. Em contraste, a equipa de gestão de património desenvolve estratégias de negociação algorítmica, a equipa de avaliação de risco melhora os algoritmos de deteção de fraudes e a equipa de atendimento ao cliente refina o processamento de linguagem natural para chatbots. Um método unificado garante que as soluções atendam aos requisitos exclusivos de cada departamento, promovendo a inovação na interseção do aprendizado de máquina e da experiência do setor. Ao integrar o ML em toda a empresa, a instituição financeira maximiza a eficiência operacional, melhora a precisão da tomada de decisões e aumenta a satisfação do consumidor. O modelo facilita a colaboração multifuncional, permitindo que equipes diferentes compartilhem insights e metodologias que melhoram o aprendizado de máquina. Transição entre modelos A transição entre modelos de equipe de ML é uma decisão estratégica que requer um planejamento cuidadoso. As principais considerações incluem: Identificando campeões: identifique campeões de iniciativas de aprendizado de máquina em cada modelo. Eles impulsionarão a adoção, garantirão o alinhamento e promoverão a colaboração. Avaliando a prontidão: Avalie a prontidão para mudanças da organização. Os processos e canais de comunicação são robustos o suficiente para acomodar a reorganização de uma equipe? Implementação gradual: nem todas as transições devem ser abruptas. Uma abordagem em fases pode reduzir as interrupções, permitindo que as equipes se adaptem e, ao mesmo tempo, mantenham a produtividade. Comunicação: A comunicação transparente sobre a lógica, os benefícios e as expectativas da transição é essencial para obter o apoio de todas as partes interessadas. Aprendizagem Contínua: Investir no desenvolvimento de competências e treinamento para auxiliar as equipes a assumirem novas responsabilidades e deveres. Qualquer estrutura de equipe de aprendizado de máquina visa converter os investimentos em ML em valor comercial. Nem o modelo centralizado nem o descentralizado são perfeitos e ambos apresentam falhas inerentes. Ainda assim, cada um oferece inúmeras oportunidades para aumentar a taxa de lançamento das suas iniciativas de IA no mercado. Selecionar a melhor estrutura de IA envolve determinar o que funciona melhor para sua empresa e seus objetivos e estar aberto para resolver problemas à medida que surgirem. Resumo Usar a tecnologia de aprendizado de máquina de maneira eficaz para o crescimento dos negócios requer uma organização de equipe eficaz. O nível de maturidade e a trajetória de crescimento de uma empresa devem influenciar a escolha da estrutura da equipe. As startups podem iterar rapidamente usando o modelo centralizado, as empresas de médio porte podem colaborar usando o modelo federado e as grandes empresas podem integrar perfeitamente o ML em suas operações usando o modelo incorporado. As empresas podem aproveitar todo o potencial do aprendizado de máquina para impulsionar a inovação e o sucesso, reconhecendo a evolução das necessidades das equipes de ML e ajustando as estruturas das equipes de acordo.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Este áudio é produzido no idioma original da história!

Muito longo; Para ler

Making security fun one episode at a time

Como estruturar sua equipe de aprendizado de máquina para o sucesso

Muito longo; Para ler

Cheparukhin

STORY’S CREDIBILITY

Opinion piece / Thought Leadership

About Author

Rótulos

Languages

ESTE ARTIGO FOI APRESENTADO EM...

Como estruturar sua equipe de aprendizado de máquina para o sucesso

Muito longo; Para ler

Cheparukhin

STORY’S CREDIBILITY

Opinion piece / Thought Leadership

About Author

Rótulos

Languages

ESTE ARTIGO FOI APRESENTADO EM...

HISTÓRIAS RELACIONADAS