引言

曾几何 时，“高层支持不足”是压在AI项目头上的大山。而如今，风向彻底转变。企业对AI解决方案的需求如井喷般涌现，让每一位CIO都感受到了前所未有的机遇与挑战。面对这股浪潮，领先的企业不再是零敲碎打地试验，而是通过战略性的项目方法与组建高性能AI团队来正面迎战。

本文将深入剖析电力巨头伊顿、Principal金融集团等公司的实战经验，并结合Gartner的最新研究，为您揭示成功AI团队背后的人员架构、关键角色、运作模式和人才策略，助您在AI时代构建真正的核心竞争力。

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一、 核心转变：从技术驱动到“AI工厂”的价值驱动模式

过去，AI项目常常是技术部门的“独角戏”，与业务需求脱节。如今，成功的企业正在建立一种与业务紧密绑定的新范式。

以电力管理公司**伊顿（Eaton）为例，其CIO Katrina Redmond创建了一个名为“AI工厂”**的创新模式。这种模式的核心思想是：

• 与业务挂钩： 每个AI团队都与特定的业务领域深度绑定，确保AI解决方案能直击业务痛点。

• 价值驱动： IT部门与业务部门共同决策，根据“价值创造”的潜力来排定项目优先级。

• 跨职能协作： 团队虽不直接向IT汇报，但与IT紧密协作。领域专家与技术专家平起平坐，共同推进项目。

伊顿的每个“AI工厂”团队都堪称一个“微型特种部队”，标配了AI负责人、产品负责人、机器学习工程师、数据工程师、云与DevOps工程师，并与业务领域专家并肩作战。这种架构确保了从问题定义到最终落地的每一个环节，技术和业务都能同频共振。

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二、 AI团队的“拼图”：不可或缺的五类关键角色

一个高效的AI团队，远不止数据科学家和工程师那么简单。安永（EY）与Gartner的研究为我们描绘了一张更完整的蓝图。

1. 核心技术铁三角

这是团队的技术基石，也是最广为人知的角色：

• 数据科学家 (Data Scientist): 角色正在演变。Gartner分析师Arun Chandrasekaran指出，随着预训练大模型的普及，数据科学家的工作重心正从“从零开始构建模型”转向**“模型的调优与运营 (Fine-tuning and Operationalizing)”**。

• 数据工程师 (Data Engineer): 负责构建和维护数据管道，确保数据的高质量、高可用性，是连接原始数据和AI模型的桥梁。

• AI工程师 (AI Engineer): 负责将数据科学家开发的模型部署到生产环境，并确保其稳定、高效地运行。

2. “翻译官”与“领航员”：产品经理

Principal金融集团的CIO Kathy Kay一针见血地指出：“如果AI团队中的领域专家无法用技术团队能够理解的方式阐述业务问题，那么仅有领域专家是不够的。”

这正是**产品经理（Product Manager）**的角色价值所在。他们是连接业务与技术的关键“翻译官”，需要：

• 具备足够的领域知识来深刻理解并定义业务问题。

• 将模糊的业务需求转化为清晰、可执行的技术规范。

• 充当工程团队和最终用户之间的中介，确保产品真正满足用户需求。

3. 质量与伦理的“守门人”

随着AI应用的深入，模型的可靠性、公平性和安全性变得至关重要。Gartner特别强调了以下新兴但关键的角色：

• 模型经理 (Model Manager): 深入了解各种可用模型，并为具体应用选择最准确、最经济、性能最佳的模型。

• AI验证人员 (AI Validator): 评估AI应用的公平性、偏见、透明度和可解释性，确保其符合业务、监管和道德标准。

• AI测试人员 (AI Tester): 对模型、API和管道等AI组件进行专业测试，查找漏洞、性能问题或意外行为。

• AI伦理学家 (AI Ethicist): 制定并执行AI伦理使用准则，监测偏见、毒性等有害输出，在受监管行业中尤为重要。

4. 变革的“推动者”

技术交付不等于业务成功。成功的AI项目还需要两类关键角色来推动变革落地：

• 转型工程师 (Transformation Engineering): 他们既是业务流程专家，也是AI解决方案专家，通常被称为产品负责人 (Product Owner) 或职能领导 (Functional Lead)。他们负责利用AI应用来真正推动业务流程的转型。

• 交付与变革管理人员 (Delivery & Change Management): 包括项目经理、变革管理专家、Scrum主管等，他们确保项目按时交付，并帮助组织和员工顺利适应由AI带来的变化。

5. 统一的“支持平台”

最后，IT领导者需要建立一个跨所有用例的AI支持团队，以确保在负责任的AI、治理和财务运营 (FinOps) 方面保持一致性。这些角色可能已存在于IT部门，但需要针对AI进行技能提升。

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三、 两种主流团队架构：平台团队 vs. 产品团队

全球工程巨头**博莱克·威奇（Black & Veatch）**的实践，为我们展示了两种互补的AI团队运作模式。

1. 平台团队 (Platform Team)

• 职责： 确保公司能最大限度地从战略平台提供商（如微软、Salesforce、Oracle）的原生AI和GenAI功能中获益。他们负责引入和集成这些平台的API，并将繁重的AI研发工作交给平台方。

• 重心： 重点不在于自研AI，而在于管理企业变革，推动现有工具的AI功能被充分采用。例如，将战略平台的API引入到微软Teams和Copilot中。

• 角色： 特定平台架构师、应用组合经理、平台工程师等。

2. 数字产品团队 (Digital Product Team)

• 职责： 开发针对特定业务的、能够创造持久且差异化价值的AI功能或产品。

• 重心： 自主创新。例如，博莱克·威奇正在构建的内部版ChatGPT——BV Ask，它基于公司内部的工程知识产权和项目数据进行训练，旨在实现工程信息获取的普及化。

• 角色： 这是一个完整的敏捷开发团队，包括数字产品经理、交付负责人、Scrum主管、解决方案架构师、软件开发人员、DevOps/云工程师，以及在需要时加入的数据工程师和数据架构师。

核心观点： 先利用平台团队快速享受通用AI带来的红利，再通过产品团队构建自己独特的竞争壁垒。

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四、 人才攻略：内部培养、外部招聘与战略外包

顶尖的AI人才永远是稀缺资源。CIO们正采取一种“三管齐下”的策略来解决人才问题。

1. 首选策略：内部培养 (Upskilling)

“培养内部人才，因为外部人才非常难找。” —— Principal金融集团CIO Kathy Kay

• 路径： 让现有的IT或工程技术人员通过“传帮带”（与经验丰富的人员搭档）、分配“拓展性任务”以及在沙盒环境中进行试点项目来积累实战经验。

• 优势： 内部员工更懂业务，忠诚度更高。对于本就是技术专家的工程师而言，学习大语言模型等新技能并非难事。

2. 精准引援：外部招聘 (Hiring)

• 标准： 寻找喜欢摸索、适应性强、富有创造力的人。由于技术迭代迅速，员工需要足够灵活，能够胜任多个角色。

• 建议： 不要过于拘泥于职位头衔。一个经验稍浅但极富创造力的工程师，其价值可能超过一个经验丰富但思维固化的开发者。

3. 战略借力：外部合作 (Outsourcing)

• 时机： 当团队在特定领域缺乏经验，或需要快速弥补技能缺口时。

• 目的： 不仅仅是项目外包，更重要的是引入外部专业知识，帮助内部建立能力据点，并与内部团队合作，共同成长。

• 新趋势： 除了德勤等传统咨询公司，像Hugging Face和OpenAI这样的模型公司也开始提供服务。他们能提供更深入的产品级定制和优化。

伊顿公司采取的混合方法值得借鉴：将内部的领域专家和AI技能与外部专家的专业知识相结合，实现优势互补。

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五、 成功的基石：卓越领导力与清晰的战略

最后，也是最重要的一点：再强大的团队，如果没有正确的领导和战略，也只是一盘散沙。

1. 始于业务，而非技术：

   “不要一味追求技术深度，然后指望应用会随之而来。” 首先要找到一个明确的业务问题，从小处着手，通过几个定义明确的项目积累动力和团队技能，然后再考虑扩大规模。

2. 允许试错，快速学习： Principal的一个团队在早期项目中因对数据理解不深，导致系统总结了用户不需要的内容。这次失败让他们深刻认识到：“花更多时间来了解数据至关重要。” 领导者需要为团队创造一个能够从错误中学习的安全环境。

3. 打破壁垒，分散赋能： Gartner建议，应让AI团队更加分散化（Decentralized）。将AI和数据科学能力嵌入到各个业务线的AI团队中，而不是建立一个庞大的、集中的AI中心。这样能更好地获取领域知识，避免AI团队与业务脱节。

4. 投资于人，全员科普： 成功的AI转型不仅仅是AI团队的事。CIO需要向整个公司推广AI和数据素养，让每个人都了解AI能做什么、不能做什么。投资于你的员工，他们将成为推动企业AI路线图快速前进的最大动力。

总结

打造一个高性能的AI团队是一项复杂的系统工程。它始于一个清晰的、由业务价值驱动的战略愿景，依赖于一个包含技术专家、业务翻译官、质量守门人和变革推动者的跨职能团队结构。通过内部培养与外部引援相结合的人才策略，并辅以允许试错、鼓励协作的领导力，企业才能真正将AI从一个时髦的技术概念，转变为驱动业务增长和创新的强大引擎。