Chapitre 7. Embaucher la bonne équipe pour l'IA
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Une autre erreur coûteuse que commettent les dirigeants est de mal embaucher une équipe d'IA. Cette erreur peut entraîner un gaspillage de ressources, un renouvellement de l'équipe et un retard dans les efforts d'IA.
Le piège des spécialistes de l'IA
De nombreux cadres se précipitent pour embaucher tout de suite des data scientists ou des ingénieurs en apprentissage automatique (MLE). Bien que ces rôles soient cruciaux, les faire venir trop tôt est un scénario classique de " pistolet à pied ". Voici pourquoi :
Les data scientists et les MLE ont besoin de données pour travailler. Si tu en es encore à la découverte des produits, ils n'ont souvent pas grand-chose à faire.
Les personnes qui remplissent ces rôles ne sont probablement pas équipées pour construire des produits full-stack à partir de zéro. En l'absence d'une orientation claire du produit, elles peuvent te faire dévier de ton chemin par inadvertance.
Une progression plus intelligente de l'embauche
Au lieu de chercher immédiatement des spécialistes de l'IA, suis cette progression générale lorsque tu construis un produit d'IA :
- 1. Concentre-toi sur la construction du produit
- Commence par embaucher des développeurs d'applications qui peuvent aider à itérer rapidement sur le concept du produit. À ce stade, tu es encore en train de comprendre ce ...
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Read now
Unlock full access