别再走弯路了！关于搭建AI团队，Gartner和顶尖CIO揭示的四大“反常识”真相-优快云博客

随着AI从一个前沿概念迅速成为企业标配，许多关于如何组建AI团队的“常识”也随之流传开来。然而，这些看似正确的观点，在现实中却可能把你带入歧途。真相是，那些真正将AI用出效果的领军企业，其背后的团队建设逻辑，往往是“反常识”的。

本文将结合Gartner的最新洞察，以及伊顿、Principal金融等一线CIO的实战心法，为你戳破关于AI团队建设的四大常见迷思，助你看清本质，少走弯路。

传统的“常识”：只要我们能用高薪聘请到几个博士级别的顶级数据科学家，AI项目就成功了一半。

反常识的真相： AI的成功源于一个“跨界乐团”，其中“翻译官”和“质检员”的角色，甚至比明星“演奏家”更为关键。

安永（EY）的负责人Hugh Burgin明确指出，最大的投资回报率并非来自单一技能，而是所有技能共同推动业务转型。

“翻译官”的缺失是头号杀手： Principal金融集团的CIO Kathy Kay警告，如果缺乏一个能将业务问题精准“翻译”成技术语言的产品经理，再强大的技术团队也如同无头苍蝇。这个角色是连接业务需求与技术实现的唯一桥梁。
数据科学家的角色已悄然改变： Gartner分析师Arun Chandrasekaran指出，随着预训练大模型的普及，数据科学家的工作正从“埋头建模”转向**“模型调优与运营”**。这意味着，团队中需要更多懂得如何“用好”模型的人。
“质检与伦理”团队成为标配：一个负责任的AI应用，离不开AI验证人员（评估偏见与公平性）、AI测试人员（查找漏洞）和AI伦理学家（监测有害输出）。在强监管行业，这不再是“加分项”，而是“生死线”。

核心启示：不要再迷信于单点突破的“科学家崇拜”。一个结构完整、角色互补的团队，远比一两个技术天才的单打独斗更具战斗力。

传统的“常识”：应该把所有AI专家集中起来，成立一个“AI卓越中心”（CoE），统一管理，避免资源浪费。

反常识的真相：高效的AI能力需要像“毛细血管”一样，深入业务肌体。分散化、嵌入式的团队远比集权式中心更有效。

1. 价值源于业务一线：电力巨头**伊顿（Eaton）**的“AI工厂”模式，就是将AI团队直接“派驻”到特定的业务领域。他们不向IT汇报，而是与业务部门共同根据“价值创造”来决定工作优先级。这种模式确保了AI能力从诞生之初就带着业务的DNA。

2. 打破协作的壁垒： Gartner的分析师直言不讳地指出，集中的AI和数据工程团队在许多情况下并不奏效，因为僵化的部门壁垒阻碍了协作和领域知识的获取。他的建议是：“AI和数据科学应该分散到各个AI团队中，以获取领域知识。”

3. 汇报关系不重要，共同目标才重要：安永的Hugh Burgin认为，团队成员向谁汇报并不重要，关键在于他们是否在“转变业务”这个核心目标上拥有相同的优先级和承诺。

核心启示：与其构建一座远离战场的“中央指挥塔”，不如将AI火力单元直接部署到前线阵地。

传统的“常识”： AI人才稀缺，必须不惜一切代价从市场上“挖人”，组建一支外部精英部队。

反常识的真相：你最宝贵的AI人才，很可能就坐在你现在的办公室里。内部培养为主、外部资源为辅的策略，远比单纯的“人才战”更明智。

1. 内部培养是第一选择： “培养内部人才，因为外部人才非常难找。” 这句来自Principal金融CIO的大白话，道出了领先企业的共识。内部员工懂业务、懂系统、文化契合，通过**“以战代练”（分配拓展性任务）、“师徒帮带”和“沙盒演练”**，可以快速成长为强大的AI战力。

2. 外部资源是“催化剂”，而非“主力军”：当确实需要外部援助时，其目的不应仅仅是完成项目。更重要的是，将其视为一个学习和能力转移的过程。如安永专家所说，引入第三方是为了**“帮助建立能力据点”**，并与你的团队合作，共同成长。

3. 新型外部伙伴的崛起：除了传统的咨询公司，像Hugging Face和OpenAI这样的模型公司正在成为新的“技术合伙人”。他们提供的不是泛泛的领域知识，而是能够帮你定制和优化产品的核心软件工程能力。

核心启示：别总盯着碗里的，先看看锅里的。激活内部存量人才，再用好外部增量资源，才是可持续的人才之道。

传统的“常识”：评价一个AI项目成功与否，就看它的模型精度有多高，技术有多先进。

反常识的真相：真正的成功标准只有两个：用户是否采纳和业务是否因此变革。而通往成功的路，往往由“有价值的失败”铺就。

1. 技术交付 ≠ 用户采用： “从技术上讲，大多数AI项目都能交付，但这并不意味着终端用户会采用。” 安永专家的这句话，是无数AI项目的墓志铭。从项目第一天起，就让最终用户参与进来，是避免做出“没人用的好东西”的关键。

2. 始于终局，价值倒推：博莱克·威奇公司的领导者警告：“不要一味追求技术深度，然后指望应用会随之而来。” 正确的路径是，先有一个清晰的、可衡量的业务目标，然后反向推导需要什么样的AI能力。

3. 拥抱“聪明的失败”： Principal的一个AI团队在早期项目中，因为对数据理解不深而犯了错。这次失败的代价，换来了对“数据理解至关重要”的深刻认知，为后续所有项目的成功奠定了基础。一个允许试错、鼓励复盘的文化，比任何技术都宝贵。

核心启示：停止对技术指标的盲目崇拜，回归到商业的本质：为你的用户和业务创造实实在在的价值。