作为团队交接和数据从业人员之间协作的后续工作，另一个挑战是管理工具之间审批链的痛苦。企业如何通过确保在 AI 项目从一个阶段进入下一个阶段时进行检查和签字来降低风险，寻找模型偏差、公平性、数据隐私等问题？
第二种选择还意味着错失生命周期各个步骤之间实现自动化的机会，例如当生产中的模型或人工智能系统的底层数据发生根本变化时触发自动化操作。
同样，团队如何在所有这些工具 保加利亚WhatsApp 号码列表 之间审核和版本控制各种工件？例如，如何知道工具 A 中哪个版本的数据管道与工具 B 中的哪个模型版本相匹配，以使整
端到端平台优势
鉴于上述挑战，组织投入到构建现代 AI 平台的精力不应该花在拼凑整个生命周期的工具上，这最终会导致失去整个数据管道的全局观（更不用说增加技术债务了）。此外，如上所述，另一种点解决方案路线对于企业来说根本不可扩展。