艾美：一般来说，AI项目应该放在公司的业务端，而不是技术端。业务端往往有更广的视野，其关注的不仅仅是应用程序或硬件。
克里斯：一个成功的AI项目包括各种具有多种技能和不同职责的人。一个人不能做所有的事情；一个团队需要由几个人组成，每个人都要扮演不同的角色。
所需的一些技能包括数据库设计、数据建模、软件工程，以及擅长深度学习或类似技术的AI专业人士。此外，大多数AI项目需要企业团队中了解正在开发或改进的功能或应用程序的人员参与。
游戏公司Sky Betting and Gaming的数据科学洞察主管詹姆斯·沃特豪斯（James Waterhouse）表示：
我不认为会有这样一个完美的数据科学家：他既能理解业务，又拥有你所需要的能在大平台上实时处理大规模工作的能力。不要试图寻找数据科学家独角兽。我会找三个人，让他们一起工作，让他们的技能互相影响。3
商业智能数据分析师在了解了数据结构、目的和布局后，会被分配到一个AI项目中。他们可能需要一定程度的再培训，才能将数据用于人工智能，但由于他们已经了解业务的特定信息，所以他们比新员工更有优势。