在当前数字化浪潮的推动下，人工智能（AI）已成为企业转型升级的重要驱动力。尤其在商业模式创新方面，AI的深度应用不仅改变了传统业务逻辑，也对企业团队的构建提出了新的要求。为了充分发挥AI的赋能作用，企业在组建商业模式团队时，必须在人才配置上进行系统性思考和科学布局。

首先，企业需要明确AI赋能商业模式的核心目标。AI不仅仅是技术工具，更是战略资源。它可以帮助企业实现客户洞察精准化、产品推荐智能化、运营效率最大化以及决策支持数据化。因此，团队建设应围绕这些目标展开，确保人才结构既能覆盖技术实现，又能支撑商业落地。

在技术层面，AI团队的核心成员应包括数据科学家、算法工程师和机器学习专家。这些人员负责构建和优化AI模型，处理海量数据，挖掘潜在商业价值。他们需要具备扎实的编程能力（如Python、R）、熟悉深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch），并能将AI技术与业务场景深度融合。此外，数据治理和数据安全也是不可忽视的环节，因此团队中还应配备数据架构师和隐私保护专家。

其次，业务理解与转化能力同样关键。AI的商业价值最终体现在业务增长上，因此团队中必须有熟悉企业核心业务的商业分析师和产品经理。他们需要具备将AI能力转化为具体产品或服务的能力，同时能够与技术团队高效沟通，确保技术开发与市场需求同步。这类人才通常具有复合背景，既懂技术又了解市场，能够搭建起技术与商业之间的桥梁。

在团队管理方面，企业应设立专门的AI商业战略负责人或首席AI官（CAIO），负责统筹AI在商业模式中的整体布局。该角色不仅要具备战略眼光，还需具备跨部门协调能力，能够在研发、市场、销售、财务等多个部门之间推动AI项目的落地与协同。此外，考虑到AI项目的复杂性和不确定性，团队中还应配置项目管理专家，确保项目按时、高质量推进。

为了提升团队的创新能力和敏捷响应能力，企业还可以引入外部资源。例如，与高校、研究机构或AI平台公司建立合作关系，借助外部智力资源提升团队的技术水平和创新能力。同时，通过参与开源社区、举办黑客松或创新竞赛等方式，激发团队内部的创造力，推动AI在商业模式中的持续优化。

在人才引进方面，企业应采取多元化的招聘策略。除了从传统IT和互联网公司引进技术人才外，还应关注来自金融、医疗、制造等行业的跨界人才，他们往往能带来全新的视角和思路。此外，企业还应注重内部人才培养，通过建立AI培训体系、设立内部创新实验室等方式，提升现有员工的AI素养和实战能力。

值得注意的是，AI团队的建设不能脱离企业文化与组织结构的支持。企业应营造鼓励创新、包容失败的文化氛围，为AI团队提供足够的试错空间。同时，在组织架构上应打破传统部门壁垒，推动跨职能协作，确保AI项目能够快速迭代、持续优化。

最后，企业还需关注AI伦理与合规问题。随着AI在商业场景中的广泛应用，数据隐私、算法偏见等问题日益突出。因此，团队中应配置法律与合规专家，确保AI应用符合相关法律法规，并在设计之初就融入伦理考量，避免潜在风险。

综上所述，AI赋能企业商业模式不仅是技术升级的过程，更是组织能力重构的过程。企业在组建相关团队时，应以战略为导向，构建多元化、复合型、协同化的人才体系，确保AI技术能够真正转化为商业价值，推动企业在数字化时代实现可持续发展。