技術的發展始於理論及經驗為基礎，當技術成熟的時候，便會發展出各種完整的教學SOP，比起艱深的理論，還有針對不同環境因素下的專案相比，更容易讓有意加入此產業的人們，得以無痛上手，AI 產業的技術發展也有相似的情況。
然而如果僅僅透過「複製/貼上」AI 專案範例，許多人有機會可以在一個月就上手，但面對到千變萬化的 AI 企業應用需求，終究得面對殘酷的理論磨練與現場操練，在沒有足夠專業與經驗的團隊支持下，誤認為能夠進行幾個範例操作便可實際執行部署應用，可能的結果，將會是一個可觀的投資浪費，更別說如果更大偏差的工作方向，到最後只有空談沒有實際執行，造成企業發展落後競爭對手，最嚴重可能導致嚴重影響公司營運。
對於尚年輕仍在學的學生，剛踏入領域前，可能相對是有較為足夠的時間可以補充 AI 理論知識，然而已經踏入職場的從業人士的時間並不充裕，分工合作就會顯得更加重要，主流的作法有兩種，一種是R&D的技術討論，另一種是R與D的分別運作。
早前團隊草創階段，通常都是前者為主，成員以具有專業與非專業出身1:1的比例，或是由1-2位資深學術兼技術人士代領3-6人的團隊進行運作，以主題式的教學，以學術的公開課為主，也可以是頂尖學術論文，根據部門專案方向，決定各自需負責的章節題材，經一番研讀與自我理解之後，已報告形式，每周2-3小時，主講人針對各自的理解，與其理論應用在我們實際操作的物理層面時，所代表的技術含意。 是非常注重長期累積，且需要整個團隊都有動力才有辦法順利運行的方法，可以培養出一整團的精兵，理想狀態下可以獨自在負責的專案完成核心任務。
在成熟的團隊，通常公司規模在單一業務類型就會有一定規模的人員編制，會特別將R (學術研究Research) 和 D(程式設計Design) 人力分開，在這個階段，R就不單單是做學術探討，甚至需要達到學術突破，讓公司技術領先於其他企業；而D全力將R所完成的方案轉為產品為第一重任，以客戶使用方便和排除操作問題為主的開發方向，此時R與D的比例大概是1:10，其中D通常還會根據工程實力與經驗，分配管理、設計、輔助、測試等工作，此時AI的經費資源就不會平攤於每個員工，而是只會針對學術研究進行集中的開銷。
各自的困難點，就是在於是否能有效且長期的運作，與工作細部分配的選擇。在第一種方法，因為需要長期的技術研究與討論，往往會壓縮到不少上下班時間，對於已經在上線運作的團隊，這樣的作法是相對不利的，容易導致將資源平攤，卻只帶來一半的效益，若團隊內員工約有3成缺乏熱情，整個團隊的效率就會減少超過一半，公司是否可以負擔的起人士成本外，與鞏固團隊士氣的管理能力，將會左右整個團隊的成敗，只要能長期運作，所有人都能快速接手彼此的工作，在分配人力上的彈性就會相當大。
而在R與D分開運作的方案，因為D通常工作與一般工程師無異，最多是在R下放技術後，透過配合使用框架環境，完成專案落地的任務便完成使命，所以學術花費的成本會集中在不需煩心在程式設計的學術人員上，可以更加專心的完成前所未見的任務。 但也正是因為如此，如果沒有良好的績效機算機制，可能無法理性的平衡R與D兩者工作的差異性質，有時為了人力的調度，硬是將兩邊的人馬混砸了對面負責的工作項目，因為資源與時間投注的落差，在調控人力就會顯得格外嚴苛。 一些大型公司將R獨立成個別之實驗室，直接與頂尖學術學校合作，或是以一至數位學術界大手為主，來帶領團隊，通常是針對特定專案組成的臨時傭兵集團，薪資會明顯高於一般工程師數倍，但隨時都有可能因為宣告業務結束而失業，怎麼用兵怎麼部屬，都會需要非常前衛精明的強力管理層。
通常學生最容易缺乏的是上線經驗，其實不一定要一開始就強制他們從上線做起，在面對碩士人才，很多大型企業選擇無痛銜接碩士研究工作，讓專業的人力可以持續地將光與熱燃燒到最後一刻。 至於大學畢業生，或是從其他科系轉職過來的人力，通常不會有針對領域上的琢磨，此時磨練業界的專案合作與落地開發，一樣可以訓練出強力的AI尖兵，程式能力自然需要可以解決問題的程度，而數學邏輯能力與溝通能力也建議作為參考的重點。
