تحول دیجیتال و گسترش استفاده از یادگیری ماشین در فرآیندهای تولید نرم‌افزار موجب شکل‌گیری دو فرهنگ کلیدی در توسعه مدرن شده است DevOps وMLOps هر دو رویکرد بر پایه‌ی همکاری، ارتباط مستمر و هم‌افزایی بین تیم‌های چندتخصصی بنا شده‌اند اما در عمل تفاوت‌هایی بنیادین در اهداف، ابزارها و الزامات ارتباطی دارند. این پژوهش با رویکرد مرور نظام‌مند متون علمی انجام شده و با بررسی 60 منبع معتبر بین سال‌های ۲۰۱5 تا ۲۰۲5 به تحلیل ساختار همکاری، مدل‌های ارتباطی و چالش‌های فرهنگی در پیاده‌سازی DevOps و MLOps پرداخته است. یافته‌ها نشان می‌دهد که در DevOps تمرکز اصلی برخودکارسازی، بازخورد سریع و ارتباط افقی میان تیم‌های توسعه و عملیات است. در حالی که در MLOps، هماهنگی میان دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و تیم‌های تولید اهمیت بیشتری دارد. پژوهش نشان می‌دهد که نبود زبان مشترک تفاوت در چرخه‌های زمانی مدل‌سازی و استقرار و کمبود ابزارهای ارتباطی یکپارچه از موانع اصلی همکاری مؤثر در هر دو فرهنگ محسوب می‌شوند. با این حال استفاده از چارچوب‌های یکپارچه‌سازی داده، ایجاد نقش‌های میان‌فردی مانند DevOps/MLOps Evangelist و ترویج ارزش‌های فرهنگی مشترک می‌تواند به بهبود هم‌افزایی کمک کند. در نهایت مقاله چارچوبی مفهومی برای بهبود ارتباطات بین‌تیمی در محیط‌های DevOps و MLOps ارائه می‌دهد که می‌تواند مبنایی برای تحقیقات آینده و توسعه راهکارهای سازمانی قرار گیرد.