人工智能一直縈繞在每位首席信息官的心頭。它正在變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)并得到了實(shí)實(shí)在在的應(yīng)用。而很多公司因稅制改革而擁有大量現(xiàn)金。他們有能力投資人工智能。
但是對于很多人來說，有這樣一個(gè)障礙：他們在哪里可以找到能在組織中部署人工智能的人才?
事實(shí)是，在短期內(nèi)(如果我們準(zhǔn)備得好的話，也可能是長期的)，人工智創(chuàng)造的就業(yè)機(jī)會絲毫不亞于它毀掉的就業(yè)機(jī)會。然而，現(xiàn)在人工智能人才的短缺非常嚴(yán)峻。
但企業(yè)不僅需要計(jì)算機(jī)科學(xué)家。他們還需要精通人工智能的功能專家與更多的技術(shù)人才一起工作。這些課題專家在整個(gè)企業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域都需要新的技能和思維方式。
這些技能和心態(tài)是可以調(diào)教的。但教這些的最好的方法是什么呢?對于那些需要聘用外部人工智能人才的組織，最好的辦法是什么?人工智能人才需求旺盛，因此并不便宜。
下面來看一些對你有幫助的策略：
1.去學(xué)校
大學(xué)是科技人才的重要來源。大學(xué)的人工智能課程正在蓬勃發(fā)展。例如，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)(CMU)的“機(jī)器學(xué)習(xí)入門”的報(bào)讀人數(shù)在過去五年中上漲了600%。你可以通過雇傭頂尖的大學(xué)人工智能項(xiàng)目的招生人員而捷足先登。想擴(kuò)大你的影響力嗎?Piazza就是一個(gè)例子，它是一個(gè)面向特定學(xué)生的招聘者門戶網(wǎng)站。不要忘了教職人員：很多人工智能教授都在做兼職。Yann LeCun掌管紐約大學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)中心，他同時(shí)也是臉書的人工智能研究主任。
2. 收購
以并購為基礎(chǔ)的“人才收購”可以在集體交易中獲得人工智能人才，但代價(jià)是高昂的。每個(gè)博士的適職成本往往高達(dá)幾百萬。大多數(shù)組織將需要一個(gè)更具成本效益的選擇。
3.合作
越來越多的機(jī)構(gòu)、實(shí)驗(yàn)室和智庫渴望與企業(yè)展開人工智能方面的合作。例如加拿大就有致力于在國內(nèi)推廣人工智能研究和商業(yè)的Vector Institute，這是人工智能領(lǐng)域的全球領(lǐng)跑者。去年，伯克利人工智能研究實(shí)驗(yàn)室與華為和加州大學(xué)伯克利分校聯(lián)合開設(shè)了該實(shí)驗(yàn)室。IBM和麻省理工學(xué)院剛剛宣布了一個(gè)類似的項(xiàng)目。
4. 眾包
眾包不僅僅為初創(chuàng)公司所用。在人工智能方面也越來越需要知識。例如，在知識網(wǎng)站Kaggle(谷歌最近收購的公司)上，專家們競相根據(jù)比賽主辦方指定的參數(shù)制作預(yù)測模型。獎(jiǎng)項(xiàng)會頒發(fā)給最高效的模型。因此，公司可以提出一個(gè)人工智能的問題，并動用群體的智慧解決它。
5. 用慕課來提升技能
想要讓你目前的團(tuán)隊(duì)掌握最新的人工智能資訊嗎?大規(guī)模開放式在線課程(MOOCs，慕課)是就人工智能課題對員工展開培訓(xùn)的實(shí)惠的方式，對于很多員工而言，這些課程是十分令人滿意的。畢竟，組織的領(lǐng)域?qū)＜也恍枰蔀橛?jì)算機(jī)程序員。他們只需要成為了解基礎(chǔ)知識的“公民數(shù)據(jù)科學(xué)家”。Andrew Ng在Coursera上的的deeplearning.ai程序使用五個(gè)在線課程來解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)，這是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。
6. 使用人工智能即服務(wù)
人工智能即服務(wù)(AI as a service)可以讓公司以項(xiàng)目為基礎(chǔ)獲得高素質(zhì)的人才。例如，Element.ai擁有內(nèi)部人工智能專家，還擁有一個(gè)20多名領(lǐng)先的研究人員組成的學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)。很多成熟的專業(yè)服務(wù)公司也提供人工智能服務(wù)。
當(dāng)然，如果組織要利用人工智能，人才只是它們必須搞清楚的要素之一。最近普華永道研究了人們在2018年對人工智能的期待，很多企業(yè)也將面臨著人工智能引發(fā)的網(wǎng)絡(luò)威脅、要求負(fù)責(zé)任的人工智能和能自圓其說的人工智能的壓力、以及打破內(nèi)部團(tuán)隊(duì)和數(shù)據(jù)同盟之間的障礙的需要。
但沒有合適的人才就無法應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。如果你還沒有人才，首席信息官們應(yīng)該立即開始考慮人工智能人才戰(zhàn)略。
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