在擁有一個「首席AI執行官」之前，企業領導者該回答的四個問題

雷鋒網按：當前，幾乎所有企業都看到了人工智慧的潛力，將人工智慧轉化為商業價值的嘗試正在迅速地捕捉高管們的注意力。像Google、微軟、蘋果和Facebook這樣的企業巨頭正在攫取AI創業公司來推動人工智慧戰略和舉措，並且還聘請AI大師來領導人工智慧研究。於是就有了一個新興的高管職位：首席AI執行官。企業在出於良好願景的考慮下設立這個職位的時候，需要做哪些考量呢？雷鋒網選取VentureBeat上的一篇文章，為您做如下編譯。

艾倫人工智慧首席執行官 Oren Etzioni

企業是否需要一個首席人工智慧官(CAIO)來引領他們在這個自動化程度不斷提高的世界中前進的步伐?科技資深人士、《極限創新》(Extreme Innovation)的作者桑迪?卡特(Sandy Carter)表示，「像首席人工智慧官(CAIO)這樣的新角色，將成為平衡從各個角度進入公司的大數據的關鍵。」斯坦福大學計算機科學教授、在線學習服務提供商Coursera的聯合創始人安德魯·吳(Andrew Ng)也一直倡導，指派一名高管確保人工智慧應用於所有數據筒倉，從而將數據轉換為價。但由於這個角色還處於萌芽階段，許多專家仍在繼續討論這個話題。在LinkedIn上快速公開的搜索結果顯示，目前只有12位專業人士持有該職位。

每個領導者都必須了解人工智慧將如何影響一個組織，無論是從組織的角度還是從財務績效的角度。根據2017年普華永道(PwC)的一項研究，人工智慧將影響公司業務的每一部分，實現出前所未有的創新和發展方式。考慮到人工智慧和數據管理的複雜性，需要具有合適專業知識的專門領導人來確定新技術的潛在影響以及如何把它們結合起來。

CAIO正是所說的那個專業的領導者。他們將有以下職責:

• 在企業內部跨部門存儲中收集和集中數據。

• 在所有可能的領域將數據轉換為價值。

• 成為吸引和留住人工智慧人才的專業代理人。

• 與其他的首席執行官和高級領導一起管理其他的組織和基礎設施的變更。

也就是說，只有當一個組織深刻理解並排序好了它想要利用人工智慧和自動化等新興解決方案來優化的實際業務問題和目標時，主要的技術措施才會成功。「蜂擁向「人工智慧策略」並僱傭具有人工智慧專業能力的人似乎符合當前的趨勢,但它忽略了一個現實,那就是只有對實際業務問題有著深刻的理解和目標,創新的舉措才能獲得成功。」 自然語言生成敘事科學軟體製造商 Narrative Science.的首席科學家克里斯蒂安·j·哈蒙德說。

一個組織還必須擁有基礎設施、數據、預算和人才，以使一個CAIO能夠執行他們的人工智慧願景，從而打造一個協同領導的團隊創造變革，而不是單獨的個人領導。目前，這些舉措和創新努力的主要動力是擁有足夠影響力和資源的業務線所有者，但這些影響僅限於他們自己的團隊和產品線內部。根據麥肯錫最近對3000多名高管的研究，成功的人工智慧應用擁有整個董事會的強有力的行政領導支持，幾乎是沒有使用人工智慧技術的公司的兩倍。

在決定僱傭一個CAIO之前，回答以下問題來評估你為AI所做的準備:

通常情況下，企業領導者認為他們公司的數據質量很好，實際上往往是不一致的，不完整的，有偏見的，分布在不同的系統，甚至是不正確的。「垃圾輸入，垃圾輸出」形容這些數據非常合適，這是公司戰略、計劃和優先事項的基礎。你的公司的數據和分析的基礎設施的質量，以及分析的文化，對所有人工智慧舉措都是至關重要的。

對能力、潛在收益以及它對你的業務的影響具有基本的了解，這是一個很大的競爭優勢。在這個充滿活力的領域中，不斷有新的發展，如果執行團隊在了解技術方面落後，就會更加難以讓你的領導與目標和里程碑的實現真正同步。

實現企業層面上的轉換要比大多數非技術人員估計的要困難得多。該組織需要願意進行試驗，並有風險容量這樣做。好幾位商業領袖提到，要進行20到30次實驗，以確保有少數能夠實現。亞馬遜經營著數百項實驗，而它的少數幾個贏家——AWS、Prime、Alexa——為它們買單。

擁有好的團隊，從管理人員到工程水平，是解決企業AI實施的所有其他挑戰的基礎。僅僅通過直接招聘是不能解決的，還需要通過夥伴關係、聯合項目、投資，甚至收購來實現。如果合適的團隊和人員參與進來，那麼就可以為整個組織做正確的事情。

對於CAIO來說，搜索組織的區域來應用人工智慧是很自然的，但是如果你沒有正確評估你當前的組織狀態，或沒有建立了有力成功的先決條件，那麼這些應用就會是不成熟的。

正如來自奇點大學的尼爾·雅各賓斯坦(Neil Jacobstein)所建議的，「與一個敏捷的團隊一起跟上科技的發展速度是非常重要的。」在高層有一個集中的人工智慧專家，每個人都必須問這個人問題，可能不像擁有一個強大而非集中的團隊那樣快速有效。

雷鋒網編譯 via VB

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