如何贏得人工智慧人才爭奪戰

無論公司是否處於顛覆潛力較低且採用速度可能較慢的行業，普華永道表示：「沒有哪個行業或企業能免受人工智慧方面的影響。......最大的問題是如何確保人才，技術和數據的獲取，以充分利用這一機會。」

隨著科技巨頭吸收所有人才，企業正在與大學合作並培養內部人才，為人工智慧推動的未來爭取人才。

不管你翻到那一版，總有另一則新聞報道強調人工智慧對今年企業的影響。還有頭條新聞驚呼：在機器學習成為爭奪數字化轉型統治地位的巨大推動力時，矽谷巨頭搶走了人才。

所以如果你想履行人工智慧的諾言，你可以在哪裡找到人才?據說，絕望的時代要採取絕望的措施。很多組織正在通過與大學建立夥伴關係以及從內部進行培訓和建設來應對人工智慧人才短缺問題。

普華永道的報告《評估獎品的大小(Sizing the Prize)》指出：如果你認為這一切全都是炒作，不妨想一想，到2030年，由於人工智慧的影響，全球GDP可能會高出14%，即15.7萬億美元，這是近期經濟中最大的商機。

該報告認為：「如果你的公司處於其中一個正在快速採用人工智慧的行業或經濟體中運營，那麼如果你想利用這些開局，並且確保你的業務不會輸給行動更快且更具成本效益的競爭對手，趕緊行動起來」

無論公司是否處於顛覆潛力較低且採用速度可能較慢的行業，普華永道表示：「沒有哪個行業或企業能免受人工智慧方面的影響。......最大的問題是如何確保人才，技術和數據的獲取，以充分利用這一機會。」

由於越來越多的組織在未來幾年部署面向人工智慧的計劃，這是首席信息官們會努力應對的東西。Gartner的數據顯示，人員配備技能是54%希望採用人工智慧的首席信息官的首要挑戰，Gartner認為2018年是「人工智慧民主化」的元年。但該研究公司表示，有些首席信息官正面臨著雙重打擊，37%的人仍在努力界定人工智慧戰略。

Gartner的報告《2018年的預言：人工智慧》指出，「制定人工智慧戰略發展計劃的挑戰與人員配置挑戰並行不悖，因為熟悉人工智慧的工作人員和高管們將受益於積極致力於制定戰略的組織」。也就是說，該公司認為，到2020年，85%的首席信息官將採用購買、構建和外包的方式進行企業人工智慧項目的試點。

因此，管理技能需要發展，因為管理人員「最近才了解並依靠先進的統計技術來提取"噪音信號"以改善決策制定」。這就是Gartner報告的發現。「這是管理基於人工智慧的系統和服務的起點。」

工作會變，但人員需求依舊

具體而言，對數據科學家、機器人和人工智慧工程師以及具有深度神經網路，大數據和分析以及其他技術專家經驗的工作人員的需求日益增長。根據職位空缺，薪水和工作滿意度，招聘公司Glassdoor於2016年2017年將數據科學家評為美國頭號職位。

但考慮到技術變革的步伐，提升的計算處理能力和較低的進入門檻，這些工作人員是熱門商品，並且變得難以捉摸。

專家說，人們普遍認為人工智慧會消滅工作和任務，有些工作和任務會被機器吞噬，但是人工不會遭到替換，但是他們需要掌握新的技能才能與人工智慧一起工作，以提供只有人類才能提供的價值。

Cognizant未來工作中心的副總裁兼主管Ben Pring說：「過度依賴機器完成工作，而沒有花時間和資源建立以人為本的技能的公司可能會面臨嚴重的人工智慧人員配置和技能短缺的問題。」

組織應該為新的工作環境投資建立以下員工技能：分析性思維、口頭和書面交流、設計、做決策、人際交往能力等等，Pring指出，這其中還包括全球運營。

普華永道的報告指出，「由於人工智慧的採用速度加快，機器無法複製的技能的價值也在增加，如創意、領導力和情商。為人工智慧和人類並肩工作的混合型員工做好準備是非常重要的。你的業務面臨的挑戰不僅僅是確保你擁有正確的系統，還要判斷你的員工將在這個新模式中扮演什麼角色。」

普華永道建議，組織應該計划進行長期培訓和發展，以滿足這些新興需求。有些人正在聽取這一建議，並表示他們正在著手干。

建立人工智慧人才管道

「我們認為數據科學方面的人才短缺問題類似於職業體育聯盟曾努力解決招聘問題的方式：我們使用還處在早期水平的人才，」印第安納波利斯風險投資公司High Alpha的數據科學家Mark Clerkin說。「我們與大學建立了關係，並參與學習項目，並且在[畢業生]得到工作安置前進行演講，以獲得具有該水平的人才。」

High Alpha還讓在校生得到「真實世界的經驗」，我們為他們提供有意義的項目並相互了解，因此這有點像長時間的面試」。他說，這實際上為公司提供了一個人才庫。

該公司還在內部同時就人工智慧是什麼以及用機器學習技術可以做什麼進行了內部溝通。Clerkin說：「我們的目標是揭開機器學習方面的神秘面紗。通過這樣做，你漸漸使內部對做人工智慧組件感興趣的人浮出水面」，比如建模，從文件中提取數據並篡改數據。他說，具有一定工程或數學技能的員工是這類工作的理想人選。

Clerkin表示，High Alpha還討論了其在演講活動中所做的一些工作，並將這些工作發布在社交媒體上。他補充說：「我們試圖建立一個真正廣泛的網路，一心想著真正聰明的工程師和數據科學家會讀到它......並認為我們正在做很酷的事情，並希望與我們合作。」

他補充道，然而，炫酷的東西，並沒有轉化為酷炫的動力。他說：「我不會從報酬的角度來仰慕數據科學。雖然各個職位的基本工資可能有所不同，但我們並不是僅僅因為從事數據科學而試圖提供不對稱的工作邀請。你將有機會參與很多很酷的事情並努力工作，這對你的職業生涯是有益的」。如果他們投資的一家創業公司恰好發展起來了，「你得到的工作邀請將有望補償你的付出。」

從內部培養人才

總部位於芝加哥的商業和技術諮詢公司West Monroe Partners也在內部建設人才。高級總監Greg Layok說，尋找外部人工智慧人才非常困難。「人工智慧人才鳳毛稜角，很難找到具備所有你所需要的能力的人才」。在過去的五年里，West Monroe面試了很多人，他說，「很難找到有學術背景的人，尤其是在數學或統計領域，同時了解用來在企業環境中創建機器學習系統的技術工具。理想的求職者也要有可靠的溝通技能和軟技能。「那些全能的人......現在千金難求。」

Layok說。「在West Monroe就人工智慧相關職務面試的一千個人中，我們發現只有一兩個人擁有我們要的全部經驗和能力。」

West Monroe的戰略一直是聘用那些「高度協作」的人，這意味著這些人願意在一個團隊中工作，並且在他們的專業之外從事與他們相關的事情。「有趣的是，肯定有程序，碩士課程，我們在這裡獲得具有良好技能的人，但他們並不一定具有商業頭腦，不需要將他們的數據科學技能用於解決業務問題。」他指出。因此，West Monroe集中力量「將人們融合在一起並充分利用每一個人。」

有天資並對學習環境持開放態度的新近畢業生前景非常好。Layok說：「我們為培養下一代領導者而感到自豪，並相信我們可以從內部培養人工智慧專家。」

麻省理工學院媒體實驗室(MIT Media Lab)的訪問科學家Ben Waber博士也分享了這種情緒。他說：「在工作中學習仍然比在招聘人員身上花費40000美元聘用同一個人更便宜——然後無論如何你都必須讓他們適職」。他補充道，但是組織仍然需要有經驗的人員來理解演算法的更複雜性，並且必須為他們支付最高的薪水。

但是，行為研究初創公司Humanyze的總裁兼首席執行官Waber說：「但是每個人都必須擁有博士學位和五年的行業經驗，你想多了。」

該公司每月僱用七到八人，預計到今年年底會有近100名員工。像Layok一樣，他說Humanyze在找具有紮實數學知識的人，理想的情況是統計學。Waber說：「這比有程序員更好。因為從根本上講，人工智慧學習的最新技術是直截了當的統計工具。」

人工智慧人才短缺是真實的

如果一個組織希望創建一個可擴展的人工智慧系統，那麼它也將需要具備「非常複雜的後端經驗」的人員。他這樣說道。

Waber說：「我們確實深陷招聘的炒作周期。所有人，乃至他們的兄弟姐妹現在都在搞人工智慧」。他說，同時，「有些公司表面上說得很好聽，但並沒有招聘人員」。但總的來說，擁有一系列人工智慧技能是很重要的，這一點已經得到了強烈的認可。組織正在準備從內部聘用和培訓。Waber認為，這將持續一段時間。

Layok說：「Gartner使用"公民數據科學家"這個術語，即被你帶到另一邊的組織人員。我以為大學課程越來越好，但我的經驗告訴我，它們並沒有越來越好。畢業生每年都在變得越來越好，但單憑這一點無法滿足人工智慧的需求。如果公司還沒有考慮內部發展，那麼在他們的人工智慧工作量增加之前，現在就開始是一個好主意。

大學正在盡自己的一份力量，很多大學已開始提供人工智慧和機器學習的本科、研究生和專業認證課程。然而，即使現在有很多學校培養了很多具有寶貴深度學習技能的畢業生，但Gartner表示，他們中很少有人有這樣的直覺——為成功的深度神經網路模型提供良好基礎的直覺。

Gartner的報告指出，技術技能——尤其是深度學習——仍然有限，並且仍在不斷發展。「我們仍然不明白如何可靠地配置DNN [深度神經網路]來提供有用的結果，並且DNN培訓的漫長周轉時間造成了很長的評估周期。」

Layok指出，然而，如果你著眼於工智能人才短缺的問題，這不是非此即彼的命題，而是一個「兼而有之」的命題。他說：「你需要有資格從事這種工作的人，無論是內部人士，還是具有數據科學學位的近期畢業生。」

但他並不是說這會是一個簡單的過程。他說：「在過去的四到五年內，培養這種人才是我們面臨的巨大挑戰。我終於覺得我們度過了難關，但革命尚未成功。」

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（來源：企業網D1Net）

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