隨著人工智能技術在各行業(yè)領域得到廣泛應用，很多企業(yè)將面臨技能短缺、人工智能技術更新等問題。人們可能會遇到一些關于企業(yè)培訓計劃的抱怨：企業(yè)管理者經常談論關于持續(xù)增長和學習的問題，但他們并沒有為工作人員的培訓提供更多的時間和資源。這個放任自由的策略可能是有意的或是無意的。而企業(yè)希望工作人員在學習和技能方面能夠持續(xù)提升，但通常是工作人員自己支付費用，并在工作之外的時間學習。

隨著人工智能技術在各行業(yè)領域得到廣泛應用，很多企業(yè)將面臨技能短缺、人工智能技術更新等問題。

Espressive公司首席執(zhí)行官Pat Calhoun表示，“大多數(shù)組織都希望將人工智能作為數(shù)字化轉型的一部分，但卻沒有自己的開發(fā)人員、人工智能專家和語言學家進行開發(fā)，甚至沒有培訓預建解決方案的引擎來實現(xiàn)承諾。”

但對于大多數(shù)IT領導者來說，這是一個挑戰(zhàn)，也是一個熟悉的問題。隨著新技術的出現(xiàn)，特別是當采用率開始激增時，組織的目標與實現(xiàn)這些目標所需的技能之間通常存在差距。因此采用人工智能可能面臨一些技術問題，但實際上可以通過技能培訓來彌補差距。

“盡管它具有令人印象深刻的標題，但人工智能與信息技術的其他領域非常相似，因為成功來自于持續(xù)的學習、培訓和偉大的流程?！監(jiān)penText公司人工智能和分析技術戰(zhàn)略負責人Zachary Jarvinen說。

除非企業(yè)有更多的耐心尋找和等待更多的人才，否則IT領導者和招聘經理必須提高現(xiàn)有團隊的人工智能技能。這并不是說企業(yè)招聘不到相關人才，但這是一個不完整的策略，無法滿足企業(yè)的需求。

內部培養(yǎng)人才

LexisNexis Legal and Professional公司執(zhí)行副總裁兼首席技術官Jeff Reihl預計，以下將是2019年人工智能的主要趨勢之一：企業(yè)IT部門投入大量資金開發(fā)人工智能技術，而不是在就業(yè)市場尋找難以招聘的候選人。這種對培訓有時被稱為提高技能或再培訓，這是提高員工技能的更廣泛模式的一部分。

Reihl描述了在組織內部構建人工智能技能的成功的共同基礎：為積極進取的工作人員提供學習的機會，然后為他們提供正在學習的實踐機會。

“管理人員需要兩種要素來開始培養(yǎng)他們的技術團隊——開發(fā)人員有興趣學習以及他們的工作項目?！盧eihl說。

在此，Reihl和其他專家提供了在現(xiàn)有團隊中開發(fā)人工智能技能的一些可行方法。以下是他提供的建議：

1. 有計劃地投資學習

人們可能會遇到一些關于企業(yè)培訓計劃的抱怨：企業(yè)管理者經常談論關于持續(xù)增長和學習的問題，但他們并沒有為工作人員的培訓提供更多的時間和資源。這個放任自由的策略可能是有意的或是無意的。而企業(yè)希望工作人員在學習和技能方面能夠持續(xù)提升，但通常是工作人員自己支付費用，并在工作之外的時間學習。

在像人工智能這樣復雜的領域中，或者在機器學習或自然語言處理等技術和學科重疊的情況下，這并不能使它成為一種強大的技能開發(fā)。

如果愿意的話，當然可以從小處做起，但是企業(yè)的領導團隊需要為員工提供學習人工智能技術和技能所需的時間和資源。此外，有些員工擔心企業(yè)管理人員時刻監(jiān)督，這使他們不能專注于有意義的學習。

“管理人員可以提供研討會、課程和在線課程，并召集一支積極的志愿者開發(fā)團隊來試驗或開發(fā)與人工智能相關的項目，這將是一個良好的開端?！盧eihl說。

HackerRank公司數(shù)據科學副總裁Sofus Macskassy指出，一些組織可能認為他們沒有合適的培訓資源，需要獲得更多的幫助，他們希望確保管理者明確贊同和資助這一計劃。

“當培訓以實際項目為基礎時，培訓技能最為有效，但很多時候，企業(yè)在新興技術方面沒有能力培訓員工。”Macskassy說，“企業(yè)管理者應鼓勵員工通過Coursera、Udacity、Datacamp或Kaggle等平臺自學，并應該為員工提供更多的時間和資源學習所需技能?！?/p>

2.與當?shù)卮髮W合作

會議、在線課程、認證計劃和類似的資源對于學習技能來說都是很好的選擇，特別是在技能升級計劃的初始階段。但是，如果企業(yè)想將其內部員工技能發(fā)展提高到一個新的水平，那么需要考慮建立自己的學校。別擔心，它聽起來不那么可怕。

Reihl說：“我們與北卡羅來納州立大學合作開發(fā)了一個專有的內部課程，以更快地培訓員工。并且定期提供數(shù)據科學、數(shù)據工程、機器學習、NLP和python等廣受歡迎的課程。我們公司的技術人員都擁有與人工智能相關的技能。”

Robert Half Technology公司高級副總裁Jim Johnson指出，除了人工智能的高質量在線課程外，培訓學習(包括與當?shù)貙W校合作)既可以在現(xiàn)場進行，也可以派人到外地學習課程。

Johnson說：“無論是當?shù)卮髮W的技能發(fā)展課程，還是培訓內部團隊人員，我們將為員工提供培訓資源，幫助他們獲得所需的技能。”

3.啟動實際項目來學習

Johnson補充說：“接受培訓是一回事，實際應用又是另一回事。企業(yè)要讓其團隊有機會將他們學到的知識應用到不同的人工智能項目中，并在有意義的地方投資新的人工智能技術?！?/p>

做到這一點的最佳方法之一是確定能夠實際改進流程或解決現(xiàn)有問題的試點項目，而不是在沒有潛在長期價值的項目中，或者只是修改沙箱中的新工具而不提供任何目標對團隊的實驗。如果團隊成員有機會確定可能從人工智能應用程序中受益的潛在業(yè)務領域，則可獲得獎勵積分。

“他們應該確定能夠改善公司某些方面的人工智能試點項目，無論是產品、客戶支持、銷售還是營銷方面?！盚ackrank公司的Macskassy說?！爱斶@些外部培訓工作與內部項目結合在一起，讓員工測試他們的新技能的效果最好?！?/p>

此外，企業(yè)一定要鼓勵這些項目的進展和成功。Awake Security公司首席執(zhí)行官Rahul Kashyap指出，這種方法還可以幫助組織以有意義的、深思熟慮的方式實施人工智能，同時避免那些錯誤的想法，例如認為人工智能將最終取代人類的技能，而不是增強。

Kashyap說，“IT主管和經理應盡可能鼓勵批判性思考和解決問題。IT經理應該鼓勵團隊探索他們最感興趣的人工智能技術?！?/p>

4. 使人工智能技能發(fā)展成為一個連續(xù)的過程

某些類型的培訓可以通過一次性或短期項目得到更好的服務;開發(fā)人工智能技能不是其中之一，這一領域的復雜性和變化速度將是巨大的。

“最成功的組織將制定持續(xù)培訓和教育計劃。”O(jiān)penText公司Jarvinen說。

促進人工智能技能發(fā)展的一種方法是，在學習協(xié)作方面廣泛共享，并且一旦他們熟練掌握了新的技能和工具，這些成員就會成為其他員工的老師。Johnson指出，例如，當企業(yè)派遣團隊成員到公司外接受培訓和教育時，應該發(fā)起一些倡議，使他們能夠與他人分享他們所學到的知識。

“例如，我們定期進行內部黑客攻擊，這為團隊間共享人工智能技能和嘗試新事物提供了豐富的環(huán)境。”Rehl說。

當一些團隊成員獲得人工智能專業(yè)知識時，企業(yè)可以為他們創(chuàng)建激勵機制，幫助經驗不足的人員加快學習，從而帶來更多的好處。

“把企業(yè)內部人工智能專家培養(yǎng)成導師和布道者可能會產生重大影響?！盝arvinen說，“將高級從業(yè)者與初級分析師或其他人員進行匹配，使其過渡到更加注重人工智能的工作角色，可以幫助提高技能，使組織免受技能短缺問題的影響。企業(yè)需要確保知識共享，并建立最佳實踐的制度記憶，而不是僅由少數(shù)關鍵員工秘密持有，因為市場對人工智能人才的需求越來越高，他們會有跳槽的風險?！?/p>

5.確定適合培訓的人員

選擇合適的人才來提高內部人工智能技能非常重要。Reihl指出，企業(yè)的軟件開發(fā)人員有著很好的起點，因為編程(特別是某些語言，如Python)通常是一種基本的人工智能技能。以下是專家認為可能具備建立人工智能技能的其他工作人員：

?數(shù)據科學家和分析師：“數(shù)據科學家和技術數(shù)據分析師通常擁有所需的基本技能，如果支持工程的話，將會做得更好?！盡acskassy說。

?任何使用大量數(shù)據的工作人員：“我們通常發(fā)現(xiàn)使用大量數(shù)據運行的團隊成員往往是首選?！盇wake Security公司Kashyap說。

?具有數(shù)學和統(tǒng)計背景的工程師：“具有強大數(shù)學或統(tǒng)計背景的工程師也可能成為優(yōu)秀的候選人，因為許多人工智能/機器學習項目需要在這些領域應用?！盡acskassy補充道。

?強有力的合作者和問題解決者：Johnson表示，具有強大合作、解決問題和戰(zhàn)略思維能力的技術專家是人工智能業(yè)務成功的良好選擇。Kashyap對此表示贊同：“我們發(fā)現(xiàn)問題解決者和批判性思考者似乎最適合包括人工智能在內的技術趨勢。這些人總是希望解決復雜的問題和挑戰(zhàn)。有能力解決復雜的問題，并深入探究問題的核心，將有助于工作人員為人工智能重新謀劃。”

歸根結底，任何對人工智能感興趣并熱衷于學習的IT專業(yè)人士都可能很適合。

“現(xiàn)實情況是，我們所有系統(tǒng)都有機會通過人工智能技術進行改進。”Reihl說，“我們希望所有工程角色能夠理解可以解決的問題類型，以便我們可以在所有系統(tǒng)中利用該技術?！?/p>

Johnson也認同這樣一種觀點，即幾乎任何一個IT專業(yè)人員都可能是一個很好的人選，其原因是，如果不是現(xiàn)在，那么許多IT角色最終將不得不與人工智能技術和流程進行交互。確定“正確”的人員的想法是：詢問并授權的團隊，以確定人工智能在企業(yè)的業(yè)務中的最佳用途。

“通過這樣做，企業(yè)可以選擇那些可以提升技能的團隊成員。”Johnson說。