5种内部培养人工智能人才的方法
随着人工智能技术在各行业领域得到广泛应用，很多企业将面临技能短缺、人工智能技术更新等问题。人们可能会遇到一些关于企业培训计划的抱怨：企业管理者经常谈论关于持续增长和学习的问题，但他们并没有为工作人员的培训提供更多的时间和资源。这个放任自由的策略可能是有意的或是无意的。而企业希望工作人员在学习和技能方面能够持续提升，但通常是工作人员自己支付费用，并在工作之外的时间学习。
随着人工智能技术在各行业领域得到广泛应用，很多企业将面临技能短缺、人工智能技术更新等问题。
espressive公司首席执行官pat calhoun表示，“大多数组织都希望将人工智能作为数字化转型的一部分，但却没有自己的开发人员、人工智能专家和语言学家进行开发，甚至没有培训预建解决方案的引擎来实现承诺。”
但对于大多数it领导者来说，这是一个挑战，也是一个熟悉的问题。随着新技术的出现，特别是当采用率开始激增时，组织的目标与实现这些目标所需的技能之间通常存在差距。因此采用人工智能可能面临一些技术问题，但实际上可以通过技能培训来弥补差距。
“尽管它具有令人印象深刻的标题，但人工智能与信息技术的其他领域非常相似，因为成功来自于持续的学习、培训和伟大的流程。”opentext公司人工智能和分析技术战略负责人zachary jarvinen说。
除非企业有更多的耐心寻找和等待更多的人才，否则it领导者和招聘经理必须提高现有团队的人工智能技能。这并不是说企业招聘不到相关人才，但这是一个不完整的策略，无法满足企业的需求。
内部培养人才
lexisnexis legal and professional公司执行副总裁兼首席技术官jeff reihl预计，以下将是2019年人工智能的主要趋势之一：企业it部门投入大量资金开发人工智能技术，而不是在就业市场寻找难以招聘的候选人。这种对培训有时被称为提高技能或再培训，这是提高员工技能的更广泛模式的一部分。
reihl描述了在组织内部构建人工智能技能的成功的共同基础：为积极进取的工作人员提供学习的机会，然后为他们提供正在学习的实践机会。
“管理人员需要两种要素来开始培养他们的技术团队——开发人员有兴趣学习以及他们的工作项目。”reihl说。
在此，reihl和其他专家提供了在现有团队中开发人工智能技能的一些可行方法。以下是他提供的建议：
1. 有计划地投资学习
人们可能会遇到一些关于企业培训计划的抱怨：企业管理者经常谈论关于持续增长和学习的问题，但他们并没有为工作人员的培训提供更多的时间和资源。这个放任自由的策略可能是有意的或是无意的。而企业希望工作人员在学习和技能方面能够持续提升，但通常是工作人员自己支付费用，并在工作之外的时间学习。
在像人工智能这样复杂的领域中，或者在机器学习或自然语言处理等技术和学科重叠的情况下，这并不能使它成为一种强大的技能开发。
如果愿意的话，当然可以从小处做起，但是企业的领导团队需要为员工提供学习人工智能技术和技能所需的时间和资源。此外，有些员工担心企业管理人员时刻监督，这使他们不能专注于有意义的学习。
“管理人员可以提供研讨会、课程和在线课程，并召集一支积极的志愿者开发团队来试验或开发与人工智能相关的项目，这将是一个良好的开端。”reihl说。
hackerrank公司数据科学副总裁sofus macskassy指出，一些组织可能认为他们没有合适的培训资源，需要获得更多的帮助，他们希望确保管理者明确赞同和资助这一计划。
“当培训以实际项目为基础时，培训技能最为有效，但很多时候，企业在新兴技术方面没有能力培训员工。”macskassy说，“企业管理者应鼓励员工通过coursera、udacity、datacamp或kaggle等平台自学，并应该为员工提供更多的时间和资源学习所需技能。”
2.与当地大学合作
会议、在线课程、认证计划和类似的资源对于学习技能来说都是很好的选择，特别是在技能升级计划的初始阶段。但是，如果企业想将其内部员工技能发展提高到一个新的水平，那么需要考虑建立自己的学校。别担心，它听起来不那么可怕。
reihl说：“我们与北卡罗来纳州立大学合作开发了一个专有的内部课程，以更快地培训员工。并且定期提供数据科学、数据工程、机器学习、nlp和python等广受欢迎的课程。我们公司的技术人员都拥有与人工智能相关的技能。”
robert half technology公司高级副总裁jim johnson指出，除了人工智能的高质量在线课程外，培训学习(包括与当地学校合作)既可以在现场进行，也可以派人到外地学习课程。
johnson说：“无论是当地大学的技能发展课程，还是培训内部团队人员，我们将为员工提供培训资源，帮助他们获得所需的技能。”
3.启动实际项目来学习
johnson补充说：“接受培训是一回事，实际应用又是另一回事。企业要让其团队有机会将他们学到的知识应用到不同的人工智能项目中，并在有意义的地方投资新的人工智能技术。”
做到这一点的最佳方法之一是确定能够实际改进流程或解决现有问题的试点项目，而不是在没有潜在长期价值的项目中，或者只是修改沙箱中的新工具而不提供任何目标对团队的实验。如果团队成员有机会确定可能从人工智能应用程序中受益的潜在业务领域，则可获得奖励积分。
“他们应该确定能够改善公司某些方面的人工智能试点项目，无论是产品、客户支持、销售还是营销方面。”hackrank公司的macskassy说。“当这些外部培训工作与内部项目结合在一起，让员工测试他们的新技能的效果最好。”
此外，企业一定要鼓励这些项目的进展和成功。awake security公司首席执行官rahul kashyap指出，这种方法还可以帮助组织以有意义的、深思熟虑的方式实施人工智能，同时避免那些错误的想法，例如认为人工智能将最终取代人类的技能，而不是增强。
kashyap说，“it主管和经理应尽可能鼓励批判性思考和解决问题。it经理应该鼓励团队探索他们最感兴趣的人工智能技术。”
4. 使人工智能技能发展成为一个连续的过程
某些类型的培训可以通过一次性或短期项目得到更好的服务;开发人工智能技能不是其中之一，这一领域的复杂性和变化速度将是巨大的。
“最成功的组织将制定持续培训和教育计划。”opentext公司jarvinen说。
促进人工智能技能发展的一种方法是，在学习协作方面广泛共享，并且一旦他们熟练掌握了新的技能和工具，这些成员就会成为其他员工的老师。johnson指出，例如，当企业派遣团队成员到公司外接受培训和教育时，应该发起一些倡议，使他们能够与他人分享他们所学到的知识。
“例如，我们定期进行内部黑客攻击，这为团队间共享人工智能技能和尝试新事物提供了丰富的环境。”rehl说。
当一些团队成员获得人工智能专业知识时，企业可以为他们创建激励机制，帮助经验不足的人员加快学习，从而带来更多的好处。
“把企业内部人工智能专家培养成导师和布道者可能会产生重大影响。”jarvinen说，“将高级从业者与初级分析师或其他人员进行匹配，使其过渡到更加注重人工智能的工作角色，可以帮助提高技能，使组织免受技能短缺问题的影响。企业需要确保知识共享，并建立最佳实践的制度记忆，而不是仅由少数关键员工秘密持有，因为市场对人工智能人才的需求越来越高，他们会有跳槽的风险。”
5.确定适合培训的人员
选择合适的人才来提高内部人工智能技能非常重要。reihl指出，企业的软件开发人员有着很好的起点，因为编程(特别是某些语言，如python)通常是一种基本的人工智能技能。以下是专家认为可能具备建立人工智能技能的其他工作人员：
•数据科学家和分析师：“数据科学家和技术数据分析师通常拥有所需的基本技能，如果支持工程的话，将会做得更好。”macskassy说。
•任何使用大量数据的工作人员：“我们通常发现使用大量数据运行的团队成员往往是首选。”awake security公司kashyap说。
•具有数学和统计背景的工程师：“具有强大数学或统计背景的工程师也可能成为优秀的候选人，因为许多人工智能/机器学习项目需要在这些领域应用。”macskassy补充道。
•强有力的合作者和问题解决者：johnson表示，具有强大合作、解决问题和战略思维能力的技术专家是人工智能业务成功的良好选择。kashyap对此表示赞同：“我们发现问题解决者和批判性思考者似乎最适合包括人工智能在内的技术趋势。这些人总是希望解决复杂的问题和挑战。有能力解决复杂的问题，并深入探究问题的核心，将有助于工作人员为人工智能重新谋划。”
归根结底，任何对人工智能感兴趣并热衷于学习的it专业人士都可能很适合。
“现实情况是，我们所有系统都有机会通过人工智能技术进行改进。”reihl说，“我们希望所有工程角色能够理解可以解决的问题类型，以便我们可以在所有系统中利用该技术。”
johnson也认同这样一种观点，即几乎任何一个it专业人员都可能是一个很好的人选，其原因是，如果不是现在，那么许多it角色最终将不得不与人工智能技术和流程进行交互。确定“正确”的人员的想法是：询问并授权的团队，以确定人工智能在企业的业务中的最佳用途。
“通过这样做，企业可以选择那些可以提升技能的团队成员。”johnson说。
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espressive公司首席执行官pat calhoun表示，“大多数组织都希望将人工智能作为数字化转型的一部分，但却没有自己的开发人员、人工智能专家和语言学家进行开发，甚至没有培训预建解决方案的引擎来实现承诺。”
但对于大多数it领导者来说，这是一个挑战，也是一个熟悉的问题。随着新技术的出现，特别是当采用率开始激增时，组织的目标与实现这些目标所需的技能之间通常存在差距。因此采用人工智能可能面临一些技术问题，但实际上可以通过技能培训来弥补差距。
“尽管它具有令人印象深刻的标题，但人工智能与信息技术的其他领域非常相似，因为成功来自于持续的学习、培训和伟大的流程。”opentext公司人工智能和分析技术战略负责人zachary jarvinen说。
除非企业有更多的耐心寻找和等待更多的人才，否则it领导者和招聘经理必须提高现有团队的人工智能技能。这并不是说企业招聘不到相关人才，但这是一个不完整的策略，无法满足企业的需求。
内部培养人才
lexisnexis legal and professional公司执行副总裁兼首席技术官jeff reihl预计，以下将是2019年人工智能的主要趋势之一：企业it部门投入大量资金开发人工智能技术，而不是在就业市场寻找难以招聘的候选人。这种对培训有时被称为提高技能或再培训，这是提高员工技能的更广泛模式的一部分。
reihl描述了在组织内部构建人工智能技能的成功的共同基础：为积极进取的工作人员提供学习的机会，然后为他们提供正在学习的实践机会。
“管理人员需要两种要素来开始培养他们的技术团队——开发人员有兴趣学习以及他们的工作项目。”reihl说。
在此，reihl和其他专家提供了在现有团队中开发人工智能技能的一些可行方法。以下是他提供的建议：
1. 有计划地投资学习
人们可能会遇到一些关于企业培训计划的抱怨：企业管理者经常谈论关于持续增长和学习的问题，但他们并没有为工作人员的培训提供更多的时间和资源。这个放任自由的策略可能是有意的或是无意的。而企业希望工作人员在学习和技能方面能够持续提升，但通常是工作人员自己支付费用，并在工作之外的时间学习。
在像人工智能这样复杂的领域中，或者在机器学习或自然语言处理等技术和学科重叠的情况下，这并不能使它成为一种强大的技能开发。
如果愿意的话，当然可以从小处做起，但是企业的领导团队需要为员工提供学习人工智能技术和技能所需的时间和资源。此外，有些员工担心企业管理人员时刻监督，这使他们不能专注于有意义的学习。
“管理人员可以提供研讨会、课程和在线课程，并召集一支积极的志愿者开发团队来试验或开发与人工智能相关的项目，这将是一个良好的开端。”reihl说。
hackerrank公司数据科学副总裁sofus macskassy指出，一些组织可能认为他们没有合适的培训资源，需要获得更多的帮助，他们希望确保管理者明确赞同和资助这一计划。
“当培训以实际项目为基础时，培训技能最为有效，但很多时候，企业在新兴技术方面没有能力培训员工。”macskassy说，“企业管理者应鼓励员工通过coursera、udacity、datacamp或kaggle等平台自学，并应该为员工提供更多的时间和资源学习所需技能。”
2.与当地大学合作
会议、在线课程、认证计划和类似的资源对于学习技能来说都是很好的选择，特别是在技能升级计划的初始阶段。但是，如果企业想将其内部员工技能发展提高到一个新的水平，那么需要考虑建立自己的学校。别担心，它听起来不那么可怕。
reihl说：“我们与北卡罗来纳州立大学合作开发了一个专有的内部课程，以更快地培训员工。并且定期提供数据科学、数据工程、机器学习、nlp和python等广受欢迎的课程。我们公司的技术人员都拥有与人工智能相关的技能。”
robert half technology公司高级副总裁jim johnson指出，除了人工智能的高质量在线课程外，培训学习(包括与当地学校合作)既可以在现场进行，也可以派人到外地学习课程。
johnson说：“无论是当地大学的技能发展课程，还是培训内部团队人员，我们将为员工提供培训资源，帮助他们获得所需的技能。”
3.启动实际项目来学习
johnson补充说：“接受培训是一回事，实际应用又是另一回事。企业要让其团队有机会将他们学到的知识应用到不同的人工智能项目中，并在有意义的地方投资新的人工智能技术。”
做到这一点的最佳方法之一是确定能够实际改进流程或解决现有问题的试点项目，而不是在没有潜在长期价值的项目中，或者只是修改沙箱中的新工具而不提供任何目标对团队的实验。如果团队成员有机会确定可能从人工智能应用程序中受益的潜在业务领域，则可获得奖励积分。
“他们应该确定能够改善公司某些方面的人工智能试点项目，无论是产品、客户支持、销售还是营销方面。”hackrank公司的macskassy说。“当这些外部培训工作与内部项目结合在一起，让员工测试他们的新技能的效果最好。”
此外，企业一定要鼓励这些项目的进展和成功。awake security公司首席执行官rahul kashyap指出，这种方法还可以帮助组织以有意义的、深思熟虑的方式实施人工智能，同时避免那些错误的想法，例如认为人工智能将最终取代人类的技能，而不是增强。
kashyap说，“it主管和经理应尽可能鼓励批判性思考和解决问题。it经理应该鼓励团队探索他们最感兴趣的人工智能技术。”
4. 使人工智能技能发展成为一个连续的过程
某些类型的培训可以通过一次性或短期项目得到更好的服务;开发人工智能技能不是其中之一，这一领域的复杂性和变化速度将是巨大的。
“最成功的组织将制定持续培训和教育计划。”opentext公司jarvinen说。
促进人工智能技能发展的一种方法是，在学习协作方面广泛共享，并且一旦他们熟练掌握了新的技能和工具，这些成员就会成为其他员工的老师。johnson指出，例如，当企业派遣团队成员到公司外接受培训和教育时，应该发起一些倡议，使他们能够与他人分享他们所学到的知识。
“例如，我们定期进行内部黑客攻击，这为团队间共享人工智能技能和尝试新事物提供了丰富的环境。”rehl说。
当一些团队成员获得人工智能专业知识时，企业可以为他们创建激励机制，帮助经验不足的人员加快学习，从而带来更多的好处。
“把企业内部人工智能专家培养成导师和布道者可能会产生重大影响。”jarvinen说，“将高级从业者与初级分析师或其他人员进行匹配，使其过渡到更加注重人工智能的工作角色，可以帮助提高技能，使组织免受技能短缺问题的影响。企业需要确保知识共享，并建立最佳实践的制度记忆，而不是仅由少数关键员工秘密持有，因为市场对人工智能人才的需求越来越高，他们会有跳槽的风险。”
5.确定适合培训的人员
选择合适的人才来提高内部人工智能技能非常重要。reihl指出，企业的软件开发人员有着很好的起点，因为编程(特别是某些语言，如python)通常是一种基本的人工智能技能。以下是专家认为可能具备建立人工智能技能的其他工作人员：
•数据科学家和分析师：“数据科学家和技术数据分析师通常拥有所需的基本技能，如果支持工程的话，将会做得更好。”macskassy说。
•任何使用大量数据的工作人员：“我们通常发现使用大量数据运行的团队成员往往是首选。”awake security公司kashyap说。
•具有数学和统计背景的工程师：“具有强大数学或统计背景的工程师也可能成为优秀的候选人，因为许多人工智能/机器学习项目需要在这些领域应用。”macskassy补充道。
•强有力的合作者和问题解决者：johnson表示，具有强大合作、解决问题和战略思维能力的技术专家是人工智能业务成功的良好选择。kashyap对此表示赞同：“我们发现问题解决者和批判性思考者似乎最适合包括人工智能在内的技术趋势。这些人总是希望解决复杂的问题和挑战。有能力解决复杂的问题，并深入探究问题的核心，将有助于工作人员为人工智能重新谋划。”
归根结底，任何对人工智能感兴趣并热衷于学习的it专业人士都可能很适合。
“现实情况是，我们所有系统都有机会通过人工智能技术进行改进。”reihl说，“我们希望所有工程角色能够理解可以解决的问题类型，以便我们可以在所有系统中利用该技术。”
johnson也认同这样一种观点，即几乎任何一个it专业人员都可能是一个很好的人选，其原因是，如果不是现在，那么许多it角色最终将不得不与人工智能技术和流程进行交互。确定“正确”的人员的想法是：询问并授权的团队，以确定人工智能在企业的业务中的最佳用途。
“通过这样做，企业可以选择那些可以提升技能的团队成员。”johnson说。
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