人工智能可以做令人惊奇的事情，但它面临一些障碍。2021年对3,500名受访者进行的一项调查显示，人工智能公司面临的最大问题是缺乏熟练人才，而招聘工作失败则加剧了这一问题。近20%的人认为这种技能差距是采用AI的重大障碍。公司希望（并且需要）利用人工智能；他们只是没有。根据宾夕法尼亚大学沃顿商学院的KartikHosanagar的说法，70%的AI计划几乎没有回报。随着公司努力寻找所需的AI人才，他们也很难向员工保证采用AI不会导致大范围裁员。工人们强烈担心技术会削弱并最终取代他们在某些行业中的角色。但与此同时，员工更愿意接受AI来提高他们的工作效率和吸引力。在大流行之前，企业人工智能被认为是可选的。不再。公司必须依靠前所未有的技术来保持相关性和竞争力。人工智能很快将成为一个主要的差异化因素，每家公司都将在某种程度上成为其中的一部分——或者感受到坚持不懈的影响。随着这种转变的发生（比许多人预期的要快），了解对人才（包括现有员工和潜在员工）的影响至关重要。仅靠人工智能无法发挥其潜力；它也需要人。随着人工智能在企业中的普及，现在是开始考虑每个人都需要的培训和技能提升工作的时候了。企业AI计划的培训部分未来几年，企业将面临双重挑战。一方面，他们必须尽快部署强大的人工智能驱动的用户体验，以提升客户体验，并在日益拥挤的市场中脱颖而出。另一方面，他们必须通过提高员工技能、招聘和合作伙伴利益，在公司内部有意义地利用AI技能。前者要求企业迅速行动，后者则要求审慎、全面。随着AI越来越多地嵌入到产品、服务和端到端运营中，公司将感受到这些挑战之间的紧张关系。我自己的公司已经解决了这个问题。人工智能有可能改变我们为客户提供服务的方式，但拥抱它也涉及很多成长的烦恼（正如我亲身经历的那样）。以下是我在此过程中获得的一些见解1.将AI视为一段旅程大型AI实验才刚刚开始，但永远不会走到尽头。未来几年，企业将继续开发自己的人工智能程序，探索新的应用。第一次实施后，下一次将进行无数次迭代和实验。将人工智能视为一个持续的过程而不是一个单一的项目是一个重要的背景，尤其是对于如何提高员工技能而言。一次培训是不够的。更现实地说，员工需要定期了解新的AI应用程序和最佳实践。最高管理层的参与也很重要，这样他们就可以在考虑AI的能力和局限性的情况下做出重大业务决策。定期培训也是一种很好的方式来识别组织中具有令人印象深刻的分析或数据技能的人，他们可以晋升为AI拥护者。由于AI专家的劳动力供应如此之少而需求如此之高，企业必须向内看以缩小技能差距。我的公司开发了一个AI卓越中心(COE)作为围绕AI的内部智囊团。COE专注于优先用例并跨各种云平台工作，例如AWS、GCP和Azure（仅举几例），以及基于Python的自定义机器学习方法。我们自己的AI拥护者在COE内一起工作，他们的任务是让我们的公司以与AI相同的速度发展，这样我们就不会在这个关键问题上落后。每个公司都应该努力发展自己的COE，作为AI征途上的引路人。2.整合人工智能人们倾向于将人工智能视为一项IT举措，但它跨越所有领域。事实上，市场营销、客户服务和销售是人工智能有望产生最大影响的三个领域。来自这些部门（和所有部门）的利益相关者和思想领袖需要参与AI采用工作。否则，这种变革性技术可能会产生不愉快的影响。沿着这些思路，人工智能可能是一种技术，但它对客户体验或组织工作流程的每一点都有影响。关键是它非常适合组织，因此提升技能的努力应该反映出这一点。每个人都应该跨部门和跨技能水平参与。技术技能也不应该是唯一的重点。使员工能够批判性和创造性地思考AI，以发现新的应用程序并推动围绕创新的增长。我的公司依靠来自领先培训机构的认证来帮助我们快速有效地提高员工的技能。认证采用有针对性的培训方法，并以现有技能为基础。这帮助我们获得了为客户服务所需的AI技能，如果不投入资源设计我们自己的培训计划，我们将很难在劳动力市场上找到这些技能。3.轮换人才人工智能技能差距的扩大只会变得更糟。解决技能差距的一种方法是向内看而不是向外看。混合培训模型将具有最多AI经验的员工与刚刚完成培训的员工配对，帮助他们从课堂跳转到现实生活中的用例。它没有将劳动力视为一群具有固定角色的人。相反，它将劳动力视为人才市场，正确的技能提升可以克服招聘挑战，提拔有前途的专业人士，并为公司带来有针对性的技能。我的公司采用混合培训模式，让员工担任不同的角色，让他们接触各种问题和解决方案。员工还将他们的专业知识和观点带到他们轮换的任何团队或部门。我已经看到这种企业培训方法提高了整个组织的技能水平。尽快开始提高您的技能很重要。同样重要的是，将此视为一个机会，同时也是一项义务。当您的员工拥有强大的AI技能和与之相匹配的技术时，惊人的事情就触手可及。
