在企业中成功采用人工智能需要的不仅仅是技术和技能，还有一些战略可以帮助组织成为人工智能技术的领导者。人工智能正在扰乱每个行业的业务和工作角色，引发人们对长期工作保障的担忧，包括低技能工作和管理角色。为了为这种由人工智能驱动的经济做好准备，许多经验丰富的企业高管正在转向MOOC（大规模开放在线课程）以提高基本数据分析和人工智能方面的技能。这一趋势不太可能很快放缓：全球MOOC市场预计将从2018年的39亿美元增长到2023年的208亿美元，复合年增长率为40.1%。商业和技术相关课程占这些在线课程的40%。许多大学也加入了填补AI领导力缺口的行列，为企业高管提供教育课程。虽然技能提升计划很容易获得，但许多企业高管不确定如何使用他们新获得的技能来提升他们的职业生涯。鉴于进入这些角色的技术壁垒很高，成为人工智能“实践者”对某些人来说可能不是正确的选择。提升高管AI职业生涯的三种方法完成此类课程的高管通常会面临三个问题：他们能否转变为领导组织AI计划的技术领导角色？职能领导经验如何与新技能保持一致？获得的AI技能组合？在当今的AI经济中，有哪些可以在职业生涯中期填补的新角色？回答这些问题并不简单，他们的职业生涯中期转型绝非易事。根据行业专家采用AI相关技术的经验，以下是高管可以采用的三种重塑职业生涯的策略。（1）在企业中担任技术角色领导人工智能一些公司正在建立人工智能卓越中心，并增加新的高级职位，如首席数据官（CDO）或首席分析官（CAO），以领导数据和分析。研究公司Gartner发现，在接受调查的公司中，有72%的数字化转型受到首席数据官(CDO)等数据高管领导的影响。获得AI技能的企业高管可以通过在企业内领导AI计划，将他们的职业生涯重塑为以技术为中心的角色。这些变化要求企业高管设想和制定将分析嵌入其业务核心的战略。他们还需要强大的执行能力来组建数据和分析团队，确保公平和合乎道德地使用人工智能，并帮助推动数据驱动的决策。总的来说，这个角色需要思想领导力、情商和解决冲突的技能的良好结合。NewVantagePartners在其调查中发现，9%的组织更愿意在内部招聘这个新兴的以数据为中心的领导角色，利用可以充当内部变革推动者的人。(2)利用AI的能力增强功能专业??知识企??业正在其面向客户的产品和内部运营中广泛实施AI。随着组织越来越受分析驱动，他们需要能够支持人工智能驱动的战略计划，并促进跨职能部门的跨团队协作。这些“人工智能协调者”的一个关键区别特征是丰富的经验和对如何应用人工智能产生商业价值的深刻理解。在AI方面，大多数组织主要关注高级技术角色，例如首席数据科学家、AI经理或首席分析官。然而，如果没有强有力的职能领导，人工智能就不可能取得成功。这有助于解释当今人工智能面临的最大挑战之一：虽然超过95%的企业投资于人工智能，但只有26%的企业表示他们已经创建了数据驱动型组织。企业高管必须带头传达他们对AI的愿景，确保团队之间的协作，并在他们的业务中采用AI解决方案。(3)跳出框框思考，创造新的组织角色埃森哲对全球1000多家大公司的研究表明，已经出现了三类与人工智能相关的新工作：与机器一起工作的培训师，以及训练AI系统有效和准确地工作。解释器提供清晰度并弥合AI专家和业务主管之间的差距。支持者通过避免人工智能自动化的意外后果来帮助维持运营。具有丰富行业经验的经理和高管将准备好担任解释者和倡导者的新兴角色。以传统的贷款经理为例，其主要工作是检查、评估和处理信贷额度。像RocketMortgage这样的在线贷款发起平台的兴起可能会使贷款经理过时。然而，美国信贷监管框架目前的结构不足以实施公平的人工智能。这些贷款经理可以补充现有知识，成为“贷款讲解员”或“贷款道德经理”。例如，他们可以解释为什么客户的贷款被“黑匣子”机器学习算法拒绝。同样，这一角色可以帮助贷方避免潜在的歧视问题，并确保遵守围绕人工智能使用快速发展的监管指南。将战略付诸实践从上述三个战略中选择正确的战略取决于许多因素——职业抱负、当前机会和风险偏好。高管们必须富有创造力，将他们目前的优势与新获得的AI技能相结合，才能引领AI时代。值得注意的是，企业高管不必局限于他们内部存在的机会；他们可以在自己的行业内寻求创业机会。就在COVID-19大流行期间，全球风险投资基金在2021年达到创纪录的2680亿美元。对于经验丰富的经理人来说，初创公司可能是一个有吸引力的选择，他们将对行业服务不足的需求和客户痛点的深刻理解与人工智能解锁的新可能性相结合。通过可信度推动AI职业转型如今，通过轻松访问高技能项目、与同行联系的丰富社交平台以及建立强大个人身份的便捷方式，职业转型变得更加容易。公司高管经常被建议通过LinkedIn、文章中的新闻字节和活动参与来建立自己的个人品牌。引人入胜的个人品牌可以使个人资料更具吸引力，社交媒体帖子更受欢迎，强大的个人信誉将有助于与信任他们工作的人建立深厚的联系。增加可信度，建立网络增加价值，对人工智能在商业中的应用形成强烈的观点，并能够以令人信服的方式表达自己。例如，人工智能领域刚刚起步，还没有看到严格的监管（尽管迫切需要监管）。建立个人信誉需要时间和精力，确保持续学习、始终如一的参与和建立连贯的足迹。这可以带来更好的职业选择和更充实的职业。
