AI和人才战略| 2021年第2部分

本文是系列文章中第二个建立在采访研讨会参与者的重要发现和其他专业人士,专注于人工智能和人才战略为2020年及以后。第一部分讨论了需要学习和成功经验分析和人工智能的人才策略。第二部分着重于人类学和技术的相互作用。第三部分提供人类学COVID-19的人类危机的解决方案。

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第二部分:AI和人才战略2020 -重要发现

人类学

东北总统约瑟夫Aoun解释说,“…我们需要管理的数据流的数据读写和技术素养知道机器是如何工作的,但是我们需要人类literacy-the人文、交流,作为人类和设计功能。”这个哲学是帮助毕业生,培养他们的能力确定人工智能可以应用的情况,以及机器学习是一个很好的解决方案。

“熟练的传播者,那些可以导致跨域通信,在高需求,“说Armen r . Kherlopian与合作伙伴的BAJ加速器和Voxface创始人之一。创造力、灵活性和创新能力是受欢迎的技能,例如,当创建初创企业。远程或远程医疗,“当治疗病人,沟通技巧变得更加重要。“这只需要的是进一步加速COVID-19的时候。Kherlopian表明“我们可能看一个学习系统像罗塞塔石碑学习人类学技能,学习一门新的语言。它需要多年的实践和经验成为一个主诗人或记者。罗塞塔嵌入设备可以帮助实现人类学卓越贡献。”

“我们问我们的很多数据科学和人工智能团队:都是科学,但也讲一个故事。很多处理,”副总裁数据科学的一个主要的制药公司。“领导必须关注基本面,科学,人类学的基线。我们明白这也有经验。”

建议一个基线的人类学的东北部和专业研究学院的哲学。我们的重点是经验学习和,数据和技术,人类学是成功的核心在我们数字转换分析和人工智能等项目。

技术

所有研讨会受访者一致认为,创造性和批判性思维是最困难的科目教,尤其是对数据分析师和科学家。参与者还同意,申请人的质量通常是越来越好,但这是不够好。需要注意的其他文化良好的编码,编码卫生,和文档。

人工智能和机器学习(AI /毫升)的专业人士拥有这些技能是在高需求。“即使pre-COVID-19,更多的组织采用AI /毫升,伴随着欧盟的监管努力和新加坡,”阿南德Rao说,博士,全球人工智能引导普华永道。在美国,一个好的指示器相同的趋势是上升的首席数据官(CDO)在联邦市场。艾弗森解释说,“…这是一个最近的CDO现象被广泛采用在联邦市场,几乎在行业尽快。领导需要的数据也可以被视为一个组织指标,揭示一些关于到期数据和数据分析能力。投资数据的组织领导能力和基本能力有一个竞争优势在AI。如果你还没有认真投资数据管理,例如,你不能指望任何实现可持续的结果从你的人工智能策略。”

COVID-19时,公司将依靠快速数字转型作为一个潜在的解决方案在工作流中断将进一步增加。但是如果毕业生“…只是训练的核心需求,我们对科学方法没有很好地理解,假设,理论,和框架,“数据科学的副总裁说一个主要的制药公司。这将迫使一个陡峭的学习曲线。Kherlopian想象AI /毫升专业人员应具备的技能,如计算机视觉、自然语言处理,和云计算需要将技术转化为实际应用。当然技术的承诺,根据以往的介绍我们知道AI /毫升的平台,他们可以导致动荡的经历。因此,专业人员需要能够运行和维持系统,保持机器学习随着时间的推移,和尽快检测并减轻问题。

当我们生活在COVID-19,社会也经历了工具和技术的依赖。我们收集更多的数据和实践跟踪、传感和用人AI /毫升目标生活安全、健康而病毒持续和疫苗是向公众推出。但这不可避免地使我们的隐私问题,伦理,和社会公益;例如,在人脸检测和识别的实例和热成像技术是用来帮助警察执行社会距离的指导方针。社会需要都到位,Anand Rao指出。“我们需要隐私和工具。需要在什么地方包含病毒,保证信息的安全保障是什么会抹去吗?”