2021年人工智能和人才战略:雇主需要知道什么

我们生活的世界是完全不同于两年前的时候专业研究学院东北大学(CPS)雷竞技app最新版raybet雷竞技举行了座谈会,人工智能和人才战略的十字路口。

数字转换发生在光的速度,以及不确定性,创造机会和COVID-19只有进一步转变个人和组织如何交互的网络我们正在建设。

会议组织者最近回到一些研讨会参与者问AI和人才战略改变了18个月后,COVID-19如何影响他们在做什么今天在他们的组织。这是他们想要说什么。

常见的预期变化的世界

我们咨询了很多专家在今天COVID-19是如何改变他们的工作和未来。这里有共同的期望:

• 的从实践经验中学习需求将进一步增加因为它变得越来越难以找到分析,科学,建筑,工程经验。挑战不是人才的可用性;发现最优秀的人才,具有技术技能和工具,沟通能力和商业头脑。出于这个原因,实习和体验性项目是学生学习所需的技术和专业的技能和能力。
• 的依赖数据将进一步增加。例如,监测已成为更重要的控制和模拟病毒的传播。需要使用分析和AI聪明地和伦理上也变得更加明显。
• 的对技术的需求将进一步增加。自动化提供了一个潜在的解决方案在工作流中断,而且,AI和分析能力在高需求。
• 我们如何工作将不同的连续COVID-19传播:
  • 项目之间的平衡和时间管理将更多的远程工作。
  • 它将变得更加难以精确、有效地沟通。
  • 团队合作和领导特质,包括怀二心,敏捷,大胆,和敏锐度,将变得更加重要。

本文是系列文章中的第一,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2020年及以后。第一部分论述了需要学习和成功经验分析和人工智能的人才策略。第二部分重点是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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第一部分:AI和人才战略2020 -重要发现

体验式学习是数字时代的关键

从实践经验中学习为专业人士提供了一个更好的理解业务,特定的组织和新的认知框架。兰伯特Hogenhout首席数据、分析和新兴技术官员在联合国,和许多其他人同意全人教育,拥抱在变动的时代中成功经验学习是强制性的数字转换。

“这是,很难找到人先进的技术水平,”他说。“脱脂表面有很多的人,可以做简单的任务(如统计、excel处理数据库),但它是非常困难努力招募为技术的技术架构问题,哪里需要更多的经验。此外,专业人士,在他们当前的工作是成功的,是不会离开他们的工作,和组织试图抓住他们。”

乍得艾弗森博士应用智能埃森哲,高级经理解释说,“候选池经验丰富的人工智能专业人士似乎越来越小。”

马特Moocarme博士,董事和高级数据科学家ViacomCBS科学的广告团队,对此表示赞同。“候选人池,特别是数据工程师,是越来越小。这是一个非常的角色;没有很多人申请数据工程师的角色。也就是说,在我看来,最受欢迎的角色。每个数据科学家都需要至少一个数据工程师有效地做这项工作。”

艾弗森继续说,“另一方面,有越来越多的项目,培养积极进取的专业人士与我们需要的技能在工作场所。但是,更难找到并雇佣一个专业的经验已经在他们的腰带。许多组织在内部开发人才和提供他们当前的员工在工作中获得经验的机会。在教育我看到的一个挑战是在学习者通过整个项目从开始到结束,尤其是在大学六个或十周的课。高等教育仍然需要地址其实是一个未满足的需求。”

此外,经验学习是故意与软交织在一起,或专业技能。Moocarme承认并提供一种可能的解决方案。“实习获得行业经验,并提供更多的类的程序教学软技能。是超级有益的软技能,理解为什么你做你正在做的事情,而不是预测下一个号码。能够追溯,直到达到根,你工作回来。学生刚刚教室环境,这是非常困难的。”

董事总经理发电站邓肯微积分定义,认为大多数公司寻找以下招聘:

• 技术人才真正有技术排与简历内容。
• 有效解决问题提出有意义的问题和工作协作提供业务解决方案。
• 固体传播者谁有能力把一个复杂的技术洞察力或非专业的方法。
• 商业智慧和看到更大的图片不交付的能力在技术方面。
• 愿意学习和提高无论一个人的经验水平(在技术和业务两方面)。
• 专业人士拥有强烈的职业道德和欲望成功尽管偶尔的挫折。
• 证明了谦逊、诚实和完整性。

东北大学的专业研究设计的2018 - 2025年战略计划接受这个责任作为一个教育机构。如上所述的计划”(CPS)正面满足工作的未来通过提供终身的、随需应变的经验学习在高需求领域,与课程整合capacities-data素养的全面,技术素养,和人类literacy-needed让人们robot-proof终其一生,无论他们的起点。因为我们接受这个责任,我们积极评估对个人和社区的影响通过镜头的包容性繁荣。”

2020年成功的分析和人工智能的人才策略

在商业领域,不仅是招聘人才战略。组织招聘领导人负责保证一套新的数字领导能力被教导和生活。这包括识别关键专业技能业务目前的需求。

根据艾弗森,这些技能取决于业务正在寻找和你的组织在数据成熟度曲线。你应该问以下问题:

• 你的组织需求增长超越你当前的数据分析能力吗?
• 你想如何发展你的数据科学团队吗?
• 你想培养分析和整体系统之间实现更紧密的集成架构?
• 你建立一个人工智能产品所有者实践提供一个视觉上吗?

“根据我的经验,”他说,“最有效的人工智能人力资源战略承认,一个组织坐落在上下文中的数据成熟度曲线相关业务或任务目标。例如,一个组织,开始意识到价值只有少数专业工程师和数据可视化数据可能首先找到他们需要更多的数据分析师和才继续招聘数据科学家。如果一个组织已经有了一个强大的团队的数据科学家和高级技能(例如,预测分析),他们可能还是决定去更深的和寻找机器学习专家。根据业务需求,相同的组织也可能决定他们需要的技能数据的宽度和系统架构的专业人士提供。最终,许多组织发现他们需要与员工经验成熟的数据分析功能,扩展数据系统,并将人工智能和见解到边缘,靠近的客户参与。”

在COVID-19时期,另一个元素发挥作用:远程招聘。Hogenhout解释说,社会是“…已经在家工作的边缘。我们现在不得不这么做,每个人都发现它工作得很好,我们越来越习惯了。考虑到每个人都是远程工作——一些动态可能会对今后的继续是有意义的,这些虚拟团队成员变得越来越开放位于世界的任何部分,这将增加团队多样性和可能降低成本。”

然而,一位副总裁说,虚拟团队是有限数据科学的一个主要的制药公司。“我们知道我们不能离岸一切;我们需要一些面对面的团队,和数据科学就是其中之一。这种结构也有助于定义团队的目的。面对面的团队也更好的为自定义的工作。”

Hogenhout继续远程招聘需要候选人与特定的技能,包括“自律、专业、规划和组织。没人会看,搭在肩上,提醒他们的交付。更多的责任交付的员工。与你的同事保持联系需要团队成员更加积极主动。携带的内向的人在过去现在是在一个更困难的局面。管理者需要磨练他们的管理技能,将所有半天远程工作。”

那些必须精制怀二心的领导技巧,敏捷,无畏和敏锐度。“成功在这个新的世界需要建立一套新的“数字领导”behaviors-starting伴随高层管理和扩展业务,”迈克尔说M戴维斯,创始人、主席和资深合伙人的伙伴,在2019年的研讨会。

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更多信息,查看第二部分和第三部分的系列。