人工智能一直縈繞在每位首席信息官的心頭。它正在變為現實并得到了實實在在的應用。而很多公司因稅制改革而擁有大量現金。他們有能力投資人工智能。
但是對于很多人來說，有這樣一個障礙：他們在哪里可以找到能在組織中部署人工智能的人才?
事實是，在短期內(如果我們準備得好的話，也可能是長期的)，人工智創造的就業機會絲毫不亞于它毀掉的就業機會。然而，現在人工智能人才的短缺非常嚴峻。
但企業不僅需要計算機科學家。他們還需要精通人工智能的功能專家與更多的技術人才一起工作。這些課題專家在整個企業的各個領域都需要新的技能和思維方式。
這些技能和心態是可以調教的。但教這些的最好的方法是什么呢?對于那些需要聘用外部人工智能人才的組織，最好的辦法是什么?人工智能人才需求旺盛，因此并不便宜。
下面來看一些對你有幫助的策略：
1.去學校
大學是科技人才的重要來源。大學的人工智能課程正在蓬勃發展。例如，卡內基梅隆大學(CMU)的“機器學習入門”的報讀人數在過去五年中上漲了600%。你可以通過雇傭頂尖的大學人工智能項目的招生人員而捷足先登。想擴大你的影響力嗎?Piazza就是一個例子，它是一個面向特定學生的招聘者門戶網站。不要忘了教職人員：很多人工智能教授都在做兼職。Yann LeCun掌管紐約大學的數據科學中心，他同時也是臉書的人工智能研究主任。
2. 收購
以并購為基礎的“人才收購”可以在集體交易中獲得人工智能人才，但代價是高昂的。每個博士的適職成本往往高達幾百萬。大多數組織將需要一個更具成本效益的選擇。
3.合作
越來越多的機構、實驗室和智庫渴望與企業展開人工智能方面的合作。例如加拿大就有致力于在國內推廣人工智能研究和商業的Vector Institute，這是人工智能領域的全球領跑者。去年，伯克利人工智能研究實驗室與華為和加州大學伯克利分校聯合開設了該實驗室。IBM和麻省理工學院剛剛宣布了一個類似的項目。
4. 眾包
眾包不僅僅為初創公司所用。在人工智能方面也越來越需要知識。例如，在知識網站Kaggle(谷歌最近收購的公司)上，專家們競相根據比賽主辦方指定的參數制作預測模型。獎項會頒發給最高效的模型。因此，公司可以提出一個人工智能的問題，并動用群體的智慧解決它。
5. 用慕課來提升技能
想要讓你目前的團隊掌握最新的人工智能資訊嗎?大規模開放式在線課程(MOOCs，慕課)是就人工智能課題對員工展開培訓的實惠的方式，對于很多員工而言，這些課程是十分令人滿意的。畢竟，組織的領域專家不需要成為計算機程序員。他們只需要成為了解基礎知識的“公民數據科學家”。Andrew Ng在Coursera上的的deeplearning.ai程序使用五個在線課程來解釋神經網絡和機器學習，這是一個不錯的選擇。
6. 使用人工智能即服務
人工智能即服務(AI as a service)可以讓公司以項目為基礎獲得高素質的人才。例如，Element.ai擁有內部人工智能專家，還擁有一個20多名領先的研究人員組成的學術網絡。很多成熟的專業服務公司也提供人工智能服務。
當然，如果組織要利用人工智能，人才只是它們必須搞清楚的要素之一。最近普華永道研究了人們在2018年對人工智能的期待，很多企業也將面臨著人工智能引發的網絡威脅、要求負責任的人工智能和能自圓其說的人工智能的壓力、以及打破內部團隊和數據同盟之間的障礙的需要。
但沒有合適的人才就無法應對這些挑戰。如果你還沒有人才，首席信息官們應該立即開始考慮人工智能人才戰略。
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