人工智能一直萦绕在每位首席信息官的心头。它正在变为现实并得到了实实在在的应用。而很多公司因税制改革而拥有大量现金。他们有能力投资人工智能。
但是对于很多人来说，有这样一个障碍：他们在哪里可以找到能在组织中部署人工智能的人才?
事实是，在短期内(如果我们准备得好的话，也可能是长期的)，人工智创造的就业机会丝毫不亚于它毁掉的就业机会。然而，现在人工智能人才的短缺非常严峻。
但企业不仅需要计算机科学家。他们还需要精通人工智能的功能专家与更多的技术人才一起工作。这些课题专家在整个企业的各个领域都需要新的技能和思维方式。
这些技能和心态是可以调教的。但教这些的最好的方法是什么呢?对于那些需要聘用外部人工智能人才的组织，最好的办法是什么?人工智能人才需求旺盛，因此并不便宜。
下面来看一些对你有帮助的策略：
1.去学校
大学是科技人才的重要来源。大学的人工智能课程正在蓬勃发展。例如，卡内基梅隆大学(CMU)的“机器学习入门”的报读人数在过去五年中上涨了600%。你可以通过雇佣顶尖的大学人工智能项目的招生人员而捷足先登。想扩大你的影响力吗?Piazza就是一个例子，它是一个面向特定学生的招聘者门户网站。不要忘了教职人员：很多人工智能教授都在做兼职。Yann LeCun掌管纽约大学的数据科学中心，他同时也是脸书的人工智能研究主任。
2. 收购
以并购为基础的“人才收购”可以在集体交易中获得人工智能人才，但代价是高昂的。每个博士的适职成本往往高达几百万。大多数组织将需要一个更具成本效益的选择。
3.合作
越来越多的机构、实验室和智库渴望与企业展开人工智能方面的合作。例如加拿大就有致力于在国内推广人工智能研究和商业的Vector Institute，这是人工智能领域的全球领跑者。去年，伯克利人工智能研究实验室与华为和加州大学伯克利分校联合开设了该实验室。IBM和麻省理工学院刚刚宣布了一个类似的项目。
4. 众包
众包不仅仅为初创公司所用。在人工智能方面也越来越需要知识。例如，在知识网站Kaggle(谷歌最近收购的公司)上，专家们竞相根据比赛主办方指定的参数制作预测模型。奖项会颁发给最高效的模型。因此，公司可以提出一个人工智能的问题，并动用群体的智慧解决它。
5. 用慕课来提升技能
想要让你目前的团队掌握最新的人工智能资讯吗?大规模开放式在线课程(MOOCs，慕课)是就人工智能课题对员工展开培训的实惠的方式，对于很多员工而言，这些课程是十分令人满意的。毕竟，组织的领域专家不需要成为计算机程序员。他们只需要成为了解基础知识的“公民数据科学家”。Andrew Ng在Coursera上的的deeplearning.ai程序使用五个在线课程来解释神经网络和机器学习，这是一个不错的选择。
6. 使用人工智能即服务
人工智能即服务(AI as a service)可以让公司以项目为基础获得高素质的人才。例如，Element.ai拥有内部人工智能专家，还拥有一个20多名领先的研究人员组成的学术网络。很多成熟的专业服务公司也提供人工智能服务。
当然，如果组织要利用人工智能，人才只是它们必须搞清楚的要素之一。最近普华永道研究了人们在2018年对人工智能的期待，很多企业也将面临着人工智能引发的网络威胁、要求负责任的人工智能和能自圆其说的人工智能的压力、以及打破内部团队和数据同盟之间的障碍的需要。
但没有合适的人才就无法应对这些挑战。如果你还没有人才，首席信息官们应该立即开始考虑人工智能人才战略。
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