然而，与许多CIO一样，Napoli面临着一个AI人才紧缺的市场。
据大多数报道，企业CIO们正争相招聘AI相关职位，使他们彼此之间以及与大科技公司和各地的CTO展开激烈竞争。鉴于拥有AI经验的人才池很浅，许多CIO已经意识到需要在内部自行培养AI人才。现在，他们正急于以足够快的速度培训员工，以跟上业务需求。
“谈到公司如何获取人才，想到的词是‘争抢’——他们正在争抢所需的人才。CIO们在这其中担任了主导角色，”咨询公司CG Infinity的总裁兼《解密IT：CEO的IT语言》一书的合著者Saurajit Kanungo说道。
根据Access Partnership和Amazon Web Services (AWS)进行的2023年调查，92%的雇主预计到2028年将使用AI相关解决方案，93%预计将在未来五年内使用GenAI。调查还发现，73%的雇主将拥有AI技能和经验的人才作为优先招聘目标，然而，75%的雇主表示他们无法找到所需的人才。
Foundry/CIO.com的2024年CIO状态调查结果也支持这一发现，AI成为企业CIO最难招聘的职位。
Kanungo指出，情况更加复杂的是所需技能的细微差别。IT领导者需要知道如何启用和管理嵌入企业应用中的AI能力的人才，他们还需要懂得这些能力如何服务于业务的员工。
此外，许多企业还需要更深层次的AI相关技能，例如为满足特定业务需求构建机器学习模型的人才。同时，他们还需要能够管理与AI相关的新兴风险和合规要求的人才。
以下是IT领导者应对这一挑战的方法。
人员配置战略的出现
尽管劳动市场持续紧张且任务复杂，Napoli相信他已经掌控了Guardian Life的AI人才战略，他已经确定了推进公司AI议程所需的技能、这些技能在企业中应处于何处以及他将如何获得这些技能。
这种方法将涉及针对现有技能和新兴技能的组合进行目标定位，他说。
例如，Napoli需要传统的数据处理、数据工程和数据治理技能，以及精通矢量数据库、大型语言模型和提示工程等新工具和技术的IT专业人员。
他希望招聘能够为用例构建、训练和验证模型的数据科学家，同时能够进行探索性分析和假设检验。
他还需要有才能的人来监督公司关于可解释性标准并根除无意偏见，这些都是新兴的能力。
他还希望招聘具有商业头脑的技术人员，这些人拥有Snowflake、Databricks、Amazon Bedrock和Amazon Sagemaker等AI支持技术的经验，并能优先考虑商业利益。
“所有现有的工作基本上都在改变，以确保我们拥有具备AI能力的人才，并且这些变化正在整个组织中进行，”Napoli说，“我们需要过渡工作，以准备好利用AI工具。”
平衡内部培养与外部招聘
为了实现他的愿景，Napoli正在运用一种行之有效的IT人才策略，通过结合内部培养和外部招聘的方法来打造他想要的AI准备就绪的团队。
“有很多重新培训和技能提升，也有新招聘，因为你需要那些有过相关经验的人，”他说，并补充说新招聘目标是公司的核心AI交付团队——部分是为了引进有AI经验的员工，部分是为了快速获取所需技能。
“你必须寻找那些真正以有影响力的方式与AI能力打交道的人，”他说。
为了补充新招聘的员工，Napoli正在培训现有员工，结合在职学习、在线课程和认证课程，例如AWS认证的机器学习——专业认证。
Napoli指出了他的AI人才战略的另一个关键部分：保留，通过提供丰厚的报酬、吸引人的工作和重视员工认可的文化来支持这一点。
在线学习平台制造商Skillsoft的CIO Orla Daly也采取了类似的方法来培养AI人才。像Napoli一样，Daly需要具备技术技能的人来启用大语言模型和其他AI工具，同时还需要能够识别AI可以发挥作用的地方、确定合适的AI工具并将这些工具实施到工作流程中的人才。
她说，所有员工都受到这些需求的影响。
“现在每个职位描述都因为AI而在改变，所以AI技能需要在每个角色中得到体现，”她说，“这不仅仅是机器学习技能，更是如何调整所有角色以利用AI的优势。”
Daly的策略是为需要快速完成的工作招聘技能，尽管她承认她和其他CIO因为高需求而在这方面挣扎。
“如果你想快速启动，那么招聘可以对你有利，但市场上没有足够的技能，还有负担能力的问题，”她说，并指出数据和云技能——这两者都是AI项目所需的——也供不应求。
因此，Daly越来越多地关注提升公司现有员工的技能——包括IT部门和其他部门——以便他们能够处理与AI相关的工作，从实施供应商提供的AI工具到确保隐私和法规合规。
“每个人都在学习，”Daly说。
Skillsoft 采取了多方面的学习方法，首先通过教育和培训在所有员工中广泛建立对 AI 的认知，并为需要更深入培训的人提供更多的培训。例如，培训数据工作人员关于 AI 偏见的知识。
Daly 说，午餐学习会、导师制度以及将 IT 和业务人员配对的跨部门合作项目有助于进一步传播与 AI 相关的知识。
“对于组织的其他部分，我们试图让他们积极参与，不怕尝试 AI。很多时候这是关于建立能力。你通过尝试并看到你的进步来做到这一点。”她补充道。
克服人才短缺的挑战
尽管有这些策略，AI 人才短缺似乎正在减缓企业对该技术的采用。
Nash Squared 的 2023 年数字领导报告发现，在接受调查的 2000 多名技术领导者中，只有 10% 表示他们的组织已大规模实施 AI。同时，54% 的受访者表示技能短缺阻碍了变革。
此外，调查发现数据分析和数据工程是当今最稀缺的技能，AI 技能排在第五位。
“顶尖的 AI 人才都在与七大巨头合作，”Harvey Nash USA & Canada 战略合作伙伴副总裁 Michael Goldberg 说，他指的是七大科技巨头。
只有其他顶级公司和创新科技公司能够吸引这些 AI 人才，因为他们拥有品牌影响力、大型 AI 项目和/或与 AWS、Google 及其他科技巨头竞争的丰厚报酬。
因此，大多数公司的 CIO 很难吸引到机器学习工程师、提示工程师和其他 AI 特定人才，Goldberg 说，这使得许多人转向 AI 顾问，并培训现有的数据工程师、企业架构师和其他人员，以便他们能够胜任这些 AI 职位。
“他们正在评估自己组织内的员工，寻找那些表现出色并能够承担这项工作的团队成员，”他补充道。
即使在顶级公司，这种情况也在发生：专业服务公司 Genpact 在 2 月份宣布，Vidya Rao 的角色从 CIO 扩展到首席技术和转型官，以 AI 优先的方法重新构想“内部流程、工具、技术和基础设施”。此外，Rao 的任务之一是加强 Genpact 的数据能力，以部分指导其 AI 计划。
作为工作的一部分，Rao 正在创建一个 AI 卓越中心，她说：“我们现在需要招聘、寻找和提升技能。”
“我们需要三语技能——数据、领域和核心 AI 技能——但这类人非常少，”她说。
Rao 需要的数据科学家、解决方案架构师、具备 AI 专长的项目经理以及 AI 开发人员——其中一些已经有了，还有一些需要培养或招聘。
“他们都需要知道如何处理数据、读取数据，这些技能以前在少数地方存在，但现在对这种能力的需求非常突出，”她补充道。
培训正在让团队达到所需的水平。
公司在其内部学习平台上开设了GenAI 入门课程，并为其 30 位领导者注册了麻省理工学院斯隆管理学院 2024 年春季提供的 AI 和商业战略在线课程。
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