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人工智能来势汹汹，企业们准备好“接招”了( 二 )


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在全公司上下建立起AI意识
必须增强整个企业的AI意识 。 从管理人员到个体员工 ， 都必须树立相关意识 ， 明白AI可以怎样解决业务问题 ， 了解要如何使用AI工具 。
AI培训可以由内部进行也可以借助外部力量 。 AI技术成熟的企业可以建立公司内部的AI学校 ， 提供在职培训课程 。 其余企业可以外聘培训师和顾问进行课堂教学以及开展研讨会 。
高级管理人员
企业决策层和其它高级管理人员对企业的业务需求 ， 目标以及面临的困境早已了然于胸 。 因此 ， 他们必须有良好的AI意识 ， 这样才能够：
· 充分理解AI技术的工作原理（比如 ， 机器学习 ， 机器视觉 ， 自然语言处理）
· 鉴别行业内和公司里的高价值AI用例
· 识别出满足本公司需求的独特AI工具
· 学会确定AI方案的优先级
· 了解有哪些必须克服的障碍 ， 对员工角色转变有何影响以及企业文化需要进行怎样的改变
技术人员
企业必须为数据科学家、AI工程师和开发AI工具的研究人员提供技术培训 。 根据他们的角色不同 ， 培训的内容应该包括：
· 数据最佳实践（比如 ， 数据收集 ， 数据清理 ， 数据治理 ， 修正偏差）
· 对机器学习和深度学习的技术性理解
· 了解公开源代码和第三方工具（比如Python, PyTorch, TensorFlow） ， 这些工具可以用于开发和训练AI以及建立数据模型
· 认识行业标准和新兴AI技术
业务解释员（Business Translators）
人工智能来势汹汹，企业们准备好“接招”了
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图源：unsplash
这个新兴的角色也被称为分析解释员 (Analyticstranslators)， 负责沟通业务团队与技术团队 ， 以确保AI产品能够满足业务需求 。 有些业务翻译人员还管理着开发AI工具的技术人员 ， 并且主导AI项目的实施和应用 。
业务解释人员通常来自业务团队（比如项目经理、业务分析师、行业专家、业务经理） ， 因此他们对公司业务非常了解 ， 同时还可能精通项目管理、人事管理或者战略规划 。
业务解释人员应当参加基础技术培训 ， 具有AI意识 ， 这样才能够：
· 运用技术术语向开发AI工具的数据科学家和工程师解释公司的业务需求和要求
· 采用分析方法和AI工具解决业务问题
· 形成详尽的AI用例
· 理解部署AI工具之后 ， 工作流程将会发生哪些变化
业务用户
市场营销、融资、销售以及其他职能部门中的这部分人员是AI工具的终端使用者 。 这些员工也需要相关的培训 ， 要学会在日常工作中应用AI工具 。
此外 ， 他们还需要克服对AI的恐惧 。 很多人都担心AI和自动化会夺走他们的工作 。 如果企业决策者将机器看得比员工的技能和经验重要的话 ， 经理们同样会感觉受到了冒犯 。 公司领导人必须让员工坚信AI会帮助他们完成更多事情 ， 让员工明白AI的重要性 ， 相信AI会给公司和他们个人带来好处 。
企业领导人要让员工相信 ， 对企业而言 ， 最重要的永远是人 。 AI可以提供数据导向型的见解 ， 可以使流程自动化 ， 但是只有人拥有能够运用那些见解的常识和智慧 ， 要将AI视为人类智慧的延伸而不是人类智慧的复刻 。
实际上 ， AI确实会取代一些工作 。 那些常规的重复型劳动被取代的风险最高 。 但是 ， 像“三分之一工作岗位将被自动化机器取代”之类的新闻标题不过是耸人听闻罢了 。 AI能够自动执行任务 ， 但无法承担所有岗位职责 。 真实的情况是员工借助AI提升工作能力 ， 而不是员工被AI大规模取代 。
职员应该欢迎AI的加入 。 那些枯燥单一的任务交给机器自动完成 ， 职员就有更多的时间去做有影响力且有满足感的工作了 。 雇主对此也是乐见其成的 。 德勤曾对1900家采用了AI技术的企业进行调研 ， 该调查报告显示AI带来的最大好处在于其解放了员工 ， 从而激发了他们的创造力 。


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