企业构建合适的AI团队的蓝图

 
根据Gartner 2019 CIO调查，37%的组织实施了某种形式的人工智能 – 在过去四年中增长了270%。然而，尽管投资飙升，但研究表明，由于人才短缺，54%的公司仍无法建立人工智能和自然语言处理(NLP)技术。这意味着许多企业仍在寻找不能满足其需求的第三方工具，无法对其进行修改以适应其特定用例。
但是你的生意不应该解决。建立一个可以构建您需要的产品的内部AI团队非常重要。以下是您在这个充满挑战的招聘环境中创建AI团队的蓝图。
找到你的梦想家
每一项伟大的发明都是以愿景开始的找到一群有远见的人是你的工作。对于AI和NLP来说，这通常意味着转向博士和其他学者沉浸在该领域的细微差别。例如，我公司的NLP团队包括计算神经科学博士。他们理解技术性，他们理解什么是可能的，他们并不害怕未知 – 事实上，他们对此感到兴奋。这些是你的研究人员，每个伟大的技术团队都需要它们。也就是说，招聘学者们有一个非常重要的警告：他们追求完美。这是积极的，但也意味着更慢的周转时间。他们很乐意在一个问题上花费数月甚至数年，但这并不符合今天的持续交付文化。
遵循代码
为了平衡梦想家，你需要实施者。黑客 – 工程师，构建实际产品的人 – 是AI团队的支柱。这些是在迭代中茁壮成长的女性和男性，他们喜欢测试和犯错误并从中学习。他们不一定需要理解理论;他们只需要知道如何通过代码将其变为现实。
没有它们就无法构建产品，这就是为什么在当今竞争激烈的招聘危机中，您需要在搜索中尽可能具体。不要在大学招聘会上浪费时间。相反，设立一个研讨会直接向计算机科学系介绍。不要指望像SaaStr这样的大型科技活动会招募新人;相反，将您的技术线索发送到较小的AI和NLP事件，专门针对您正在构建的垂直线。
加强基础
这个新员工需要领导者。您的高管需要透明化项目。因此，您需要能够兼顾双方并弥合执行团队与AI团队之间差距的人。从表面上看，这似乎是一个不可逾越的挑战。 AI lingo令人生畏，并没有完全吸引普通项目经理放弃他们目前未知的角色。因此，企业经常犯下以下错误：1)让某人过于技术化，然后无法有效地与管理人员沟通; 2)将工作交给理论上太过于实际问题的人团队正试图解决因而无法有效指导。
您的领导者应该擅长接受投入和创造输出，并且是能够密切了解客户问题的人。这不需要是编码员或执行官。这个人甚至不需要成为AI的专家。例如，AI领导我的团队，擅长人员和项目管理。他们也很聪明。聪明的人可以做任何事情 – 他们可以出售，他们可以设计，他们可以建立产品。企业应该对这里的不同观点持开放态度，并在传统团队之外思考。找一个了解问题的人，可以学习技术的基础知识，并可以用简单的英语提炼和交流。
建立多样性
招聘的多样性已成为过去几年中最重要的对话之一，最大的捐助者之一将继续是人工智能技术。没有它就没有伟大的AI，因为AI需要大量的数据和大量的培训才能运作良好。最好的数据和培训来自多样性。您可以带来的观点，经验，想法和世界观越多越好。
你可能认为招聘的多样性意味着更多的工作。 它没有。 它只是意味着不同的腿部工作。 例如，我们硅谷的人自然会想到CalTech或Stanford的招聘人员，那里有很多新员工。 但在爱丁堡大学也有优秀的新人，他们在那里有一个特定的语音识别程序。 我们自然会考虑雇佣程序员，但是如何引入语言学家来支持NLP开发或多元化和包容性专家来帮助建立人力资源职能人工智能? 您扩大范围越多，您自然会带来的多样性就越多。您应该始终考虑远程员工，海外大学的学生和非传统的新员工。 总之，不要扔掉非传统的简历。
总的来说，想想你正在努力解决的挑战是多么艰难。 您的团队 – 无论是化妆 – 都应该理解并相信解决方案。