早在1997年，麥肯錫就提出了“為人才而戰(zhàn)”的概念，并將其視為工作場(chǎng)所面臨的緊迫挑戰(zhàn)。可以肯定的是，人才之戰(zhàn)只是在最近幾年才加劇。42%的雇主擔(dān)心他們將找不到所需的人才。

頂級(jí)人工智能(AI)人才的供應(yīng)短缺。而且，隨著Facebook和Google之類(lèi)的公司爭(zhēng)奪頂尖人才，招聘工作可能會(huì)面臨巨大挑戰(zhàn)。幸運(yùn)的是，通過(guò)采用一些關(guān)鍵策略，公司甚至可以有效地與當(dāng)今最搶手的雇主競(jìng)爭(zhēng)。

制定引人注目的AI目的陳述

近年來(lái)，工作場(chǎng)所的士氣驟降。現(xiàn)在，美國(guó)的敬業(yè)工人比例僅為34%。研究一直表明，員工敬業(yè)度與員工是否出于強(qiáng)烈的目標(biāo)動(dòng)機(jī)有很大關(guān)系。表現(xiàn)出壯成長(zhǎng)的員工在具有強(qiáng)烈目標(biāo)感的公司工作的可能性要高出三倍。

人工智能候選人不想花時(shí)間處理數(shù)據(jù)或從事乏善可陳的項(xiàng)目。他們想感到精力充沛。在制定招聘策略時(shí)，制定針對(duì)AI的令人信服的目標(biāo)陳述很重要。理想情況下，該聲明應(yīng)基于您正在收集的數(shù)據(jù)類(lèi)型。處理沒(méi)有人或其他人無(wú)法訪問(wèn)的數(shù)據(jù)是令人興奮的。您收集的數(shù)據(jù)有哪些獨(dú)特的機(jī)會(huì)?加入公司后，準(zhǔn)員工將如何有機(jī)會(huì)改變世界?這些是在整個(gè)招聘過(guò)程中都應(yīng)該明確的事情。

有遠(yuǎn)見(jiàn)的公司將盡早開(kāi)始招聘潛在的公民AI工人。盡管由于缺乏核心的AI技能，一些雇主可能會(huì)忽略這些工人，但它們可能是AI專家與組織其他成員之間的重要橋梁。如果結(jié)果僅限于企業(yè)的特定細(xì)分領(lǐng)域，那么AI計(jì)劃的使用將受到限制。為了發(fā)揮作用，人工智能需要整體的企業(yè)級(jí)戰(zhàn)略。

Gartner預(yù)測(cè)，對(duì)公民數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求將比對(duì)傳統(tǒng)的高技能數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求增長(zhǎng)五倍。公民AI工作者可能會(huì)遵循類(lèi)似的軌跡。通過(guò)積極主動(dòng)，您可以在競(jìng)爭(zhēng)中領(lǐng)先并開(kāi)始構(gòu)建可持續(xù)的AI未來(lái)。

與大學(xué)合作

近年來(lái)，大學(xué)的重心已轉(zhuǎn)移到為學(xué)生配備容易適用于勞動(dòng)力的技能上。大學(xué)生感到比以往任何時(shí)候都更有準(zhǔn)備進(jìn)入工作場(chǎng)所。絕大多數(shù)(93%)的大學(xué)前輩認(rèn)為他們所學(xué)的東西與他們的職業(yè)道路有關(guān)。幾所尖端大學(xué)正在為學(xué)生做好準(zhǔn)備，使他們立即進(jìn)入工作隊(duì)伍，為人工智能計(jì)劃做出重大貢獻(xiàn)。

打算招募頂尖AI人才的公司應(yīng)與大學(xué)建立牢固的關(guān)系。這不僅涉及參加招聘會(huì)。他們應(yīng)與專門(mén)從事AI及其相關(guān)功能的學(xué)術(shù)部門(mén)建立牢固的關(guān)系。他們還應(yīng)該考慮贊助黑客馬拉松和學(xué)生項(xiàng)目，以及開(kāi)發(fā)以AI為重點(diǎn)的實(shí)習(xí)計(jì)劃。

優(yōu)先考慮多樣性

迄今為止，人工智能工具遭受了嚴(yán)重的偏差?？紤]一下來(lái)自亞馬遜的面部識(shí)別工具，發(fā)現(xiàn)該工具對(duì)深色皮膚女性的錯(cuò)誤率超過(guò)30%。在另一個(gè)令人不安的例子中，當(dāng)一名黑人軟件開(kāi)發(fā)商發(fā)推文稱該公司的圖像識(shí)別技術(shù)將他的照片標(biāo)記為“大猩猩”時(shí)，谷歌受到了抨擊。

不難理解為什么存在偏見(jiàn)。在Facebook和Google的AI研究人員中，女性分別僅占15%和10%。而且，黑人員工分別僅占Google，F(xiàn)acebook和Microsoft員工的2.5%，4%和4%。

在人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)中贏得勝利，需要高度重視多樣性。在為AI招聘的最初工作中，許多雇主會(huì)忽略或優(yōu)先考慮多樣性招聘。贏得AI人才大戰(zhàn)的公司將優(yōu)先考慮從一開(kāi)始就具有多樣性。這樣做將減少初始AI算法和模型中存在偏差的可能性。