你需要一位首席AI官的7个理由 - 科技行者

人工智能在快速发展,但企业却很难采用这种高度复杂的技术。企业高管们很难理解AI,在基础层面上,各种术语令人困惑,机器学习、深度学习、强化学习、人工智能等等......业务案例尚不清楚,而这方面的专家大多在学术界,或者拥有自己的初创公司,或在顶级科技公司工作。

你需要一位首席AI官的7个理由

今天,让我们一起来聊聊首席AI官(CAIO)。

企业如何尝试采用人工智能

采用过程是这样的:一位高管多次阅读或被告知AI给他们的业务带来了什么什么,然后CTO或者CIO对此进行调查并得出结论认为,AI可能有助于公司节省成本,但可能存在的缺点还不清楚。

接下来,这家企业可能会决定聘请一位博士,或者有相关研究经验的人。他们的任务是构建X系统,然后让系统运转起来。最终,结果和期望不匹配,团队解散或重新转向数据科学应用。很快,业务部门给AI打上“炒作”的标签,然后转到别的方向去。

让AI发挥作用很难,特别是在业务的限制下。

1、 你的CIO或者CTO是工程专家而不是人工智能专家

优秀的CTO知道如何让软件变现,他们知道降低成本的最佳方式,以及如何使用最新软件工程范例解决问题。然而,他可能并不了解AI的最新趋势以及如何能够帮到企业。

AI领域是很大的,为了跟上最新趋势,AI研究人员每天阅读论文、参加会议、向来访学者介绍最新的私人研究成果。在过去几年中,发表有关机器学习的研究报告数量增速超过其他任何领域。虽然许多论文都是小改进,但你需要专家来理清关键发展和对业务的影响。可能就像识别文本这样简单的新方法一样,可以突然为你的企业开辟一条全新的业务线。

CAIO应该是对AI有深入了解并熟悉当前方法(例如深度学习、强化学习、图形模型、变分推理等)的人。如果没有这些专业知识,他们部署的方法可能实施起来很慢,而且维护成本很高,或者不能扩展。

2、首席AI官是你在最新学术研究领域的生命线

众所周知,谷歌和Facebook等大公司的顶级AI研究人员都有一些学术的背景,例如:

- Facebook 人工智能负责人Yann Lecun是深度学习的先驱,也是纽约大学计算智能、机器学习、机器视觉和机器人(CILVR)小组的负责人。

- 斯坦福人工智能实验室(SAIL)负责人费飞飞也负责Google Cloud AI。

- 今年,Facebook在美国卡耐基梅隆大学开设人工智能实验室,很多教授和学生都兼职加入该实验室。

- 在加拿大另一位深度学习先驱,同时也是蒙特利尔学习算法研究所(MILA)的全职教授Yoshua Bengio,已经成功将Google Deepmind、Google Brain、Facebook AI和其他一些实验室带到蒙特利尔,他的学生也参与其中。

顶尖的科技公司已经看到了这个趋势,从中他们可以直接接触到世界顶级大学AI方向的学生。通过强大的学术联系成立这些实验室并建立合作伙伴关系,这有助于解决棘手的业务问题。

要吸引顶级AI人才,就要聘请顶级的AI研究员。为了留住人才,你必须允许你的AI团队为开源AI社区做贡献并发表论文。否则的话,他们会去Google或Facebook那里获得自由。

3、C级高管需要一位值得信赖的专家,他可以部署AI以打造新的业务线

许多企业组织都没有能够充分利用AI,因为高管通常不了解AI,所以要聘请了解AI技术并了解如何解决业务问题的专家。有AI专家参加高管会议,将减少高官们对于新AI系统对收入的影响和潜在业务风险的担忧。

有很多怀有各种新想法的同事被领导否掉,因为他们不了解新系统对业务的影响。不要让高管缺乏这方面的专业知识,妨碍你所在的企业进行可能会给业务带来巨大潜在优势的AI变革。

Coursera公司创始人、斯坦福大学兼职教授、人工智能顶级专家吴恩达认为,首席AI官是具有那些“业务专长、能够采用这种全新技术、并能够与业务联系起来”的人。从本质上讲,具有强大学术背景和商业头脑的人可以使用AI来解决业务问题。

4、一位优秀的首席AI官会打开高管的视野

如果不考虑AI如何能够帮到你的企业,请不要启动你的下一个产品或业务线。AI在商业中的应用是如此新颖,以至于高管层中的任何人都需要考虑因为AI而要发布的新业务线。看看那些难以扩展的问题,或者要求一系列复杂规则的问题,这些都是AI主要针对的目标。

除了技术能力之外,首席AI官还需要对业务有深入的认识,知道什么时候不能使用AI。一位优秀的首席AI官会确保他的团队不是在寻找可以运用AI的地方,而是寻找可能从中受益的问题。

5、数据也是一个收入来源

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