数据和技术人才的需求量

ayesha983

企业在启动（或提升）人工智能成熟度时面临的最大挑战包括：

缺乏对企业 AI 需求的明确性。在招聘员工之前，对公司数据需求的规划或评估不足可能会导致招聘错误，进而造成失衡，导致效率低下或人员流失。
招聘数据人才的难度。顶尖比以往任何时候都大，三分之一的企业将技能和人才不足视为人工智能面临的最大挑战。其他困难不仅在于找到足够多的合格候选人，还在于培训现有员工掌握有效的面试技巧，以正确评估数据人才是否真正具备合适的技能。
缺乏正式的技能提升计划。如果从这篇文章 爱沙尼亚电报数据 中可以得出一个重要的结论，那就是技能提升对于 AI 员工来说至关重要，并且很可能是组织中最重要的宝贵数据人才来源。然而，大多数公司都严重忽视了这一点。将正式的、积极的、持续的 AI 学习纳入员工教育计划，使组织能够快速获得高绩效人才，并将人才塑造成与扩展 AI 相关的新兴需求。
现在您肯定已经了解了利用优秀人才的重要性，也知道了与此相关的最大挑战，那么您和您的组织在实践中应该如何有效地进行人工智能的招聘和技能提升呢？

知道你在寻找什么
组织越来越意识到并承认，数据科学过程本身并不仅仅围绕数据科学家展开——您需要具有不同技能的个人来支持 AI 生命周期的每个步骤。因此，为了超越 AI 炒作并成功实施全面且可持续的 AI 战略，您需要能够剖析 AI 模型生命周期的每个部分，将其转化为具体的组织资源和需求，然后将这些需求映射到可用的不同数据配置文件中。