睿观：在人工智能领域，企业正面临招聘、提高技能、签约和留住人才方面的挑战。首席信息官们正在努力制定多样化人才战略，以满足不断增长的人工智能需求。他们正在采取各种方法，包括结合现有技能和新兴技能、平衡构建与购买策略、以及克服人才短缺危机等，来解决这一挑战。

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作为Guardian Life（卫士人寿保险公司，成立于1860年，总部位于美国纽约，是美国最大的共同人寿保险公司之一。作为财富250强企业，现拥有员工9000多名，为超过2600万客户提供人寿保险、长期护理、医疗、牙齿及残疾保险和其他福利。）的转型、人工智能和交付主管，John Napoli（约翰·纳波利）正在加强公司的人工智能项目。这其中很大程度上是扩大人工智能人才的规模。

但Napoli（纳波利）与许多首席信息官一样，正面临着备受追捧的技能所带来的严峻劳动力形势。

大多数人认为，企业首席信息官正急于招聘人工智能相关职位，这使他们彼此之间以及与世界各地的大型科技公司和首席技术官之间展开了激烈的竞争。鉴于拥有人工智能经验的人才库很浅，许多首席信息官已经认识到需要在内部培养人工智能人才。现在，他们正竞相以足够快的速度培训员工，以满足业务需求。

咨询公司CG Infinity（是一家IT咨询公司，提供针对每个客户需求量身定制的技术解决方案。其利用Salesforce和其他云平台技术帮助客户更接近他们的客户。除了普莱诺总部，该公司还在休斯顿、阿尔伯克基、小石城和新德里设有办事处，在全球雇佣了大约400名员工。）总裁与Demystifying IT: The Language of IT for the CEO/《揭开IT的神秘面纱：CEO的IT语言》的联合作者Saurajit Kanungo（索拉吉特·卡农戈）表示：“当谈及公司如何获得人才时，我脑海中浮现的词是‘争夺’——他们正在努力获得他们需要的人才。首席信息官们也承担着最大的份额。”

根据Access Partnership（提供国际ICT贸易、监管和许可证方面的咨询服务。）和AWS/亚马逊网络服务2023年的一项调查，92%的雇主预计到2028年将使用人工智能相关解决方案，93%的雇主预计在未来五年内使用生成式人工智能。调查还发现，73%的雇主将招聘具有人工智能技能和经验的人才作为优先事项。然而，75%的人表示，他们找不到所需的人才。

来自Foundry（隶属IDG/International Data Group，美国国际数据集团，前身为 IDG Communications/IDG媒体传播业务）/CIO.com的2024 State of the CIO/2024年首席信息官状况调查结果强化了这一发现，人工智能在企业首席信息官最难招聘的职位中名列前茅。

Kanungo（卡农戈）说，更复杂的是其中的细微差别。IT领导者需要知道如何启用和管理被内置到企业应用程序中的具备人工智能能力的人才。他们还需要知道这些能力如何服务于企业的员工。

此外，许多人还需要更深入的人工智能相关技能，例如构建机器学习模型以满足利基业务需求。他们需要能够管理与人工智能相关的新兴风险和合规要求的人。

许多人还需要更深入的提升相关技能，比如构建机器学习模型来满足niche（利基，是指针对企业的优势细分出来的市场，这个市场不大，而且没有得到令人满意的服务。产品推进这个市场，有盈利的基础。在这里特指，针对性、专业性很强的产品。按照菲利普·科特勒在《营销管理》中给利基下的定义：利基是更窄地确定某些群体，这是一个小市场并且它的需要没有被服务好，或者说“有获取利益的基础”。这种有利的市场位置在西方称之为“Niche”，海外通常译作“利基”。企业在确定利基市场后往往是用更加专业化的经营来获取最大限度的收益，以此为手段在强大的市场夹缝中寻求自己的出路。）业务需求。他们需要能够管理与人工智能相关的新风险和合规要求的人。

以下是建议的IT行业领导者的应对方式。

一、人员配备策略出现

尽管劳动力市场持续紧张，任务复杂，但Napoli（纳波利）相信他已经控制住了Guardian Life的人工智能人才战略。他已经确定了推进他的公司的人工智能议程所需的技能，这些技能应该存在于组织中的什么地方，以及他将如何获得这些技能。

他说，这种方法将结合现有技能和新兴技能。

例如，Napoli（纳波利）需要传统的数据争论、数据工程和数据治理技能，以及精通矢量数据库、大型语言模型/LLM和即时工程等新工具和技术的IT专业人士。

他希望数据科学家能够为用例建立、训练和验证模型，并能够进行探索性分析和假设测试。

他还需要人才来监督公司关于可解释性的标准，并根除意想不到的偏见，这两种能力都是新兴的。

他还希望有商业头脑的技术人员在Snowflake、Databricks、Amazon Bedrock和Amazon Sagemaker等人工智能赋能技术方面经验丰富，将商业利益放在首位。

“所有现有的工作岗位基本上都在改变，以确保我们有精通人工智能的人才，而且他们在整个组织中都在变化。”Napoli（纳波利）说：“我们需要转换工作岗位，以便准备好利用人工智能工具。”

二、平衡构建与购买

为了实现他的愿景，Napoli（纳波利）正在应用一种久经考验的IT人才战略，将构建和购买策略相结合，以创建他想要的人工智能劳动力。

“有很多再培训和技能提升，之所以有新员工，是因为你想要一个以前做过的人，”他说，并补充道，新员工将针对公司的核心人工智能交付团队——部分是为了引进有人工智能经验的员工，部分是为了快速掌握技能。

他说：“你必须寻找那些真正（利用人工智能能力）发挥作用的人。”

为了补充新员工，Napoli（纳波利）正在为这个团队培训现有员工，结合在职学习、在线项目和认证课程，如AWS认证的机器学习专业证书。

Napoli（纳波利）指出了他的人工智能人才战略的另一个关键部分：留住人才，他通过丰厚的薪酬、敬业的工作和强调员工认可的文化来支持留住人才。

在线学习平台制造商Skillsoft（是一家私募股权支持的企业培训软件发行商，业务主要涉及企业教育和培训，拥有在线课程、电子书包、电子影像资料等教育内容。深受疫情冲击，导致因客户数量减少而于2020年6月申请破产。但由于与空白支票公司Churchill Capital Corp II达成合作，时隔一年居然实现了在纽交所曲线上市。）的首席信息官Orla Daly（奥拉·戴利）也在采取类似的方法来培养人工智能人才。和Napoli（纳波利）一样，Daly（戴利）需要具备启用LLM和其他人工智能工具的技术技能的人，以及能够识别人工智能在哪里有用、确定正确的人工智能工具，然后将这些工具实施到工作流程中的人才。

她说，所有员工都受到这些需求的影响。

“现在，由于人工智能，每个工作描述都在发生变化，因此人工智能技能需要反映在每个角色中。”她说，“这与其说是关于机器学习技能，不如说是关于你如何调整所有角色以利用人工智能。”

Daly（戴利）的策略是为需要快速完成的工作招聘技能，尽管她承认，由于需求量大，她和其他首席信息官很难做到这一点。

她说：“如果你想快速发展，那么招聘会让你受益，但会有市场上没有需要的技能，以及负担能力的问题。”她指出，人工智能项目所需的数据和云技能也供不应求。

因此，Daly（戴利）越来越专注于提升公司现有员工的技能，包括IT和其他部门的员工，以便他们能够处理与人工智能相关的工作，从实施供应商提供的人工智能工具到确保隐私和法规遵从性。

“每个人都在学习，”Daly（戴利）说。

Skillsoft采取了多管齐下的学习方法，从教育和培训开始，在所有员工中广泛建立人工智能意识，并为需要的人提供更深入的培训。举个例子：培训数据工作者了解人工智能偏见。

Daly（戴利）说，将IT和业务工作者组织在一起的午餐和学习、指导和交叉协作计划有助于进一步传播人工智能相关知识。

“对于该组织的其他成员，我们正在努力让他们靠进去，不要害怕尝试人工智能。这在很大程度上是为了增强‘肌肉’。你可以通过尝试来做到这一点，看看你能去哪里，”她补充道。

三、克服人才短缺危机

尽管采取了这些策略，AI人才短缺似乎正在减缓企业对该技术的应用。

Nash Squared（全球领先的人才和技术解决方案提供商）的The 2023 Digital Leadership Report/《2023年数字领导力报告》发现，在接受调查的2000多名技术领导者中，只有10%的人表示他们的组织大规模实施了人工智能。与此同时，54%的受访者表示技能短缺阻碍了转型。

此外，调查还发现，数据分析和数据工程是当今最稀缺的技能，人工智能技能排名第五。

Harvey Nash（英国科技招聘集团）美国和加拿大分公司战略合作副总裁Michael Goldberg（迈克尔·戈德堡）表示：“顶尖的人工智能人才正在与七大科技巨头合作。”他指的是这七家科技巨头。

只有其他顶级公司和创新科技公司才能雇佣这些人工智能人才，要么是因为他们有品牌影响力，大型人工智能项目和/或丰厚的薪酬，可以与AWS、谷歌和其他科技巨头竞争具有核心人工智能技能的候选人。

Goldberg（戈德堡）说，因此，大多数公司的首席信息官在吸引机器学习工程师、即时工程师和其他人工智能特定人才。这让许多人求助于人工智能顾问，并培训他们现有的数据工程师、企业架构师和其他人，以便他们能够进入这些人工智能职位。

他补充说：“他们正在评估自己组织中的员工，并关注自己团队中那些能够胜任这项工作的高绩效员工。”

这种情况甚至在高层也在发生：专业服务公司Genpact（简柏特，简柏特全球集团是由美国通用电气/GE和另外两家美国投资公司共同出资成立的一家从事业务流程外包/BPO的专业集团公司，它在全球范围内为客户提供高质量的业务和技术服务，通过卓越的实践经验，协助全球客户增加收入，降低成本，提高企业综合竞争力。公司共有员工65，000余人，分布于美国，墨西哥、印度，中国、匈牙利、罗马尼亚的30多家分支机构。）在2月份宣布，将Vidya Rao（薇蒂亚·饶）的职位从首席信息官扩大到首席技术和转型官，以“人工智能优先的方法重新设想内部流程、工具、技术和基础设施”。此外，Rao（饶）的任务是加强Genpact的数据能力，部分原因是指导其人工智能项目。

作为这项工作的一部分，Rao（饶）正在创建一个卓越的人工智能中心，她说：“我们现在必须招聘、寻找和提高技能。”

她说：“我们需要会说三种语言的技能——数据、领域和核心人工智能技能——但你很难找到大量这样的人。”

除了其他角色外，Rao（饶）还需要数据科学家、解决方案架构师、具有人工智能敏锐性的项目经理，以及人工智能开发人员——其中一些人还有更多的工作要做或雇佣。

“他们都需要知道如何处理数据，读取数据。这些技能以前就存在于口袋里，但现在对这种（能力）的需求很突出。”她补充道。

然而，训练是将球队带到他们需要的地方。

该公司在其内部学习平台上开设了生成式人工智能入门课程，并为30名领导者注册了麻省理工学院斯隆管理学院提供的2024年春季人工智能和商业战略在线课程。

作者：Mary K. Pratt（玛丽·K·普拉特）

Mary K. Pratt（玛丽·K·普拉特）是马萨诸塞州的一名自由撰稿人。

译者：宝蓝  @lex