如何打造一個高效的人工智慧團隊
作者｜Bruce Harpham
譯者｜張斌
編輯｜Vincent
人工智慧一度是一個小眾的研究專業，但如今它正在成為許多企業 IT 戰略的重要組成部分。數據科學和機器學習工具的成熟以及雲端易於訪問的機器學習平台的興起，正在推動這一趨勢，並使企業能夠探索如何從現有和積累的數據中獲取更高的業務價值。
但是，要充分利用企業中的人工智慧，你必須擁有一支強大的人工智慧從業人員隊伍。讓我們來看看四家組織如何應對挑戰、組建一個一流的人工智慧團隊來開展新的項目。
人工智慧成功時是什麼樣
當首次組建人工智慧部門時，重要的是要知道人工智慧的成功必須要有擁有不同技能的多種角色。
安全情報公司 LogRhythm 的產品副總裁 Chris Brazdziunas 說：「起初，我們試圖只招募一個角色——一位數據科學家，他擁有我們需要的所有能力。但這種做法並未奏效。根據經驗，我們發現人工智慧團隊至少需要三個不同的角色：數據工程師（負責組織數據）；數據科學家（負責調查數據）；以及軟體工程師（負責實施應用程序）。」在過去 12 個月里，LogRhythm 人工智慧團隊已經僱傭了 5 人，並計劃在明年增長到 10 人。
對於專業服務公司 EY 來說，人工智慧角色分三個方面。EY 美洲稅務人才主管馬丁·菲奧雷（Martin Fiore）表示：「我們的人工智慧方法目前包括三個部分：生成信息、解釋信息和判斷這些信息。到目前為止，對於 EY 來說，「生成信息的能力是最強的」，菲奧雷補充說。
湯森路透 (Thomson Reuters) 的人工智慧已經進展到了解讀機的生產階段。路透社新聞追蹤者（Reuters News Tracer）就是湯森路透與路透社記者合作、利用人工智慧研發的。
湯森路透認知計算中心負責人 Khalid Al-Kofahi 解釋說，「該應用程序（解讀機）從推特（Twitter）獲取信息，並濾除噪音消息。它可以區分傳聞和事實，並且準確率可達 70％左右。」
據此，湯森路透已經將人工智慧技能轉化成了支持其業務的產品。
招聘和留住人工智慧人才
人工智慧專業人士需求一直非常旺盛。要想組建和維護人工智慧團隊，招聘和留住人才是關鍵。但這不一定意味著必須從組織外找人。
內部開發人工智慧人才是 EY 實踐的一部分。
「在 EY 的稅務組中，我們提供全面的技術稅務課程培訓。不過，我們也開始增加自動化和人工智慧的培訓。雖然我們招收了具有稅收和人工智慧學位的畢業生，人才短缺依然很大。這是我們把資源投入提升人才技能的原因之一。」菲奧雷說道。過去一年中，EY 已經聘請了 20 多名專註於自動化和人工智慧的專業人才。
要想在熱門的招聘市場招聘到人工智慧人才往往需要你直接到學術機構去。
湯森路透的 Al-Kafahi 說：「積极參与社區活動，特別是在各種會議上發言以及發表各種論文支持了我們的招聘工作。與此同時，我們還在哥倫比亞大學、麻省理工學院和其它領先機構中做過宣講。」
但是將他們招進來還不夠。你還需要他們一直待下去。
「關於如何留住人力資源專業人員，有幾個重要的因素使我們與眾不同。首先，我們思考了整個職業生涯，並發現了其它機會。第二，我們鼓勵員工積极參与專業社區，包括在會議中發言、參加見面會和其他活動，「LogRhythm 的 Brazdziunas 說。
專業發展不是成長的唯一途徑：自主學習也很重要。
Brazdziunas 補充說：「除了外部活動，我們還支持人工智慧人才留在辦公室，自己進行調查並得出新的想法。」 對於對研究有興趣的專業人士，這種支持將會起到深遠的影響。
如何組織你的人工智慧工作
在技術行業，貝爾實驗室和施樂的 PARC 是企業支持研究很好的例子。除了廣義上的研究單位，如 Google X，一些組織正在創建以人工智慧為重點的組織。加拿大皇家銀行在埃德蒙頓（Edmonton）建立了人工智慧研究實驗室，大力投入人工智慧。純粹的研究不是打造人工智慧企業的唯一方法。可考慮湯森路透以下的做法。
Al-Kafahi 說，「我們的組織有三個主要組別：傳統研究組、應用開發組和用戶體驗組。我對組別採用的理念結合了兩個主題：跟隨業務和領導業務。這意味著我們為業務提供增量改進，並創造出全新的想法和產品。「
當把人工智慧概念和產品從計算機科學的範疇轉移到商業用途時，注意用戶體驗是關鍵。
軟體提供商 Apttus 的機器學習助理副總裁 Elliott Yama 說道：「在我看來，人工智慧代表新的用戶界面。我們設計的人工智慧助手 Max 可以跟人對話、問問題。」
用戶體驗設計對於湯森路透來說也是重點。
「如果你想構建應用程序，來改變專業人士完成工作的方式，那麼用戶體驗便是這個故事的重要組成部分，」Al-Kafahi 說。
其它人工智慧人員配置方案：自由人才市場
如果你的組織還沒有準備好招募計算機科學博士，該怎麼辦？還有其他方法可以開始人工智慧。
Crowdbotics 創始人兼首席執行官 Anand Kulkarni 聘請了來自 Upwork（一個大型人才市場）的三名機器學習專家。並不是只有 Crowdbotics 在這麼做。根據 Upwork 的《2017 年第一季度技能指數》報告，人工智慧技能是需求增長第二快的技能。鑒於有這麼多的機會，聘用承包商可能是一個很好的補充。
因為使用自由職業人士，Crowdbotics 的人工智慧工作提高了對客戶項目估計的準確性。「如果您正在構建與受資料庫驅動的 Web 應用類似的東西，我們有能力改進您的開發。包括建議您在開發中使用特定的庫。在某些情況下，我們可以將開發時間縮短一半，「Kulkarni 說。
但是，Kulkarni 對正在開始人工智慧的組織提出了警告。據 Crowdbotics 的經驗，只有在人工智慧具有可供參考的有意義的歷史信息情況下，估計和自動化才能得到改進。所以，如果你正在開發的東西是全新的，那麼你可以考慮下人工智慧是否真的適合你。
此時，聘用承包商可能是找出這個問題答案的第一步。
作者簡介
Bruce Harpham 是 ProjectManagementHacks.com 的寫手，寫作主題涵蓋技術、項目管理，以幫助 IT 項目經理成長。他具有領導加拿大許多金融服務和高等教育項目的經驗。
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