宾夕法尼亚大学沃顿商学院的Kartik Hosanagar表示，百分之七十的人工智能倡议很少或根本没有回报。
当公司努力寻找所需的人工智能人才时，他们也很难向员工保证人工智能的采用不会导致大范围裁员。工人们强烈担心，在某些行业，技术会削弱并最终取代他们的角色。然而，与此同时，员工们也很乐意接受人工智能，以使他们的工作更具生产力、效率和吸引力。
企业人工智能在大流行之前被视为可选的。不再是了。公司必须依靠前所未有的技术来保持相关性和竞争力。人工智能将很快成为一个主要的差异化因素，每个公司都会在一定程度上参与其中——或者感受到坚持的效果。随着这种转变的发生(比许多人预期的要快)，了解这种转变对人才(包括现有员工和潜在员工)的影响至关重要。
单靠人工智能无法发挥其潜力;它也需要人。随着人工智能在企业中的普及，现在是时候开始考虑每个人都需要的培训和提高技能的工作了。
企业人工智能计划的培训部分
未来几年，企业面临双重挑战。一方面，他们必须尽快部署强大的人工智能驱动的用户体验，以增强客户体验，使公司在日益拥挤的市场中脱颖而出。另一方面，他们必须通过提高员工技能、招聘和合作关系的好处，有意义地利用公司内部的人工智能技能。
前者要求公司迅速行动，而后者则要求谨慎和全面。随着人工智能越来越深入到产品、服务和端到端操作中，公司将感受到这些挑战之间的紧张关系。
我自己的公司已经解决了这个问题。人工智能有可能改变我们为客户服务的方式，但接受它也涉及到许多成长中的烦恼(正如我亲身经历的那样)。以下是我在这一过程中获得的一些见解
1. 把人工智能当成一次旅行
大人工智能实验才刚刚开始，但永远不会达到终点。未来几年，各公司将不断开发自己的人工智能程序，探索新的应用程序。在第一次实现之后，接下来的一次将伴随着无数的迭代和实验。
把人工智能看作一个正在进行的过程而不是一个单一的项目是一个重要的背景，尤其是对于如何提高员工的技能。一次训练是不行的。更现实的是，员工需要定期更新新的人工智能应用程序和最佳实践。C-suite的参与也很重要，这样他们就可以在考虑到人工智能的能力和限制的情况下做出大的商业决策。
定期的培训也是一个很好的方法来确定你的组织中那些拥有令人印象深刻的分析或数据能力的人，他们可能会被提升为AI冠军。由于人工智能专家的劳动力供给如此之低，需求如此之高，企业必须向内看，以缩小技能差距。我的公司开发了一个人工智能卓越中心(COE)，作为一个围绕人工智能所有事物的内部智囊团。COE专注于优先的用例，并跨各种云平台工作，如AWS、GCP和Azure(仅举几例)，以及基于Python的定制机器学习方法。
我们自己的人工智能拥护者在COE内部合作，他们的任务是以与人工智能相同的速度发展我们的公司，这样我们就不会在这个关键问题上落后。每个公司都应该努力开发自己的COE，作为人工智能之旅的向导。
2. 集成人工智能
人们倾向于认为人工智能是一项IT计划，但它涵盖了所有部门。事实上，市场营销、客户服务和销售是人工智能预计影响最大的三个领域。来自这些部门(以及所有部门)的利益相关者和思想领袖需要成为人工智能采纳工作的一部分。否则，这种变革性的技术可能会产生令人不快的影响。
沿着这些思路，人工智能可能是一种技术，但它对客户体验或组织工作流程的每一点都有影响。关键是它完全适合组织，所以提高技能的努力应该反映出这一点。每个人都应该跨部门、跨技能水平参与。技术技能也不应该是唯一的焦点。提升员工对人工智能的批判性和创造性思考能力，以发现新的应用程序并围绕创新推动增长。
我的公司依靠一流培训供应商的认证来帮助我们快速而有效地提高员工技能。认证采用集中培训方法，以现有技能为基础。这帮助我们获得了为客户服务所需的人工智能技能，但如果不投入资源来设计自己的培训计划，我们在劳动力市场上很难找到这些技能。
3. 轮换你的天赋
人工智能技术差距的扩大只会变得更糟。解决技能差距的一种方法是从内部而不是外部寻找。混合培训模式将具有最多人工智能经验的员工与刚刚完成培训的员工配对，帮助他们从课堂跳转到现实生活中的用例。
它并不认为劳动力是一群角色固定的人。相反，它将劳动力视为一个人才市场，在这里，正确的提升技能的努力可以克服招聘挑战，提升有前途的专业人士，并为公司带来有针对性的技能。我的公司实行一种混合培训模式，通过不同的角色轮换员工，使他们遇到各种各样的问题和解决办法。员工也会将自己的专业知识和观点带到他们轮换的任何团队或部门。我见过这种企业培训方法提高了整个组织的技能水平。
尽快开始提高技能很重要。同样重要的是，要把这看作是一个机会，也是一种义务。当你的员工拥有强大的人工智能技能和与之相匹配的技术时，惊人的事情就触手可及了。
