这意味着劳动力的大部分将重新配置，而不是大规模辞职。调研机构在调查中看到了职位的急剧变化，以及对人工智能和机器学习技能的巨大需求。
考虑到这一点，随着人才的重新分配，以及行业领先的公司带来更具价值的新工作，以下是企业需要优先考虑的七个与人工智能相关的角色：
(1)机器人流程自动化负责人——总监、副总裁、高级副总裁
描述：这一角色负责改进基于软件机器人或人工智能的业务流程自动化技术。他们领导流程改进、产品设计和业务转型领域的团队，其中可能涉及实施新数据集、研发或收入仪表板以及自然语言处理流程自动化等任务。
重要性：机器人流程自动化的有效管理，通过最大限度地减少自动化过程中对人工协助的需求来提高速度、质量和生产力。
(2)人工智能和机器学习负责人——副总裁、高级副总裁、执行副总裁
描述：这一角色负责通过领导数据和机器学习工程师团队，为内部和外部使用构建高质量的产品，从而构建创新的、世界级的产品和能力。他们领导和指导团队实施先进的机器学习/人工智能和分析系统、工具和服务，并以前所未有的规模运行。
重要性：很多企业都面临着保持市场竞争力、增加收入以及降低运营成本的挑战。人工智能是企业用来做出明智决策、推动新收入、吸引新客户和优化业务运营成本的最强大的工具。技术领导者对于项目的成功至关重要。
(3)客户洞察主管
描述：客户洞察主管努力通过数据和研究获得更好的客户理解来改善营销。这些分析和见解适用于所有营销渠道，并在首选的客户接触点提供。
重要性：消费者洞察在减少低效率和重复性任务方面发挥着巨大作用。企业领导者还可以使用消费者洞察来衡量关键绩效指标，以优化卓越运营和产品创新。这有助于减少流失、浪费和冗余。
(4)产品主管——人工智能/机器学习
描述：这一角色负责定义和拥有企业内的数据科学产品路线图。优先考虑优化、统计和机器学习模型的研究和开发，并将新产品功能推向市场以实现客户业务流程的自动化。
重要性：深入关注客户体验，对于确保企业找到应对客户挑战的解决方案并跟上市场趋势至关重要。
(5)首席数据官
描述：首席数据官负责提供一流的信息管理和数据运营。首席数据官构建企业智能和自动化功能，以确保相关数据可用、可靠、一致、可访问、安全、及时，以支持任务和活动。这其中包括：
- 与来自企业的领导者合作定义持续的数据战略。
- 实施适当且定义明确的数据治理方法。
- 创建结构以支持最佳访问/检索、安全性、存储/缓存、移动/转换和分类/加密。
- 跨多个团队管理数据。
重要性：许多企业都陷入处理大量数据的困境，而在正确的时间采用正确的信息“让数据说话”的能力对于企业的成功至关重要。首席数据官是建立基础数据和分析能力并确保数据产生以下关键业务收益的关键：
- 业务领导者获得高级分析，帮助做出推动预期业务成果的决策。
- 业务领导者有权向企业董事会成员和高管解释数据如何应用于其企业的用例。
- 数据成为指导优势、劣势、机会和威胁讨论的强大工具。
(6)数据科学家
描述：数据科学家负责提供数据、分析、统计建模和机器学习功能，为关键业务计划提供信息。
重要性：数据科学可以为任何能够很好地利用其数据的企业增加价值。从跨工作流程的统计数据和洞察力，到招聘新候选人，再到帮助高级员工做出更明智的决策，数据科学在当今的商业环境中是至关重要的。
(7)首席数字官
描述：首席数字官负责领导和构建关键技术，以推动整个企业的数字化转型。该角色是关键IT业务流程的战略领导者，其中包括架构委员会、资本规划和安全流程。
重要性：企业需要通过将传统模拟业务转变为数字业务来推动增长和战略更新。该角色专注于通过智能使用数字工具、平台、技术、服务和流程来创造新价值。此外，随着数字化转型的推进，许多企业纷纷涌向云端，其结果喜忧参半。管理云计算战略至关重要，因为管理不当可能会使企业损失数百万美元。
虽然这七个人工智能角色至关重要，但很难找到能够填补它们的人才。人工智能、机器学习和数据分析是新领域，很少有人具有相关经验。
这就回到了这样一个事实：企业正在面临劳动力正在人工智能/机器学习和数据驱动的世界重新分配的情况。
