3．启动实际项目来学习

Johnson补充说：“接受培训是一回事，实际应用又是另一回事。企业要让其团队有机会将他们学到的知识应用到不同的人工智能项目中，并在有意义的地方投资新的人工智能技术。”

做到这一点的最佳方法之一是确定能够实际改进流程或解决现有问题的试点项目，而不是在没有潜在长期价值的项目中，或者只是修改沙箱中的新工具而不提供任何目标对团队的实验。如果团队成员有机会确定可能从人工智能应用程序中受益的潜在业务领域，则可获得奖励积分。

“他们应该确定能够改善公司某些方面的人工智能试点项目，无论是产品、客户支持、销售还是营销方面。”Hackrank公司的Macskassy说。“当这些外部培训工作与内部项目结合在一起，让员工测试他们的新技能的效果最好。”

此外，企业一定要鼓励这些项目的进展和成功。Awake Security公司首席执行官Rahul Kashyap指出，这种方法还可以帮助组织以有意义的、深思熟虑的方式实施人工智能，同时避免那些错误的想法，例如认为人工智能将最终取代人类的技能，而不是增强。

Kashyap说，“IT主管和经理应尽可能鼓励批判性思考和解决问题。IT经理应该鼓励团队探索他们最感兴趣的人工智能技术。”

4． 使人工智能技能发展成为一个连续的过程

某些类型的培训可以通过一次性或短期项目得到更好的服务；开发人工智能技能不是其中之一，这一领域的复杂性和变化速度将是巨大的。

“最成功的组织将制定持续培训和教育计划。”OpenText公司Jarvinen说。

促进人工智能技能发展的一种方法是，在学习协作方面广泛共享，并且一旦他们熟练掌握了新的技能和工具，这些成员就会成为其他员工的老师。Johnson指出，例如，当企业派遣团队成员到公司外接受培训和教育时，应该发起一些倡议，使他们能够与他人分享他们所学到的知识。

“例如，我们定期进行内部黑客攻击，这为团队间共享人工智能技能和尝试新事物提供了丰富的环境。”Rehl说。

当一些团队成员获得人工智能专业知识时，企业可以为他们创建激励机制，帮助经验不足的人员加快学习，从而带来更多的好处。

“把企业内部人工智能专家培养成导师和布道者可能会产生重大影响。”Jarvinen说，“将高级从业者与初级分析师或其他人员进行匹配，使其过渡到更加注重人工智能的工作角色，可以帮助提高技能，使组织免受技能短缺问题的影响。企业需要确保知识共享，并建立最佳实践的制度记忆，而不是仅由少数关键员工秘密持有，因为市场对人工智能人才的需求越来越高，他们会有跳槽的风险。”

5．确定适合培训的人员

选择合适的人才来提高内部人工智能技能非常重要。Reihl指出，企业的软件开发人员有着很好的起点，因为编程（特别是某些语言，如Python）通常是一种基本的人工智能技能。以下是专家认为可能具备建立人工智能技能的其他工作人员：

数据科学家和分析师：“数据科学家和技术数据分析师通常拥有所需的基本技能，如果支持工程的话，将会做得更好。”Macskassy说。

任何使用大量数据的工作人员：“我们通常发现使用大量数据运行的团队成员往往是首选。”Awake Security公司Kashyap说。

具有数学和统计背景的工程师：“具有强大数学或统计背景的工程师也可能成为优秀的候选人，因为许多人工智能／机器学习项目需要在这些领域应用。”Macskassy补充道。

强有力的合作者和问题解决者：Johnson表示，具有强大合作、解决问题和战略思维能力的技术专家是人工智能业务成功的良好选择。Kashyap对此表示赞同：“我们发现问题解决者和批判性思考者似乎最适合包括人工智能在内的技术趋势。这些人总是希望解决复杂的问题和挑战。有能力解决复杂的问题，并深入探究问题的核心，将有助于工作人员为人工智能重新谋划。”

归根结底，任何对人工智能感兴趣并热衷于学习的IT专业人士都可能很适合。

“现实情况是，我们所有系统都有机会通过人工智能技术进行改进。”Reihl说，“我们希望所有工程角色能够理解可以解决的问题类型，以便我们可以在所有系统中利用该技术。”

Johnson也认同这样一种观点，即几乎任何一个IT专业人员都可能是一个很好的人选，其原因是，如果不是现在，那么许多IT角色最终将不得不与人工智能技术和流程进行交互。确定“正确”的人员的想法是：询问并授权的团队，以确定人工智能在企业的业务中的最佳用途。

“通过这样做，企业可以选择那些可以提升技能的团队成员。”Johnson说。