（5）變更管理專家

德勤公司的Katyal表示，變更管理是人工智能部署中最容易被忽視的一個(gè)方面。并且不僅是企業(yè)員工從變更管理中受益，而且還受益于用戶。Katyal補(bǔ)充說(shuō)，“這是最艱難的事情，這是企業(yè)中最被忽視和低估的領(lǐng)域�！�

盡管如此，在德勤公司的調(diào)查中，22％的受訪者對(duì)變革管理專家的需求仍然很大，這是他們最需要的技能。德勤公司表示，人工智能項(xiàng)目可能對(duì)知識(shí)工作者產(chǎn)生巨大影響，如果他們沒(méi)有參與解決方案的開發(fā)，知識(shí)工作者可能會(huì)拒絕接受人工智能建議。

德勤公司的調(diào)查報(bào)告稱，“在試點(diǎn)、基層實(shí)驗(yàn)和供應(yīng)商驅(qū)動(dòng)的炒作中，促進(jìn)組織變革的基礎(chǔ)可能會(huì)迷失。”

此外，63％接受調(diào)查的IT經(jīng)理表示，為了削減成本，他們的公司希望使用人工智能來(lái)盡可能多地自動(dòng)化工作，這進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了對(duì)變革管理專業(yè)知識(shí)的需求。

（6）項(xiàng)目經(jīng)理

許多人工智能項(xiàng)目都存在問(wèn)題，因?yàn)樗鼈兺ǔ２粫?huì)像企業(yè)使用更成熟的技術(shù)一樣嚴(yán)格管理。能夠領(lǐng)導(dǎo)人工智能實(shí)施的項(xiàng)目經(jīng)理可以幫助將人工智能集成到企業(yè)的角色和流程中，幫助衡量和證明業(yè)務(wù)價(jià)值，這對(duì)德勤公司分析師中39％的受訪者來(lái)說(shuō)是位列前三的挑戰(zhàn)。他們還可以處理與人工智能相關(guān)的其他領(lǐng)域的技能短缺問(wèn)題。

如今找到數(shù)據(jù)科學(xué)家比較困難，因?yàn)樗麄円彩擒浖�工程師、用戶界面設(shè)計(jì)師、安全專家和主題專家。西雅圖一家商業(yè)咨詢機(jī)構(gòu)Slalom公司的總經(jīng)理MartyYoung說(shuō)，正因?yàn)槿绱�，人工智能�?xiàng)目包括了復(fù)雜的團(tuán)隊(duì)。

項(xiàng)目經(jīng)理需要討論所有這些角色。此外，風(fēng)險(xiǎn)投資公司General Catalyst Partners的總經(jīng)理Steve Herrod表示，項(xiàng)目經(jīng)理將幫助多學(xué)科團(tuán)隊(duì)將人工智能從實(shí)驗(yàn)性試點(diǎn)項(xiàng)目轉(zhuǎn)移到軟件工程和軟件生命周期的另一個(gè)方面。Herrod以前是VMware公司的首席技術(shù)官。

“我們不應(yīng)忽視需要了解模型獨(dú)特方面的項(xiàng)目和項(xiàng)目經(jīng)理，并將其納入他們必須參與的更廣泛的軟件版本中�！彼�補(bǔ)充說(shuō)。

Herrod說(shuō)，隨著該領(lǐng)域的發(fā)展，將會(huì)有更廣泛的相關(guān)角色，例如處理審計(jì)和認(rèn)證相關(guān)問(wèn)題的人員。

這將為項(xiàng)目經(jīng)理創(chuàng)造更多的工作和更多的需求。

（7）解讀人工智能結(jié)果的商業(yè)領(lǐng)袖

即使企業(yè)將外部供應(yīng)商用于其大部分人工智能功能，擁有內(nèi)部業(yè)務(wù)專業(yè)知識(shí)也是至關(guān)重要的。

印度航運(yùn)商Spoton Logistics公司就是這種情況，該公司希望使用人工智能來(lái)幫助財(cái)務(wù)部門的客戶服務(wù)、情感分析和自動(dòng)化。例如，其特定的用例是解決公司的“第一英里”和“最后一英里”地址問(wèn)題。

該公司商業(yè)工程主管SatyaPal說(shuō)，“印度的地址格式并不標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)企業(yè)正在使用尚未完全填寫的地址時(shí)，情況會(huì)變得更糟。這消除了集中規(guī)劃和車輛利用的可能性�！�

該公司決定使用外部供應(yīng)商開展大部分工作，而不是在內(nèi)部構(gòu)建技術(shù)。然而，需要解釋人工智能結(jié)果的業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者是企業(yè)的內(nèi)部團(tuán)隊(duì)。他說(shuō)，他們對(duì)公司試圖解決的具體問(wèn)題有業(yè)務(wù)知識(shí)，對(duì)各種人工智能模型和框架有了解。例如，他們能夠理解分類模型與強(qiáng)化學(xué)習(xí)以及監(jiān)督與非監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用。

他說(shuō)，“一般來(lái)說(shuō)，他們來(lái)自具有Python知識(shí)的計(jì)算機(jī)科學(xué)背景的人員。需要一些額外的培訓(xùn)，但這通常是獨(dú)立的研究以及人工智能相關(guān)的在線課程�！�

這使得他們能夠確定哪種人工智能方法最適合解決特定的產(chǎn)品和驗(yàn)證進(jìn)展。

（8）主題專家

由于現(xiàn)成的人工智能工具并不總是適用于所有用例，因此主題專家是關(guān)鍵。例如，產(chǎn)品推薦引擎通常是圍繞在線零售商的需求而設(shè)計(jì)的，EnergySavvy公司專注于公用事業(yè)行業(yè)的軟件公司客戶解決方案的高級(jí)副總裁Michael Rigney說(shuō)。

網(wǎng)上零售商收集顧客購(gòu)物習(xí)慣的數(shù)據(jù)，并將其與其他顧客的購(gòu)物習(xí)慣進(jìn)行比較。但對(duì)于那些從當(dāng)?shù)毓�用事業(yè)公司獲得電力的人來(lái)說(shuō)，過(guò)去的購(gòu)買記錄并不是有用的指標(biāo)。在這方面，能效公司的專業(yè)知識(shí)會(huì)有所幫助。

Rigney說(shuō)，“我們知道如何確定哪些客戶從節(jié)能項(xiàng)目中受益，他們受益多少，以及其他哪些客戶與這些客戶類似，并且也會(huì)受益。”這有助于EnergySavvy為馬薩諸塞州的Nationa lGrid公司等客戶提供服務(wù)。

EnergySavvy公司營(yíng)銷副總裁Ryan Warren表示，“新的人工智能能力是企業(yè)近期收入增長(zhǎng)的絕大部分。我們的客戶得到快速增長(zhǎng)，而公司未來(lái)的業(yè)務(wù)都與人工智能支持的技術(shù)有著根本的聯(lián)系。”