现在大型的企业都在争夺计算机科学家，但是顶尖的技术人才并不足以让人工智能取得成功。 企业需要能够与人工智能和人工智能专家合作的各个领域的专家，他们不需要成为程序员。但他们必须了解数据科学和数据可视化的基础知识, 以及人工智能的思维方式。
人工智能趋势：人工智能将帮助回答有关数据的重大问题
人工智能趋势：人工智能将帮助回答有关数据的重大问题许多针对数据技术和数据集成的投资都未能回答这样的一个重大问题：投资回报率在哪？现在，人工智能正在为这些数据项目提供商业案例，新的工具将会使这些项目的价值凸显出来。企业不再需要决定清理数据也不应该这样做。他们应该首先从一个业务问题
在人工智能离开计算机实验室，并进入日常工作流程时，这些专家将比计算机科学家更加重要。 但许多专家需要适当地提高技能。随着人工智能扩展到更为具体的领域，它将需要数据科学家和人工智能专家通常缺乏的各领域的专业知识和技能。
想象一下计算机科学家创建一个人工智能应用程序来支持资产管理决策是什么情景吧。人工智能专家可能不是市场领域的专家。所以，他们需要经济学家、分析师和交易员来帮助他们确定人工智能在哪里能发挥作用，来帮助确定怎么去设计和培训人工智能，从而让人们能够愿意且有效地使用人工智能。
而且由于金融世界处于不断的变化之中，一旦人工智能开始运行，就需要不断进行定制和调整。所以，金融领域的专家——而不是程序员——将不得不带头工作。不仅在整个金融服务领域，在医疗保健，零售业，制造业以及人工智能所涉及的所有领域也是如此。
公民数据科学家
人工智能变得更加方便了。用户不再需要知道如何编写代码来使用一些人工智能应用程序了。但是大多数人仍然需要掌握比电子表格或文字处理程序需要更多的技术知识。
例如，许多人工智能工具要求用户将他们的需求制定成机器学习问题集。他们还需要了解哪些算法最适合特定问题和特定数据集。
所需的确切知识水平会有所不同，但我们可以将人工智能对人类知识的需求大致分为三类。首先，一家人工智能支持的企业的大多数成员需要一些关于人工智能价值的基本知识以及它能用数据做什么和不能做什么。其次，即使是最成熟的人工智能项目也需要一小组计算机科学家。最后，第三类是许多企业尚未注意到的——懂得人工智能的各领域的专家。
正如前文所说，他们不需要成为程序员。但他们必须了解数据科学和数据可视化的基础知识, 以及人工智能的思维方式。他们必须是公民数据科学家。
零售分析师，工程师，会计师以及许多其他领域的专家，他们需要知道如何准备数据，并将数据场景化, 以便人工智能最大限度地利用数据，这对企业的成功至关重要。在人工智能离开计算机实验室，并进入日常工作流程时，这些专家将比计算机科学家更加重要。
影响
更快地提升技能意味着能更快地部署人工智能
那些想要充分利用人工智能的企业不应该只是争夺那些出色的计算机科学家。想要人工智能快速运行，它们更应该提高各领域的专家的人工智能素养。一些大型的企业，应该会更进一步，确定人工智能将会在哪些运营方面发挥作用，并提高相应技能地优先级。
提升技能将带来新的学习方法
企业必须提高员工的技能，学习数据科学的基础知识以及如何像人工智能应用程序那样思考。考虑到这项任务的艰巨性，企业必须找到方法来评估高潜力学习者的技能，并将其放在个人的学习路径上，使其更快。
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人工智能趋势：网络攻击将因人工智能变得强大，但网络防御也会如此智能的恶意软件和勒索软件通常能够在传播过程中学习，通过机器智能协调对全球网络攻击，并通过先进的数据分析来定制攻击方式不幸的是, 这一切都在进行中。企业不可能拎着刀去参加枪战。它们必须要用人工智能来对抗人工智能。
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