导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于人工智能初创公司如何创建的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
如何组建人工智能团队：11个关键角色
音乐家、化学家、物理学家能为企业的人工智能团队带来什么启发?将有很多。人们需要了解人工智能的一系列技能和角色，其中包括非技术性的技能和角色，它们将推动人工智能的成功应用。
人工智能计划的成功可能取决于艺术和哲学，也取决于数据科学和机器学习。这是因为企业有效部署人工智能需要建立一个全面的团队，其中包括来自各种背景和技能集的人员，以及非技术角色。
Ness数字工程公司首席技术官MosheKranc说，“任何人工智能计划都需要IT专家和行业领域专家的结合。IT专家了解机器学习工具包：哪些算法系列最有可能解决特定问题?如何调整特定的算法以提高结果的准确性?而行业领域专家带来特定领域的知识：哪些数据源可用?数据有多脏?机器学习算法的建议质量如何?如果没有行业领域专家的输入，IT专家可能无法回答这些问题。”
因此得出的结论是：人工智能的成功确实依赖于团队，而不是任何个人或角色。
SAS公司执行副总裁兼首席信息官Keith Collins说，“当建立一支有效的人工智能团队时，我们需要寻求行业专家或超级团队，而团队合作才会赢得胜利。多元化的学科是人工智能成功的关键。”
人工智能人才的四大核心类型
Collins认为人工智能团队需要四个核心类型的人员：
•了解业务流程对于建立真实场景和有价值的结果至关重要的人员。
•了解机器学习、统计、预测和优化等分析技术并且正确使用的人员。
•了解数据来自哪里，质量如何，如何维护安全和信任的人员。
•了解如何通过结果来实施分析的人工智能架构师。
Collins指出，与其他IT领导者和人工智能专家一样，这些核心学科或角色可以从各种背景中汲取灵感。他以音乐、化学、物理等学科为例。
他说：“这些学科鼓励人们从复杂的交互系统中理解科学的过程和思维。他们通常擅长建立良好实验所需的批判性思维技能和应用机器学习的成果。”
多元化人工智能团队的价值
多元化团队的价值范围广泛：例如，它可以帮助企业更好地应对人工智能偏见。解决业务问题(包括最大和最棘手的问题)也很重要，这可能是企业首先制定人工智能战略的原因之一。
Very公司高级数据科学家和物联网实践主管Jeff McGehee说，“人们普遍认为，多样化的意见对于解决所有复杂的问题至关重要。多样性与生活体验有关，专业背景是大多数人生活体验的重要组成部分，它可以为人工智能项目增加维度，并为寻找创新解决方案提供新的视角。”
McGehee还指出，建立人工智能或其他不同的团队需要企业的积极努力，并作为招聘和雇佣实践的一部分。企业会发现实现多样性可能不是一个可行的团队建设策略。
考虑到这一点，需要了解对于人工智能团队具有价值的一系列专家和角色，其中包括非技术角色。
1.领域专家
人们可以将这些角色和人员视为主题专家。无论使用哪个术语，都需要了解他们对企业的人工智能计划的重要性。
McGehee说，“开发人工智能系统需要深入了解系统运行的领域。开发人工智能系统的专家很少会成为系统实际领域的专家。行业领域专家可以提供关键见解，使人工智能系统发挥最佳性能。”
Ness公司Kranc指出，这些专家可以解决其所在领域针对企业和战略的问题。
他表示，行业领域专家类型取决于要解决的问题。无论所需的洞察力是在创收和运营效率还是在供应链管理方面，行业领域专家都需要回答这些问题：
•哪些见解最有价值?
•收集的有关行业领域的数据是否可以作为见解的基础?
•得出的见解是否具有意义?
以下将介绍一些特定的行业领域示例，但首先了解一下人工智能团队中的其他一些关键角色。
2.数据科学家
Jane.ai公司人工智能研发主管Dave Costenaro表示，这是人工智能团队在新建项目上工作的三个关键需求中的第一个。其示例项目包括聊天代理、计算机视觉系统或预测引擎。
Costenaro说，“数据科学家有着各种背景，如统计学、工程学、计算机科学、心理学、哲学、音乐等，通常都具有强烈的好奇心，这迫使他们深入系统中寻找和使用模式，例如他们可以为人工智能项目提供什么，确定它能做什么，并训练它做到这一点。”
3.数据工程师
Costenaro说，“程序员从数据科学家那里获得想法、模型、算法，并通过规范化代码、使其在服务器上运行以及成功地与适当的用户、设备、API等进行对话，并将它们变为现实。”
4.产品设计师
Costenaro表示，三项关键需求的最终结果也说明了人工智能团队的非技术专业知识的价值。
他说：“产品设计师也来自各种背景，例如艺术、设计、工程、管理、心理学、哲学。他们为所需和有用的东西制定了路线图。”
5. 人工智能伦理学家和 社会 学家
人工智能伦理学家和 社会 学家可能在某些部门(特别是医疗保健或政府部门)中发挥着至关重要的作用，但在广泛的使用案例中似乎可能会变得越来越重要。
McGehee说，“人工智能系统的一个重要组成部分是了解它如何影响人们，以及代表性不足的群体是否受到公平对待。如果一个系统具有前所未有的准确性，但没有产生预期的 社会 影响，它注定会失败。”
6.律师
McGehee表示，在这个新兴领域也看到了对法律专业知识的单独而相关的需求。McGehee说，“GDPR法规为制定围绕算法决策的法规树立了先例。随着世界各国对人工智能在工业中的应用越来越了解，预计将出台更多的法律。精通这一领域的律师可能是一种宝贵的财富。”
由于行业领域专家如此重要，正如Kranc和McGehee所阐述的那样，有必要研究一些行业领域的具体例子，其中包括技术和非技术领域。这些领域应该是人工智能团队建设的一部分，具体取决于企业的特定目标和用例。
Jane.ai公司的Costenaro指出，“由于人工智能通常只是增强现有商业用例的一个使能层，因此过去支持过这个用例的团队成员仍然是具有价值的，出于同样的原因也是必不可少的。”
Costenaro提供了五个可能具有价值的人工智能贡献者的角色示例，并解释了如何在人工智能环境中调整和增强现有角色。
7. 高管和策略师
Costenaro说，“企业高管领导层将需要考虑哪些业务模式可以通过人工智能实现自动化和改进，并权衡来自以下团队的新机会和风险，如数据隐私、人机交互等。”
8. IT主管
不要对非技术角色的价值感到困惑：如果没有IT，企业的人工智能战略就不会走得太远。 Costenaro指出，IT团队需要解决以下问题：“如果正在为模型培训积累和存储大量数据，那么将如何确保数据的隐私性和安全性?此外，将如何存储并从服务器到客户的设备快速可靠地提供服务?”
Costenaro补充道，这也将推动对DevOps专业人士和拥有云原生技术(如容器和编排)专业知识人员需求的不断增长。而IT部门有机会使用诸如聊天机器人之类的人工智能工具来简化内部服务。
9.人力资源领导者
Costenaro说，“与此类似，人力资源部也有很多机会通过使用像聊天机器人这样的人工智能工具来为客户提供服务，从而提高效率。”
此外，人力资源似乎很可能成为评估组织内人工智能影响的一个重要参与者，这与McGehee将伦理学家和律师等角色包括在内并没有不同。
10.营销和销售领导者
正如Kranc指出的那样，如果企业的人工智能计划与创收相关，那么应该考虑从销售和营销等领域添加领域专业知识。
Costenaro还指出，作为人工智能项目的一部分，销售和营销专业人员可能需要利用销售自动化工具和机器人流程自动化(RPA)等技术来增强他们现有的技能和流程。
11.运营专家
在整个IT部门内，运营和DevOps专业人员都有特定的领域专业知识来实施人工智能计划。Costenaro列举了以下问题作为需要在哪里运用专业知识的例子：
•哪些可以实现自动化和改进?
•如果使用机器学习模型，将如何创建新的数据收集流程以持续培训和改进这些模型?
•可以从开源存储库中获取现成的、预先训练好的模型和/或数据集，从而获得巨大的先机吗?第三方供应商提供的API服务是否会考虑一些任务和用例?
虽然人工智能可以解决一些重大问题，但也一定会产生新的挑战。这就是构成多元化团队的根本原因。
McGehee说。“具有不同背景和个性的人员关注不同的项目细节和限制因素，这很有用，因为它提高了所有重要细节的可能性，并提供了确定解决方案的整体方法。”
2019-01-09
吴恩达说，这个指南是他通过在谷歌大脑，百度实验室以及Landing AI的多年经验整合完成的。针对CEO在企业发展中最关心的问题，也就是如何为公司高效开启人工智能项目、实现人工智能转型，吴恩达给出一个 “五步骤路线图”。
我们具体来看一下。
第一步，.执行试点项目，让关键成员获得动力。
吴恩达说，如果公司有好几个AI项目的话，最重要的，不是能带来大量收益的项目，而是那些有意义的项目。因为这可以在一开始帮助CEO熟悉AI思维，也更有利于说服投资人进一步跟进，让相关的AI团队获得动力。
吴恩达在领导谷歌大脑Google Brain团队时，语音识别在谷歌并不是非常重要，但他判断这个项目非常有意义。所以他选择Google Speech团队作为第一个内部客户，最终让Google的语音识别的准确率大大提高。项目成功后，谷歌大脑团队获得了非常大的动力。
而且一旦其他团队开始看到合作的成功，就能够获得更多内部客户。吴恩达的第二个内部客户是 谷歌地图，它用深度学习来提高地图数据的质量。“通过这两次成功的合作，我们逐步建立人工智能项目的发展势头。”
在第一步中，吴恩达的具体的建议是，首先，要提前做好全方位评估。在项目开始前，请经验丰富的AI工程师，对项目进行全方位评估，确保AI项目在技术上应该是可行的。现在太多的公司仍在使用AI技术开展一些不切实际的项目；其次，是要明确一个目标，保证项目可以创造商业价值。
第二步，建立公司内部的AI团队。
吴恩达认为，在人工智能时代，很多发展的一个关键点将会是，从管理层开始建立一支公司内部的AI团队。尽管拥有渊博的AI知识的外包团队能够帮公司快速上路，但长期来看，公司还是应该有一支自己的AI团队，这样会更加有效率。而且，一些项目如果只在公司内部进行，还可以帮公司建立自己独特的竞争优势。
吴恩达说，跟据不同的技能组合，这支内部的AI团队可以为公司的首席技术官，首席信息官或开发总监工作，甚至可以直接为专门的首席AI官工作（CAIO Chief AI Officer）工作。这支团队的核心责任应该包括，为整个公司的人工智能力量提供支持；帮助不同部门的早期跨领域AI项目；完成这些早期项目后，建立可以重复的流程来持续进行其它有价值的项目等等。
吴恩达还建议，很多公司会把多个业务直接汇报给CEO。但有了AI团队后，可以把AI技术融进不同部门，来推动跨职能项目的实现。
第三步，对员工进行AI技能培训。
今天，没有哪家公司拥有充足的AI人才储备。未来，AI将改变许多不同的工作。所以，CEO们应该注重公司员工的人工智能技术培养。可以针对公司的每个员工，根据适用公司发展的相关的AI知识，请专业的咨询公司为团对开发定制课程。
比如，培训高管，让他们先了解AI可以为企业做些什么，从而能做出合理的资源分配决策，并和负责AI项目的AI团队协作。培训部门负责人，让他们能够为AI项目设定方向，分配资源，监控和跟踪进度，并根据需要进行更正，以确保成功交付项目。
第四步，制定人工智能战略。
吴恩达认为，人工智能战略将引导公司在创建价值的同时，建立可防御的护城河。因为，一旦团队开始看到最初的AI项目的成功，并对AI形成了更深的理解后，就能确定AI可以在哪些地方创造最大的价值，并且把资源集中在这些领域。
一些高管会认为，制定人工智能战略应该放在第一步。但在吴恩达看来，在缺乏基本经验的情况下，大多数公司并不能制定出深思熟虑的人工智能战略。而且，公司建造“防御性护城河“的方式，也会随着人工智能项目的发展而发展。所以，应该选好时机制定成熟的战略。
他建议公司应该构建自己的优质AI资产，这些资产基本上要和战略保持一致，那就是，AI能使公司以新的方式建立自己独特的竞争优势。比如，与其花精力和谷歌等领先的科技公司去竞争，不如利用人工智能扎根到特定行业，争取在这个行业里成为领先的人工智能公司。“开发独特的人工智能功能将使你获得竞争优势。因为，AI如何影响公司的战略，将取决于行业和具体情况。”
第五步，在公司内部和外部建立良好的沟通渠道
吴恩达提醒，人工智能会对公司的业务产生重大影响。如果它影响到公司主要利益相关者，应该运行一个交流程序来确保一致性。 作为CEO，要考虑好以下几种关系：“
首先，投资者关系。谷歌和百度等领先的人工智能公司现在变得更有价值，部分原因是，它们的人工智能能力和人工智能对利润的影响。向投资人解释清楚，人工智能在你的公司创造价值的原因，描述好公司不断增长的人工智能能力，并最终会有一个深思熟虑的人工智能战略，这会帮助投资者更客观地评估你的公司。
其次，政府关系。像自动驾驶、医疗保健等高度监管行业，企业要学会讲述你的项目可以为一个行业或社会带来的价值和好处，这是建立信任和善意的重要一步。
再次，对用户的培养。AI可能会给用户带来非常大的好处，但要确保适当的营销，培养长期的用户关系。
然后，吸引并留住人才。由于AI人才的稀缺，一些实力强劲的公司，会对你吸引和留住人才的能力产生重大影响。所以，尽量展示公司AI项目的初步成果，让优秀的AI工程师看到希望。
最后，是内部交流。由于今天的社会仍然对人工智能缺乏了解，特别是一般化人工智能被过度炒作，所以人们对AI存在恐惧、不确定性和怀疑。许多员工也担心自己的工作被人工智能替代。所以，明确的内部沟通，既能解释清楚AI的发展战略，又解决了这类员工的疑问，这会减少公司内部不愿采用人工智能技术的阻碍。
首先，美国罗格斯大学人力资源管理系副教授杰西卡·马索特（Jessica Methot）认为，职场友谊的确存在。她在一项研究里把这种涉及双重身份的人际交往称为“多元关系”。每日精英网站（Elite Daily）的一篇文章说的更直接，如果你和同事每天一起加班，一起吃饭，一起吐槽，其实你们已经是很近的朋友了。
其次，研究也证明了职场友谊是有价值的。一篇发表在《人格和社会心理学公报》杂志的论文，分析了26项关于职场友谊的研究，结果表明，如果团队成员是朋友的话，业绩表现会比那些不是朋友的团队要好。还有一项研究说，40％的初创公司都来自于朋友搭档。
此外，职场友谊还能提高员工的工作满意度，减轻员工压力，带来信任感和归属感。
不过，虽然职场友谊有好处，但维持起来却不容易。主要的一个难点在于，朋友属于社会规范，需要无条件支持，职场属于市场规范，一般来说不允许感情用事。这种冲突会让职场友谊显得不那么讨喜。
那该怎样处理职场友谊呢？文章综合了一些观点，给出了几个建议。一是私下里以朋友的方式相处，工作中保持合理的距离。二是提前商量好原则，比如，如果遇到意见分歧，要不要坦诚表达反对；或者工作中哪些信息可以共享，哪些不能。这样既能避免矛盾，又能减轻心理负担。三是同级维持友谊相对容易，和上级维持友谊比较难，如果觉得自己处理不好，可以知难而退。四是就算友谊没办法长久，也不要担心，“长期友谊”也挺讲缘分，发展方向、性格和价值观、职业规划都可能造成影响。
人工智能领域创业，普通人要注意什么？有哪些机会？
人类发展至今经历了蒸汽技术革命、电力技术革命、计算机及信息技术革命、以及及人工智能、虚拟现实、可控核聚变为代表技术的第四次工业革命，无一例外的验证：技术在一步一步的推动着整个 社会 向前发展。
人工智能也一样，新的技术变革，让AI成为无数创业者倾向的破局方向。
越是底层的东西，越有发展空间
人工智能的技术发展可以分为三个层次，分别为基础层、技术层、应用层
其中；应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
而 基础层主要是一些基础设施包括传感器、芯片、云计算服务、数据服务平台 及网络运营商等方面的加强，却也是价值最高，构建生态的基础，大的公司往往会长期进行战略布局。
在基础计算能力、数据，通用算法、框架和技术方面布局，聚集大量开发者和用户，这基本是兵家必争之地。
上述三个层面的产业规模在2018年约557亿元，2019年1078亿元，2020年1600多亿元，预计今年是2190亿元，增长率在30%-35%左右。
越是初创，越要单点突破
得力于我国政策加持与政府的布局，中国赫然成为全国人工智能应用最领先和最活跃的国家之一，越来越多的资本顺势涌入这片火热的赛道。
据统计数据显示，就人工智能领域整体而言，投资最多的还是集中在核心技术层，及部分应用层。
其中机器人/智能硬件、数据服务、计算机视觉三者占据半壁江山。其实对于大公司来讲一般会布局整体，在三个层面“通吃”，不仅在产业，也在数据近乎垄断，而没有哪一家公司能够抓住所有的机会。因此，可能你关注的正是大公司忽视的。
研究显示，81%的受访者承认 用数据训练人工智能的过程比他们预期的要困难， 这表明，初创公司仍然可以在数据方面大有可为。 “单点突破”数据的垂直化也可以有发展的余地，甚至更具有优势 。
数据：是基础也是机遇
在人工智能大战的过程中，视觉、听觉、语义识别等能力几乎成为标配，要让机器变得越来越“智能”， 需要海量优质的标注数据来提升机器学习的准确性 。
数据虽然是AI的基础，但也是AI技术发展中的重中之重 ,标注数据的准确性直接影响算法模型训练的表现及产品的落地速度 。
AI时代，可以说质量与效率是AI领域的共同追求，在各个行业落地进程不断加速的情况下， 数据审核则是确保标注数据质量与效率并存的必备岗位 。
数据审核对于AI的意义
一方面无论是人工的标注数据，亦或者是机器标注的数据，不同的项目，难度不一，标注的过程中难免会出现偏差，数据审核这个时候就要通过对项目规范的熟悉， 以全检/抽检的方式，确保标注数据的准确度
另一方面数据审核流程中，审核师能够根据所标注项目的要求引入项目的查错规则, 进一步保障了所标注数据精度的提升
整体而言 数据审核的存在就是为了更好地提高数据标注的效率、质量与安全 。
AI数据质量已经成为人工智能行业发展的痛点,数据审核不仅是将高精准的标注数据交付给上游企业，助力AI在不同场景的应用落地，更是进一步加快了智能时代的到来。
相信AI数据审核数据服务行业有你的加入，将会进一步推动人工智能产业落地进程,加速未来的到来。
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