你的下一个大招应该是首席人工智能官吗?

随着越来越多的公司转向人工智能来与客户沟通，理解大数据，并为棘手的问题寻找答案，一些人表示，现在是时候考虑聘请一名首席人工智能官了。

首席人工智能官(简称CAIO)可以让你的c级高管坐上首席信息官(CIO)、首席财务官(CFO)、首席技术官(CTO)和首席执行官的大桌子。

"A.I. is going to be really important to some companies – enough to have top officers who will focus on just that," said Steve Chien, head of the artificial intelligence group for NASA's Jet Propulsion Laboratory in Pasadena, Calif. "And beyond that, you'll want every employee thinking about how A.I. can improve what they do and you'll want a chief A.I. officer overseeing all of that. They should be constantly thinking about how A.I. can improve things."

JPL / NASA

简他说，越来越多的人对在大公司安插caio感到兴趣。他是第一个注意到这一点的，因为他经常接到猎头公司的电话，希望聘用他。

虽然他没有上钩，但他热爱自己在JPL的工作，在那里他与空间探索的自动系统一起工作，简说他已经被航空公司、食品制造商、矿业公司和制药公司接洽过。

并非所有的这些公司均对执行层的经理专门寻找，但他们都在寻找一个人来监督人工智能的努力，无论职务的。

喷气推进实验室没有一个CAIO，但简说，已经有大约在一个组织需要有一个讨论，以便专注于机器学习，A.I.，自主和机器人。

随着使用活性成分。感兴趣在公司的成长，它可以使意义有专人负责其使用。据3343个全球数据和分析的决策者Forrester Research的调查显示2016年，世界各地的公司的41％的投资A.I.和20％计划明年投资于技术。

著名人工智能科学家安德鲁·吴(Andrew Ng)在一份声明中写道:“人工智能仍不成熟，发展迅速，因此指望所有高管都完全理解它是不合理的。文章张贴在十一月在哈佛商业评论。“但如果你所在的行业产生了大量数据，很有可能利用人工智能将这些数据转化为价值。”对于大多数拥有数据但缺乏深入人工智能知识的公司，我建议雇佣一位首席人工智能官或人工智能副总裁。”

2011年至2012年，Ng创立并领导了谷歌大脑深度学习项目，2014年至今年3月，他担任中国搜索公司百度的首席科学家。现在他是斯坦福大学的兼职教授。

自从他离开百度的职位后，Ng说他不再接受采访，他在11月写的那篇文章代表了他对CAIOs未来的看法。

“首席A.I.官的好处是有别人谁可以确保A.I.得到跨越孤岛应用，”吴写道。“一个专门A.I.队有吸引人才A.I.和维护标准的机会较高。但是专门的团队需要领导，我看到越来越多的公司聘请高级A.I.领导人建立跨职能团队A.I.。”

然而，并非所有人都同意这一点。

Forrester研究公司的分析师布兰登·赛尔说A.I。不保证其自身的C级官员。

“我相信在A.I.的承诺，但它将被嵌入在每个业务线和业务线将自己的活性成分。这些特定情况下，”他说。“我不认为这将需要有自己的首领。我认为应该带头A.I.的人是首席数据官或首席分析官，因为他们了解机器学习的作品。”

赛尔补充说，他设想的大科技公司像谷歌，Facebook，微软，亚马逊和苹果有CAIO因为有那么多他们的工作将越来越依赖于A.I.

不过，大多数公司都不会出现这种情况，至少暂时不会。

与Gartner分析师惠特·安德鲁斯表示，该排名主要不必要的。

他说:“公司应该让首席数据官来扮演首席人工智能官的角色。”“如果你没有首席数据官，为什么会这样?”我需要一个可以帮助我度过难关的人，这很有道理，但这并不意味着你应该有一个主管所有事情的人。”

根据安德鲁斯的说法，首席数据官将负责人工智能的基础设施以及它工作所需的数据。

他说，大型金融公司，以及涉及自动驾驶汽车、汽油和石油、医疗保健和制造业的公司可能需要一个CAIO，但这不会成为常态。

“公司并不像他们认为的那样需要人工智能，”安德鲁斯说。“不管你是否真的想要人工智能在美国，你的首席数据官是向你的组织交付人工智能的最佳场所。”

喷气推进实验室的钱不同意。

“我觉得有些人就是不明白A.I.有多大将是，”简说。“我认为他们是响应而不是有远见的人。”有一个首席数据官，谁可能已经有他或她的手满，采取人工智能以及，可能是一个错误，他说。

“我认为这种观点有很多缺点，”他说。“一些公司可能会这样做，但这是在他们自己的风险……我的观点是，它远远超出被动存档，甚至数据挖掘。”而是从这些数据中挖掘知识。”

CAIOs将帮助制定在整个公司使用人工智能的战略，同时也在寻找可以使用人工智能的新领域。人工智能公司的高管们还将把重点放在雇佣人工智能专家上。

他们还将监测A.I.根据需要策略和使用，做出修正方向。这本身，将是一个很大的工作，根据简。

“如果(公司)不理解人工智能与未来核心业务的关系，那么它们将在竞争中遇到麻烦，”钱说。“如果他们没有一个首席人工智能官，他们要么是在掩盖事实，要么就是不知道它有多重要。”如果他们不知道这有多重要，那就不好了。”

这个故事，“如果你的下一个大的租赁是首席A.I.官？”最初由出版《计算机世界》 。