1.یادگیری مداوم:

یکی از قوی ترین مهارتهای غیر فنی که تیم های AI/ML می توانند از آن استفاده کنند ، مهارتی است که تقریباً قبلاً داشته اند: علاقه طبیعی به چالش هایی که روی آن کار می کنند و رویکردی خلاقانه برای مقابله با آنها. این مهارت ها هنگام هدایت پیاده سازی فناوری های AI/ML در شرکت مفید خواهد بود. این تیم علاوه بر اینکه در پیاده سازی AI/ML پیشرو است ، باید خود فناوری در حال پیشرفت را بفهمد. وقتی صحبت از گسترش کارکنان می شود ، مدیران اطلاعات باید افرادی را جستجو کنند که بتوانند روی پای خود فکر کنند و به سرعت با ایده های جدید سازگار شوند.

2.توانایی انتقال ارزش داده ها:

اگرچه درک کامل این فناوری برای موفقیت تیم های AI/ML مهم است ، اما توانایی توضیح ارزش داده ها به روش غیر فنی چیزی است که همه ستاره ها را از بازیکنان معمولی متمایز می کند. آیا تیم ها از دانش خود در زمینه فناوری و مفاهیم تجاری برای ارزیابی داده ها ، نتیجه گیری و ارائه توصیه های مفید استفاده می کنند؟ بهترین تیم ها می توانند اصطلاحات فنی را به اصطلاحاتی تبدیل کنند که تیم های غیر داده می توانند بدون از دست دادن یکپارچگی اصول درک کنند.

3.اشتیاق و هیجان:

گاهی اوقات هنگام بحث در مورد نقش های فنی بسیار دقیق ، هیجان و اشتیاق نادیده گرفته می شود ، علیرغم این واقعیت که آنها مستقیم و به ظاهر آشکار هستند. هر دو ، برای رشد سازمان مهم هستند. در زمان استرس و عدم اطمینان ، شور و هیجان به تاب آوری تبدیل می شود که به پیشرفت نوآوری کمک می کند. به دنبال راه هایی برای جذب این گونه افراد در تمام سطوح سازمان باشید.

4.درک پیامدهای اجتماعی هوش مصنوعی:

درهم آمیختن اصطلاحات توسعه و پیاده سازی AI/ML آسان است. در بحبوحه نگرانی های اخلاقی در مورد جعل عمیق و تعصب در سیستم های هوش مصنوعی ، ضروری است تیم ها در گفت و گو بمانند. پرورش رهبران شرکتی اخلاقی که قصد دارند تأثیر جهانی کار را ببینند ، می تواند CIO ها را از مشکلات بدتر در راه نجات دهد - و احتمالاً حتی شرکت را در معرض دید عموم از رقابت قرار دهد.

215000624.267