


Compétences essentielles et caractéristiques d'un directeur de l'intelligence artificielle
Le directeur de l'intelligence artificielle (CAIO) a besoin de compétences multidimensionnelles pour stimuler l'innovation, construire et diriger une culture prête pour l'IA et exploiter des technologies complexes et en évolution rapide pour obtenir des résultats organisationnels tangibles. En outre, les CAIO doivent également disposer de solides capacités de leadership et être capables de piloter la planification stratégique et la mise en œuvre de l’IA dans un environnement en constante évolution. Les CAIO nécessitent des connaissances commerciales approfondies et une expérience technique pour comprendre et concilier
L'essor rapide de l'IA, en particulier de l'IA générative, a incité de nombreuses organisations à embaucher ou à promouvoir des directeurs de l'intelligence artificielle (CAIO).
Jusqu'à présent, de nombreux postes ont été concentrés chez les fournisseurs de technologies. Après la récente promulgation d'un certain nombre de projets de loi sur l'IA, des postes similaires ont émergé dans les entités gouvernementales. Mais au cours des prochaines années, le nombre de postes de CAIO dans les entreprises devrait continuer à augmenter.
Le CAIO est souvent considéré comme un membre clé du top management. À ce titre, ils doivent avoir fait leurs preuves dans la direction de projets d’innovation réussis parmi leurs membres, et avoir une compréhension claire de la manière de tirer parti de l’IA pour transformer l’organisation dans un souci d’éthique et de gouvernance. Ils doivent connecter les capacités de l’IA aux stratégies d’analyse des données et de processus métier, promouvant ainsi un état d’esprit axé sur l’IA dans toute l’organisation.
Générer des avantages commerciaux
Les entreprises qui souhaitent créer des postes de CAIO espèrent tirer divers avantages de l'adoption de l'IA, notamment une prise de décision améliorée, une efficacité accrue des processus commerciaux, une qualité de service, une rentabilité, une gestion des talents et une expérience client améliorées. et l'innovation. L’enjeu est de taille pour désigner la bonne personne, compte tenu de l’ampleur et de l’impact attendu.
Orla Daly, directrice de l'information chez SkillSoft Digital Learning, a déclaré : « Alors que l'IA devient finalement une force motrice pour obtenir de meilleurs résultats commerciaux dans tous les aspects de l'entreprise, la portée des connaissances et de la compréhension de CAIO devient incroyablement large. rôle, mais aussi sur la manière dont ils exploitent leurs compétences et connaissances plus larges au sein de l’organisation. Du côté des entreprises, le rôle du CAIO est de fournir un soutien pour tirer parti des compétences et des connaissances telles que l’IA et l’analyse des données. En utilisant un plus large éventail de compétences et de connaissances, ils peuvent aider les organisations à obtenir de meilleurs résultats commerciaux. Cela signifie qu'ils doivent comprendre et appliquer des technologies et des outils avancés, et savoir comment tirer parti de l'analyse des données pour atteindre leurs objectifs commerciaux. En outre, le CAIO doit également posséder certaines compétences en leadership. Ils doivent travailler avec différents départements et équipes pour garantir l'IA et les données.
Daly a déclaré qu'à un niveau élevé, le CAIO doit pleinement comprendre l'entreprise pour garantir où l'IA peut avoir un impact, que ce soit par le biais de nouvelles flux de valeur ou d'optimisation. Il a également souligné que les CAIO doivent avoir de l'expérience dans la conduite de la transformation, notamment en dirigeant le changement culturel et en améliorant les compétences des membres de l'équipe. Ils doivent également comprendre que des données de haute qualité sont essentielles au succès de l'IA, ainsi qu'un cadre de gouvernance pour l'utilisation de l'IA. de manière responsable et éthique.
Responsabilités principales d'un poste relativement nouveau
Nous en sommes peut-être aux premiers stades de l'essor du CAIO, mais les organisations établissent rapidement des attentes pour ce rôle. De nombreuses entreprises recherchent des candidats capables de stimuler l'innovation, de produire des résultats commerciaux significatifs et de travailler en étroite collaboration avec d'autres dirigeants pour gérer les risques.
Pour ce faire, a déclaré Daly, les CAIO doivent briser les silos et interagir avec de nombreux dirigeants de tous les secteurs d'activité et fonctions de support. Ils doivent travailler avec les dirigeants pour comprendre les besoins du département et intégrer des solutions d'IA pour améliorer la productivité et la prise de décision. La collaboration comprend également le travail avec les équipes de produits sur les opportunités de mise sur le marché.
Le CAIO devrait également être en mesure de travailler en étroite collaboration avec les unités de support et les équipes de projet pour fournir de nouvelles capacités d'IA, notamment : l'informatique, pour l'alignement de la technologie d'IA avec l'infrastructure existante ; les ressources humaines, pour le développement de la main-d'œuvre, pour comprendre le financement et les nouveaux coûts commerciaux ; modèles ; aspects juridiques et conformité pour garantir une utilisation responsable de l’IA.
Ils doivent développer les talents et améliorer les compétences pour s'assurer que les employés comprennent clairement les innovations et les risques associés à l'utilisation de l'IA.
Daly a déclaré : « Il est essentiel d'être un défenseur de l'apprentissage continu et de l'adaptabilité pour suivre le rythme rapide de l'IA, et pour les entreprises dotées de fonctions stratégiques de base, CAIO sera un partenaire clé dans la réussite.
What Makes Top. » Les CAIO sont différents ?
Avec un mandat aussi vaste, il est important que les CAIO possèdent de solides compétences en leadership et soient capables de favoriser une culture de communication efficace, de collaboration et d'établissement de relations positives entre les membres de l'équipe, explique Daly, en particulier compte tenu de la complexité et vitesse de changement impliquée dans la technologie de l’IA.
« Lorsque les CAIO, les dirigeants et les membres de l'équipe ont de bonnes compétences en matière de pouvoir, ils sont plus susceptibles de comprendre et de respecter les points de vue de chacun, de travailler ensemble pour atteindre des objectifs communs et de se soutenir mutuellement face aux défis, ce qui crée une ambiance positive et enrichissante. Culture d'équipe où chacun se sent valorisé et motivé à faire de son mieux. Même si les compétences techniques restent très pertinentes et nécessaires pour le CAIO et l'informatique, les compétences d'autonomisation telles que l'adaptabilité et la résilience permettent aux talents d'évoluer avec la technologie. doit également avoir une compréhension de haut niveau des technologies et des capacités de l’IA, ce qui est essentiel pour comprendre comment tirer parti des investissements en IA pour conduire la transformation et atteindre les objectifs commerciaux.
Mark Daley, directeur de l'intelligence artificielle à l'Université Western de London, en Ontario, l'une des 1 % des meilleures universités au monde, a expliqué : « En tant que professeur, l'informatique neuronale est l'un de mes domaines de recherche, je comprends donc que les progrès de l'IA sont moteur. En tant que vice-président de la recherche du CIFAR, j'ai acquis une perspective plus large sur le domaine mondial de l'IA et j'ai eu le privilège d'interagir avec des leaders d'opinion tels que Yann LeCun et Yoshua Bengio, lauréats du prix Turing. leader technologique. En plus de cette compréhension de haut niveau, un CAIO performant doit avoir une vision stratégique », a déclaré David Mathison, PDG du Chief AI Officer Summit, du CDO Summit et du CDO Club. et les équipes.
Mathison a déclaré que cela signifie avoir une compréhension approfondie de diverses technologies d'IA, notamment l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la génération augmentée par récupération (RAG) et la robotique (le cas échéant), et devrait maîtriser la science et l'analyse des données pour utiliser efficacement data Générez des informations et développez des modèles d'IA. Cela inclut également des compétences en analyse statistique, en visualisation de données et en modélisation prédictive.
Tout aussi important, les CAIO doivent comprendre les principes de gestion des risques et les exigences de conformité réglementaire associés à l'IA, ce qui les aide à garantir que les initiatives d'IA sont conformes aux normes juridiques et éthiques.
L'expertise en gestion des données est également cruciale pour Mark McCreary, CAIO, CSO et associé chez Fox Rothschild, un cabinet d'avocats américain comptant environ 1 000 avocats.
Il a expliqué : « Les utilisateurs voient l’IA comme un résultat – un outil qui améliore la pratique du droit – et j’ai un point de vue différent, et ce sont les données impliquées dans l’IA. Dans mon rôle, il est impératif de comprendre le rôle que jouent ces données. La technologie de l'IA explique comment ces données sont utilisées avant, pendant et après la production. «
En tant qu'avocat de l'entreprise chargé de négocier les contrats avec les fournisseurs, McCreary aborde ces problèmes pendant la phase contractuelle avec les fournisseurs. En tant qu'avocat en exercice, il se concentre sur les compétences disponibles ainsi que sur la qualité et l'exactitude des résultats. En tant que CAIO et CSO, il se concentre sur le partage des données, la manière dont elles sont utilisées et le moment où elles sont détruites.
« La combinaison de ces compétences en une seule personne est une approche unique que nous avons et nous en voyons les avantages à travers toutes ces étapes », a-t-il déclaré à propos de la combinaison des deux rôles de CAIO et CSO. Ce n'est pas rare. Le CAIO étant encore nouveau, de nombreuses organisations combinent le rôle de CAIO avec un autre poste de direction, notamment celui de directeur des données et de directeur du numérique.
Compétences incorporelles et stratégiques
Étant donné que la transformation de l'IA en est encore à ses balbutiements, les candidats qui font preuve de curiosité, d'adaptabilité et de motivation pour conduire le changement peuvent être un bon candidat pour ce poste, même sans expérience spécifique en transformation de l'IA. Parfois, cela est facile. à trouver au sein d'une organisation commerciale.
Daly a expliqué : « Compte tenu de la rareté des candidats, les organisations peuvent se tourner vers le développement de ces talents en interne, en formant des leaders qui ont une compréhension approfondie des opérations de l'entreprise, des équipes de direction et une compréhension de l'utilisation de la technologie de l'IA, des risques et de l'éthique. Un « talent complet » qui maîtrise différentes disciplines d'apprentissage, notamment la technologie, le leadership et la gestion des risques. » Elle a souligné que cela est également vrai pour les talents généraux en IA. Une enquête récente menée par SkillSoft a révélé que 42 % des responsables informatiques investiront dans la formation en IA au cours des cinq prochaines années pour combler le déficit de compétences en IA. Même au niveau CAIO, il ne s’agit peut-être pas seulement de trouver la bonne expérience, mais aussi de trouver des candidats possédant les compétences stratégiques et tactiques appropriées (ou la capacité d’acquérir ces compétences) pour réussir dans le poste.
Mathison du CDO Club a déclaré que ces compétences couvrent plusieurs domaines techniques, commerciaux et de communication, notamment :
Alignement avec les valeurs de l'entreprise et les objectifs organisationnels Leadership axé sur les résultats- Gestion financière et retour sur investissement
- Innovation et créativité
- Pratiques technologiques éthiques et responsables
- Gestion des risques et conformité
- Engagement et communication des parties prenantes
- Collaboration interfonctionnelle
- Planification stratégique à long terme
- Daly de SkillSoft a déclaré que même si l'expérience dans la transformation technologique dirigée par l'entreprise est bénéfique, mais il est encore plus précieux de savoir comment obtenir de meilleurs résultats grâce à une combinaison de changements de processus, de données et de technologies.
- Daley, de l'Université Western, a déclaré : « Personne ne sait encore à quoi ressemble le CAIO « parfait » ; nous sommes encore en train de le découvrir, et vous avez besoin de quelqu'un avec suffisamment de connaissances techniques pour suivre les derniers développements, qui se produisent si rapidement. . C'est incroyable, et il est capable de discerner la « réalité » du mirage, mais il faut aussi quelqu'un qui comprend les processus commerciaux, pas seulement le fonctionnement de l'organisation, mais aussi pourquoi elle fonctionne comme elle le fait. »
« Processus,. stratégie – tous ces éléments sont essentiels si vous voulez réussir », a conclu Daley.
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Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

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