本文摘要：，完全是没用于人工智能技术的公司的两倍。在要求雇用一个CAIO之前，问以下问题来评估你为AI所做到的打算:1 .工作你的公司目前在用于什么样的数据和分析?一般来说情况下，企业领导者指出他们公司的数据质量很好，实质上往往是不完全一致的，不原始的，有偏见的，产于在有所不同的系统，甚至是不准确的。“垃圾输出，垃圾输入”形容这些数据十分适合，这是公司战略、计划和优先事项的基础。 你的公司的数据和分析的基础设施的质量，以及分析的文化，对所有人工智能措施都是至关重要的。

，完全是没用于人工智能技术的公司的两倍。在要求雇用一个CAIO之前，问以下问题来评估你为AI所做到的打算:1 .工作你的公司目前在用于什么样的数据和分析?一般来说情况下，企业领导者指出他们公司的数据质量很好，实质上往往是不完全一致的，不原始的，有偏见的，产于在有所不同的系统，甚至是不准确的。“垃圾输出，垃圾输入”形容这些数据十分适合，这是公司战略、计划和优先事项的基础。

你的公司的数据和分析的基础设施的质量，以及分析的文化，对所有人工智能措施都是至关重要的。2、继续执行团队对现在的技术有确实的理解吗?对能力、潜在收益以及它对你的业务的影响具备基本的理解，这是一个相当大的竞争优势。

在这个充满活力的领域中，大大有新的发展，如果继续执行团队在理解技术方面领先，就不会更为无法让你的领导与目标和里程碑的构建确实实时。3 、他们否享有充足财力和人力上的资源来构建人工智能计划?构建企业层面上的切换要比大多数非技术人员估算的要艰难得多。该的组织必须不愿展开试验，并有风险容量这样做到。好几位商业领袖提及，要展开20到30次实验，以保证有少数需要构建。

亚马逊经营着数百项实验，而它的少数几个赢家——AWS、Prime、Alexa——为它们买单。4、公司否有机会认识领域内专家，否不愿投资准确的团队?享有好的团队，从管理人员到工程水平，是解决问题企业AI实行的所有其他挑战的基础。

意味着通过必要聘用是无法解决问题的，还必须通过伙伴关系、牵头项目、投资，甚至并购来构建。如果适合的团队和人员参予进去，那么就可以为整个的组织做到准确的事情。对于CAIO来说，搜寻的组织的区域来应用于人工智能是很大自然的，但是如果你没准确评估你当前的的组织状态，或没创建了有力顺利的先决条件，那么这些应用于就不会是不成熟期的。

正如来自奇点大学的尼尔·雅各宾斯坦(Neil Jacobstein)所建议的，“与一个灵活的团队一起跟上科技的发展速度是十分最重要的。”在高层有一个集中于的人工智能专家，每个人都必需问这个人问题，有可能不像享有一个强劲而非集中于的团队那样较慢有效地。(公众号：)编译器 via VB原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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