AIのおかげで売上が24%増加しました。このようなAI人材はどこで見つけられるのでしょうか?

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この記事はWeChatの公開アカウント「Computer World」から転載したもので、著者はMaria Korolovです。この記事を転載する場合は、Computer World 公式アカウントまでご連絡ください。

AI、機械学習、データサイエンスに関連するスキルの需要は依然として高く、多くの企業が、意思決定を促進し、AI の予測力を最大限に活用するための深いデータ分析を得るために、重要なポジションを埋めるために競争しています。

スキル不足は、AI が将来の鍵となる企業にとって特に懸念される問題です。 CRM SaaS プロバイダーの Salesforce は間違いなくこのカテゴリに分類されます。同社の Einstein プラットフォームは、企業が AI ツールを導入する最も一般的な方法の 1 つです。ほとんどの企業にとって、すでに使用しているプラ​​ットフォームに AI を組み込むことは、この新興テクノロジーを活用するための重要な手段です。

IBMの世界的なAI導入データによると、AI導入の最大の障壁はスキル不足だが、COVID-19パンデミックにより43%の企業がAIの導入を加速していると回答している。

セールスフォースは過去1年間で過去最高の利益を報告し、AI駆動のEinsteinプラットフォームのおかげもあって総売上高は24%増の210億ドルに達した。 Salesforce にとって、AI とデータ サイエンスの才能を創造的に追求することは非常に重要です。

Salesforce の製品管理担当シニアバイスプレジデント兼 Einstein ゼネラルマネージャーのマルコ・カサライナ氏は、Einstein の予測サービスの利用回数は 2019 年の 1 日あたり 10 億回から、昨年 11 月には 1 日あたり 800 億回に増加したと述べています。この成果は、一流大学以外の多数の人材源を活用するなど、人材の発掘とスキル向上に向けた多角的なアプローチなしには実現できなかったでしょう。

非伝統的な分野で才能を見つける

Salesforce にとって、AI 関連のプラットフォームとサービスの開発をサポートするには、従来の企業の採用チャネルを掘り起こして分析する以上のことが求められます。ほとんどの企業が地元の大学や優れた技術の歴史を持つ大学との関係構築を目指していますが、Salesforce は世界中の 700 を超える大学とパートナーシップを確立しています。

その結果、Salesforce は必要なスキルを持つ卒業生を見つけやすくなったと Casalaina 氏は語った。これは、行われている作業の幅広さだけでなく、現在多くの大学で必須となっているコースの変更によるものです。

「今日 Salesforce に入社する開発者の多くは、何らかのデータ サイエンスのバックグラウンドを持っています」と彼は言います。「データ サイエンスは、現在、コンピューター サイエンスの主要カリキュラムの一部になっています。彼らは、多かれ少なかれ、そのままデータ サイエンスの仕事に就くことができます。これは悪いことではありません。」

Salesforce は、IT 人材パイプラインの再定義と多様化を目指す非営利団体 Year Up とも提携し、34,000 人を超える恵まれない若者が金融やテクノロジー分野で雇用機会を見つけられるよう支援しています。

「このプログラムは、Year Up と提携して、過小評価されている若者にセールスフォースでのインターンシップの機会を提供しており、その多くがその後正社員になっています」とカサライナ氏は語った。

企業が専門知識を持つ経験豊富な人材を求めている場合、カサライナ氏は、arXiv.org などの Web サイトで AI 研究論文をいくつか調べて、有能な専門家を見つけ、従業員の個人的なネットワークを活用することを推奨しています。

チームメンバーの多くは数学やデータサイエンスの博士号を持っているが、チームメンバー全員がそれほど深い AI の専門知識を必要としているわけではないと彼は語った。

「データサイエンスはAIの20％に過ぎません」と彼は言う。「AIの大部分は、データを正しく整理して処理し、それを人間の直感と一致させることです。」

同氏によると、この仕事にはSalesforceプラットフォームに精通し、顧客がそれをどのように使用しているかを理解する必要があるという。 「機械学習はその一部ではあるが、すべてではない。」

そのため、Salesforce が採用しているもう 1 つの型破りな採用戦略は、現在 AI 関連の仕事に就いていないものの、この分野で働くことに興味のある人を見つけることです。 LinkedIn が今年初めに実施した分析によると、データサイエンスと AI の分野で働く従業員の半数は無関係の分野から来ていた。

Salesforce では、社内で雇用された非技術系の従業員も含まれます。 「社内にはAIチームの一員になりたいという人がたくさんいます。社内の他部門の人がチームに加わってくれると助かります」とカサライナ氏は語った。

社内で水平異動した社員は、すでに会社の文化や製品ラインを理解しているからです。

「私のチームには営業出身者がいます」とカサライナ氏は言う。「ブラッドはセールスフォースの元営業マンです。彼は当社の AI 製品を含む製品を販売していました。それ以前は、製薬会社で営業をしていました。」

彼は現在、Einstein のプロダクト マネージャーを務めています。 「彼は複数の開発チームを管理し、エンジニアと協力して要件を特定し、顧客とコミュニケーションを取っています」とカサライナ氏は言います。「たとえば、今日はブラッドと私はユーザー調査について話し合いました。」

ブラッドは、仕事をするために、データ サイエンティストの間で人気のあるプログラミング言語である Python に精通している必要はありませんでした。

「彼が Python に精通しているのは素晴らしいことです。機械学習についてより深く理解することは常に良いことです」と Casalaina 氏は言います。「しかし、Einstein プラットフォームのアーキテクチャの性質上、彼はそれ以上続ける必要はありません。彼は機械学習を理解する必要があり、そして理解しています。しかし、ニューラル ネットワークを使用するかランダム フォレストを使用するかを決定する必要はありません。Einstein プラットフォームは、その多くを自動化します。」

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Salesforce の他の部門から AI チームに従業員が異動する場合、通常はまず Salesforce のプロダクト マネージャー向けの社内 AI コースを受講するか、Salesforce が提供するその他の社内認定資格を取得します。

「多くの人がそのように始めました。中には、Courseraのような外部機関から認定資格を取得した人もいます」と彼は語った。

Trailheadプラットフォームの使用

Salesforce のトレーニングの主なプラットフォームは Trailhead プラットフォームであり、社内従業員と一般ユーザーの両方が利用できます。 「私たちは Einstein システム全体と、Trailhead に大量のコンテンツを持っています」と Casalaina 氏は言います。

コンテンツには、200 を超える学習モジュールと 15 のプロジェクトが含まれます。たとえば、ユーザーはさまざまな猫の品種を識別する猫救助アプリを作成できます。

「実際、私は多くのモジュールを自分で書きました」と彼は言います。「ハンズオン体験では、Salesforce のプロセスの一部を学び、いくつかのデータを事前にロードし、Einstein の機能を試して、プロセスを順を追って説明することができます。機械学習と互換性があるように作成されたデータと、現実的になるように作成された非常にユニークなデータセットを使用します。」

カサライナ氏は、プラットフォーム用のコンテンツを作成するだけでなく、自身もいくつかのコースを受講していると語った。

同氏は、Trailhead のすべてのコンテンツは無料で一般に公開されていると述べた。 Trailhead を使用して自社の従業員をトレーニングしたい他の企業も、1 ユーザーあたり月額 25 ドルの myTrailhead for Employees サービスに登録できます。

著者: Maria Korolov は、過去 20 年間にわたり、新興技術と新興市場を追跡し、報告してきました。

元のURL:

https://www.cio.com/article/3626528/how-salesforce-finds-and-upskills-ai-talent.html