Salesforce が AI 人材を見つけ、スキルを向上させる方法

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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、企業は意思決定を促進し、AIテクノロジーの可能性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人材の獲得に競い合っています。

熟練した人材の不足は、人工知能が将来の発展に重要な役割を果たす企業にとって特に懸念される。 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 つであり、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、この新興技術を活用するための重要な方法です。

IBMの世界人工知能応用データによると、AI応用の最大の障害はスキル不足である。それにもかかわらず、43％の企業が、流行により人工知能の活用を加速していると回答した。セールスフォースは昨年、AIを活用したEinsteinプラットフォームのおかげもあって、総売上高が24%増の210億ドルとなり、過去最高の収益を報告した。 Salesforce にとって、AI とデータ サイエンスの才能を発掘する上で創造性を発揮することが重要になります。

セールスフォースの製品管理担当シニアバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーのマルコ・カサライナ氏は、アインシュタインの予測サービスの利用回数が2019年の1日あたり10億回から昨年11月には1日あたり800億回に増加したが、これは人材の発掘とスキルアップに向けた多面的なアプローチなしには実現できなかっただろうと語った。さらに、トップクラスの大学以外の人材プールを活用することも含まれます。

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成長をサポートするには、従来の企業採用チャネルを活用するだけでは不十分です。ほとんどの企業が、豊富な技術的才能を持つ地元または伝統的に豊かな大学との関係を模索する一方で、Salesforce は世界中の 700 を超える大学と提携しています。

カサライナ氏は、こうした取り組みを通じて、Salesforce は必要なスキルを持った卒業生をより簡単に見つけられるようになったと述べている。これは、その活動の幅広さだけでなく、今日多くの大学がカリキュラムの調整を必要としているという事実によるものです。

「今日Salesforceに入社する開発者の多くは、データサイエンスのバックグラウンドを持っています」と彼は言いました。 「これは現在、コンピュータサイエンスの主要カリキュラムの一部になっています。生徒たちは多かれ少なかれこの知識をかなり早く習得できます。それは悪いことではありません。」

Salesforce はまた、IT 人材パイプラインの再定義と多様化を目的としたプログラムで非営利団体 Year Up と提携しており、34,000 人を超える恵まれない若者が金融やテクノロジーの分野で仕事を見つけるのを支援してきました。

「イヤー・アップは貧しい家庭の若者にインターンシップを提供しており、その多くが正社員になっています」とカサライナ氏は語った。

他の経験や専門知識を持つ人材を探している企業に対して、カサライナ氏は、arXiv.org などのサイトで AI の研究論文を調べて有能な専門家を見つけたり、従業員のネットワークを活用したり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 の専門知識を持っている必要はない、と彼は語った。

「データサイエンスはAI技術の20％を占めている」と彼は語った。 「多くの AI は適切な形式でデータを取得し、そのデータを人間の直感と組み合わせています。」

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。 「機械学習はプラットフォームの一部ではあるが、すべてではない」と彼は語った。

そこで Salesforce が採用したもう 1 つの型破りな採用戦略は、現在 AI 分野で働いていないが、学習に興味のある人材を探すことです。 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人工知能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これに含まれます。 「当社ではAIチームの一員になりたいという人材が多く、社外の人材がチームに加わることは有益です」とカサライナ氏は語った。

社内で横方向に移動する従業員は、すでにその会社の文化と製品ラインを理解しています。

「私のチームのメンバーの一人は営業担当でした」とカサライナさんは言う。 「ブラッドはセールスフォースの営業担当者です。彼はこれまで、当社の AI 製品を含むいくつかの製品を販売してきました。それ以前は、製薬会社の営業職に就いていました。」

現在、彼はEinsteinプラットフォーム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いくつかの要件を開発し、顧客とコミュニケーションをとっていました」とカサライナ氏は語った。 「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ていました。」

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。

「人々はいつも彼にこれを期待しています。機械学習の技術をより深く理解することは常に良いことです」とカサライナ氏は語った。 「しかし、アインシュタイン プラットフォームの構築方法により、彼はすべてを理解する必要はありません。彼は機械学習の技術を理解する必要があります。本当に必要です。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必ずしもありません。アインシュタイン プラットフォームは、その多くを自動化します。」

従業員が Salesforce の他の部署から AI チームに異動する場合、多くの場合、最初に Salesforce の社内 AI プロダクト マネージャー 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す」と彼は言いました。 「Courseraなどのプラットフォームから外部認定資格を取得する人もいます。」

Trailheadトレーニングプラットフォームの使用

Salesforce の主なトレーニング プラットフォームは Trailhead であり、社内従業員と一般の両方が利用できます。 「Trailhead プラットフォームには完全な Einstein システムと大量のコンテンツがあります」と Casalaina 氏は言います。

これには、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種類の猫を識別する猫救助アプリを作成できます。

「実は、いくつかのアプリは自分で書いたんです」と彼は言う。 「ハンズオン体験では、Salesforce 製品の一部について実際に学習します。いくつかのデータを事前にロードし、Einstein システムの機能を試用して、プロセスを順を追って説明します。機械学習で機能するデータと、グラウンド トゥルースの非常に具体的なデータ 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、自らもいくつかのコースを受講したと語った。

全てのコンテンツは一般向けに無料で公開される予定だと彼は語った。 Trailhead プラットフォームを使用して自社の従業員をトレーニングしたい企業は、ユーザー 1 人あたり月額 25 ドルで myTrailhead for Employees アカウントにサインアップできます。