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根據(jù)Alteryx委托YouGov進(jìn)行的研究表明，海灣地區(qū)在疫情后推動(dòng)人工智能創(chuàng)新方面具有獨(dú)特的地位，該研究顯示，在接受調(diào)查的海灣員工中，有驚人的50%現(xiàn)在能夠?qū)⑺麄兊娜粘Ｈ蝿?wù)自動(dòng)化。

相比之下，只有16%的英國(guó)工人和24%的德國(guó)工人報(bào)告了他們有類似的能力。

盡管已經(jīng)存在成功的核心部分，但97%的員工表示，需要向所有數(shù)據(jù)工作者提供培訓(xùn)，以“真正釋放商業(yè)價(jià)值”。調(diào)查指出了由于培訓(xùn)方案應(yīng)用不一致而產(chǎn)生的問題，在這些方案中，只有現(xiàn)有的專家，包括合格的數(shù)據(jù)科學(xué)家，才能獲得重要的數(shù)據(jù)技能提升。

“雖然數(shù)據(jù)正日益成為商業(yè)的通用語(yǔ)言，但很少有人接受所需的培訓(xùn)，缺乏基礎(chǔ)數(shù)據(jù)技能仍然是海灣地區(qū)向人工智能主導(dǎo)的創(chuàng)新邁進(jìn)的重要絆腳石，”"Alteryx首席數(shù)據(jù)和分析官Alan Jacobson說。

由于員工缺乏當(dāng)今商業(yè)環(huán)境所需的基本數(shù)據(jù)文學(xué)技能，27%的數(shù)據(jù)科學(xué)家每周至少花九個(gè)小時(shí)來完成基本數(shù)據(jù)任務(wù)，如清理、混合和塑造，14%的受訪數(shù)據(jù)科學(xué)家在相同的任務(wù)上花費(fèi)至少30個(gè)小時(shí)。

“缺乏持續(xù)的培訓(xùn)，以及缺乏標(biāo)準(zhǔn)化知識(shí)是海灣地區(qū)未來技術(shù)項(xiàng)目的核心挑戰(zhàn)——特別是新的人工智能戰(zhàn)略，”Alteryx中東和非洲地區(qū)副總裁Kerry Koutsikos說。

“數(shù)據(jù)科學(xué)家沒有把時(shí)間花在先進(jìn)的人工智能項(xiàng)目或價(jià)值驅(qū)動(dòng)工作上，而是讓他們的時(shí)間被基本數(shù)據(jù)任務(wù)所消耗，這些任務(wù)可以而且應(yīng)該由其他工人完成，”他補(bǔ)充說。

隨著普通員工繼續(xù)被排除在數(shù)據(jù)培訓(xùn)之外，調(diào)查顯示，該地區(qū)現(xiàn)在正為數(shù)據(jù)道德災(zāi)難做好準(zhǔn)備，39%的員工現(xiàn)在傾向于非正式指導(dǎo)，24%的員工傾向于非正式用戶群體。

“大數(shù)據(jù)在應(yīng)用于人工智能時(shí)需要上下文和人類智能。我們現(xiàn)在看到的是一個(gè)人工智能倫理難題。如果不是由數(shù)據(jù)科學(xué)驅(qū)動(dòng)，無意的數(shù)據(jù)偏差可能會(huì)蔓延，導(dǎo)致永久性的歧視性做法，以及不準(zhǔn)確和不一致的AI模型，”雅各布森說。

三分之一（31%）的MEA商業(yè)領(lǐng)袖認(rèn)為解決這一挑戰(zhàn)是“別人的問題”，Koutsikos在其中評(píng)論說：“許多商業(yè)領(lǐng)袖認(rèn)為轉(zhuǎn)型和人工智能項(xiàng)目只與技術(shù)有關(guān)，但任何技術(shù)都只是提供人類創(chuàng)造力的工具?！?/p>

“無論是否提供培訓(xùn)，數(shù)據(jù)工作和自動(dòng)化都在進(jìn)行......企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者必須通過為所有員工提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)技能，并消除數(shù)據(jù)和技術(shù)團(tuán)隊(duì)的壓力來最大限度地緩解面臨的挑戰(zhàn)，”他補(bǔ)充說。