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Para as empresas em fase de arranque e as grandes empresas no campo da AI, é muito importante adquirir os talentos de AI de nível superior e ter a capacidade de transmissão contínua dos talentos, enquanto as empresas de start-up enfrentam muita pressão no nível de captura.
Devido a avanços algorítmicos, suporte de políticas, swarming de capital, indústria de inteligência artificial iniciou o passo em 2017, as start-ups de AI continuam a surgir, mas a escassez de profissionais agora se tornou um gargalo impedindo o desenvolvimento das start-ups de AI.
No início de dezembro de 2017, o "Livro Branco sobre os talentos globais da IA 2017" publicado pelo Tencent Research Institute em colaboração com o BOSS mostrou diretamente que existem cerca de 300 mil profissionais globais de AI no mundo com uma demanda do mercado na ordem de um milhão. Existem mais de 300 estudos de AI no mundo A direção das faculdades e universidades, o fornecimento anual do campo AI de cerca de 20000 graduados, longe de atender à demanda do mercado por talentos.
Nestas circunstâncias extremamente desequilibradas de oferta e demanda, start-ups, talentos gigantes que raspam entre o cada vez mais feroz. Usando o empregador para recrutar talentos, e até mesmo pagar o salário anual de milhões. Para as empresas start-up, como desenvolver suas próprias vantagens, Atrair mais talentos de AI?
O sistema de treinamento é uma falta de talento imperfeita
"Em comparação com a O2O, uma empresa pioneira na economia compartilhada, a AI se concentra em considerações de talento de maneira diferente", disse Gao Tianpi, diretor da Legend Capital, no 21st Century Business Herald.
Consumo O empreendedorismo de Internet é "heróis não pedem a fonte", desde que o talento talento compreenda o modelo de negócios, você pode começar um negócio. No entanto, as barreiras técnicas de AI maiores para o empreendedorismo, as fontes de talentos serão relativamente concentradas, principalmente pela inteligência artificial , A principal academia em ciência da computação.
Globalmente, não existem muitas instituições especializadas no treinamento sistemático de profissionais de AI no mundo, e a inteligência artificial é mesmo uma especialidade muito popular dez ou vinte anos atrás. Mesmo que alguém aprenda a direção da segmentação de AI, após a formatura A maioria também escolhe mudar.
"Isto é porque a tecnologia AI não é até o alvo prático até 2013, tantas majores relacionados com a AI mudarão para pesquisar, recomendando, etc. após a formatura, e há muito poucas pessoas que ficam nas indústrias relacionadas à AI, como a visual e a voz. Também levou ao presente, é difícil encontrar Já tem a experiência de trabalho do talento AI. "O CEO da Shen Jian Technology, Yao Chung, disse ao repórter do 21st Century Business Herald.
Ele acrescentou que as faculdades e as universidades começaram a atribuir importância ao cultivo de talentos de AI desde 2013. Levará vários anos do treinamento para a produção e a melhora gradual no número de graduados no futuro certamente provocará uma melhora gradual.
Além de um sistema de treinamento inadequado para faculdades e universidades, a Yao Song acredita que outra das principais razões para a falta de talentos de AI é a base relativamente fraca de indústrias relacionadas na China, por exemplo, há apenas alguns arquitetos que completaram um processador completo na China. Nos Estados Unidos, como a Nvidia, a Intel e outras empresas, você pode encontrar muito talento nesta área. A China na indústria é relativamente atrasada, pode escavar o grupo de talentos é relativamente superficial.
"A escassez de talento é um problema comum para as startups de AI, mas acredito nos próximos dois a três anos, vai derramar um grande número de talentos de IA, as pessoas vão melhorar e melhor." Huiyin Hui co-fundador e COO Guo Na na atualidade Talentos faltam com atitude otimista.
Ela disse que, como ocorreu com o primeiro ecossistema iOS da Apple, apenas alguns engenheiros poderiam fazer aplicações na plataforma iOS e, talvez, em menos de um ano ou dois, os engenheiros da iOS faltariam, mas como o ecossistema da Apple Departamento de desenvolvimento, haverá um grande número de pessoas que aprendem rapidamente esta tecnologia para alcançar o equilíbrio de oferta e demanda de pessoal qualificado.
O diretor executivo da Shun Capital, Meng Xing, disse ao repórter do 21st Century Business Herald, o escalão de talentos de AI dividido em três lotes. O primeiro lote é o algoritmo mais forte dos cientistas, eles fazem seu próprio quadro e pesquisa de ponta, o que As pessoas no mundo não têm muito.
O segundo grupo de pessoas talentosas pode não ser capaz de criar estruturas originais. No entanto, eles podem adaptar, melhorar e personalizar os projetos em um quadro mais popular. Essas pessoas aumentam gradualmente o número de pessoas como resultado do treinamento contínuo.
A terceira parcela baseia-se inteiramente na estrutura existente para o ajuste dos parâmetros do talento, tais pessoas muitas pessoas que não são anteriormente indústria de AI, através de aulas abertas ou treinamento podem aprender isso.
Meng Xing acredita que a atual falta de campo de AI é um algoritmo inovador que os cientistas que estão no topo para resolver os problemas fundamentais das pessoas, da academia e da indústria são muito competitivos. Além disso, com o negócio da AI para A direção dos aplicativos de desembarque, a capacidade de entender os requisitos de aplicativos e as capacidades tecnológicas dos limites do gerente de produtos da IA também são cada vez mais atenção.
Batalha de talentos da empresa de empreendimentos
Para as empresas em fase de arranque e as grandes empresas no campo da AI, é muito importante adquirir os talentos de AI de nível superior e ter a capacidade de transmissão contínua de talentos, enquanto as empresas de start-up enfrentam muita pressão do que atrapalha as pessoas.
"Não é apenas BAT, Internet rápida, grandes manchetes hoje, empresas de internet que têm muito dinheiro na mão, mas também a qualquer custo para cavar. Nesta competição, algumas das empresas que votamos pelo Vale do Silêncio de volta Será difícil persuadir os outros a se juntarem.
Neste caso, o papel do fundador de uma empresa iniciante é ainda mais importante. "É precisamente porque você tem dificuldade em desenterrar tantos bovinos desde o início, então você precisa que o fundador seja uma vaca. Por exemplo, a tecnologia Shang Tang, a tecnologia Kuang Shi Os próprios fundadores serão tecnicamente únicos ". Ele disse.
Meng Xing acredita que as empresas de start-up para agarrar o principal ou "olhar para pratos". Por exemplo, algumas pessoas apenas prestam atenção ao dinheiro, a empresa precisa ser tão razoável no âmbito da transferência de salários. As grandes empresas pagam um nível fixo, as empresas de start-up serão mais flexíveis Algumas pessoas não valorizam os salários de curto prazo, prestam mais atenção aos enormes retornos de longo prazo, as empresas iniciantes no patrimônio, as opções de incentivos mais adequados. Algumas pessoas prestam mais atenção à sua própria voz, ao grau de respeito, as startups podem Dê-lhes mais escopo, alguns cientistas prestam mais atenção ao significado do que fazem, empresas iniciantes podem usar os recursos da empresa, idéias para atrair talentos.
Em outra dimensão, o talento vem com as pessoas, Meng disse que, se as empresas de capital de risco tiverem os recursos de cientistas bem conhecidos, eles também podem trazer talentos com base em relações de ex-alunos. É claro que a maneira mais importante de atrair pessoas talentosas é constantemente fazer a empresa É no negócio, avaliação e outros aspectos de manter o crescimento de alta eficiência, de modo que as pessoas pensem que esta é a oportunidade.
Hui Hui Ying é uma equipe pioneira com conhecidos recursos de cientistas. Entende-se que o Dr. Hui Xing, cientista-consultor em chefe de Hui Hui Hui Ying, é Professor Xing Lei, diretor do Centro de Física Médica da Universidade de Stanford e também o principal especialista em imagens médicas entre os chineses globais. Chai Xiang Fei é o pós-doutorado da Universidade de Stanford, Guo Na Ben Shuo, graduado da Universidade de Tsinghua.
"A competição entre as empresas de AI na análise final é a competição de talentos, esse talento é recursos escassos no mundo". Guo Na no repórter do século XXI do Business Herald disse que o campo da imagem médica já possui características típicas interdisciplinares, seja tecnologia Equipe ou equipe de mercado, todos precisam de combinações diversificadas e interdisciplinares. Com diferentes origens de conhecimento e experiência de talento, a sabedoria de diferentes áreas e, em última análise, a formação de produtividade em malha fechada, quebrando as limitações de um único assunto.
Em termos de aquisição de talentos, Huihui Huiying utiliza todos os tipos de recursos de ex-alunos e lançou o "Programa de Excelência", em conjunto com a Universidade de Stanford, em agosto do ano passado, para enviar talentos de AI e profissionais médicos para Stanford para treinamento interdisciplinar contínuo. Enquanto isso, Huihui Hui Ying também está com a Universidade de Tsinghua e outras faculdades e universidades nacionais para estabelecer laboratórios conjuntos, continuando a resolver o problema do fornecimento de talentos e treinamento.
"Há um longo caminho a percorrer de laboratório para produto e aplicação clínica, e a empresa é o lugar onde a industrialização e a industrialização são as mais fortes, de modo que a ligação entre a empresa e as universidades é mais propícia ao cultivo de pessoal qualificado". A Sra. Guo também apresentou isso no momento Graduados de AI nas faculdades e universidades da indústria, níveis de salário anuais em centenas de milhares para vários milhões de RMB. A força de talentos da IA na China e os padrões internacionais, de modo que o nível salarial também é relativamente próximo de Huiying Huiying, a empresa no mensal humano Os custos representam mais de 70% das despesas totais.
Chefe cientifico não pode ser implorado
O endosso de tal talento superior de IA como cientista-chefe parece ter se tornado o "padrão" para as empresas de celebridades da IA, afinal, a posição da indústria de cientistas principais determina em grande parte o auge que as startups podem alcançar.
"Os principais cientistas, como o talento superior de IA, podem ser atendidos com a demanda, também são alguns dos poucos no mundo". O parceiro fundador da capital de Xinghan, Yang Song, do jornal 21st Century Business Herald, disse.
Por exemplo, a Xinghan Capital investiu recentemente na Kun Yun Technology, uma empresa que fabrica chips de AI. Um dos seus fundadores, Lu Yongqing, membro do Instituto Real de Engenharia e professor do Imperial College de Londres, também é o principal cientista-chefe da indústria. Quase 30 anos de inteligência artificial Isso trouxe um grande bônus ao projeto. Sob a liderança do Dr. Lu Xinyu e seu discípulo, o Dr. Niu Xinyu, as capacidades tecnológicas da empresa podem manter seu alto nível na indústria.
No entanto, o cientista em chefe não é uma condição necessária para julgar o projeto. Yang Ge disse que Xinghan Capital ainda está olhando o projeto da natureza do negócio. O objetivo é encontrar empresas verdadeiramente valiosas e avaliar sistematicamente a empresa a partir da perspectiva de tecnologia, produtos e mercados Consideração.
De acordo com Meng Xing, se um cientista em chefe se torna um indicador importante de uma start-up depende principalmente do que a empresa iniciadora faz: se uma empresa faz o start-up tecnológico de linha de fundo, a capacidade humana básica determina as capacidades de pesquisa e desenvolvimento tecnológico da empresa e as capacidades de pesquisa e desenvolvimento tecnológico A natureza avançada decide se uma empresa pode sobreviver ou não, e nessa empresa é importante que o time fundador equipe seu cientista em chefe com o talento de AI.
Se as empresas fabricam produtos da indústria de produtos industriais verticais, como o monitoramento facial no campo da segurança e a identificação de certas características da planta no campo da agricultura, a empresa não competirá com a pesquisa acadêmica inovadora e a teoria do quadro. Em vez disso, Coisas de produto, engenharia, como otimizar o consumo de energia, otimizando a experiência do usuário.
Para essas empresas, os principais cientistas são menos importantes, e mesmo os cientistas menos que superiores têm benefícios ainda maiores, porque eles não estão emaranhados se isso é uma questão de curso, mas sim um foco mais prático sobre isso As coisas não resolverão o problema da indústria ", disse ele.