早在1997年，麦肯锡就提出了“为人才而战”的概念，并将其视为工作场所面临的紧迫挑战。可以肯定的是，人才之战只是在最近几年才加剧。42%的雇主担心他们将找不到所需的人才。

顶级人工智能(AI)人才的供应短缺。而且，随着Facebook和Google之类的公司争夺顶尖人才，招聘工作可能会面临巨大挑战。幸运的是，通过采用一些关键策略，公司甚至可以有效地与当今最抢手的雇主竞争。

制定引人注目的AI目的陈述

近年来，工作场所的士气骤降。现在，美国的敬业工人比例仅为34%。研究一直表明，员工敬业度与员工是否出于强烈的目标动机有很大关系。表现出壮成长的员工在具有强烈目标感的公司工作的可能性要高出三倍。

人工智能候选人不想花时间处理数据或从事乏善可陈的项目。他们想感到精力充沛。在制定招聘策略时，制定针对AI的令人信服的目标陈述很重要。理想情况下，该声明应基于您正在收集的数据类型。处理没有人或其他人无法访问的数据是令人兴奋的。您收集的数据有哪些独特的机会?加入公司后，准员工将如何有机会改变世界?这些是在整个招聘过程中都应该明确的事情。

有远见的公司将尽早开始招聘潜在的公民AI工人。尽管由于缺乏核心的AI技能，一些雇主可能会忽略这些工人，但它们可能是AI专家与组织其他成员之间的重要桥梁。如果结果仅限于企业的特定细分领域，那么AI计划的使用将受到限制。为了发挥作用，人工智能需要整体的企业级战略。

Gartner预测，对公民数据科学家的需求将比对传统的高技能数据科学家的需求增长五倍。公民AI工作者可能会遵循类似的轨迹。通过积极主动，您可以在竞争中领先并开始构建可持续的AI未来。

与大学合作

近年来，大学的重心已转移到为学生配备容易适用于劳动力的技能上。大学生感到比以往任何时候都更有准备进入工作场所。绝大多数(93%)的大学前辈认为他们所学的东西与他们的职业道路有关。几所尖端大学正在为学生做好准备，使他们立即进入工作队伍，为人工智能计划做出重大贡献。

打算招募顶尖AI人才的公司应与大学建立牢固的关系。这不仅涉及参加招聘会。他们应与专门从事AI及其相关功能的学术部门建立牢固的关系。他们还应该考虑赞助黑客马拉松和学生项目，以及开发以AI为重点的实习计划。

优先考虑多样性

迄今为止，人工智能工具遭受了严重的偏差。考虑一下来自亚马逊的面部识别工具，发现该工具对深色皮肤女性的错误率超过30%。在另一个令人不安的例子中，当一名黑人软件开发商发推文称该公司的图像识别技术将他的照片标记为“大猩猩”时，谷歌受到了抨击。

不难理解为什么存在偏见。在Facebook和Google的AI研究人员中，女性分别仅占15%和10%。而且，黑人员工分别仅占Google，Facebook和Microsoft员工的2.5%，4%和4%。

在人才争夺战中赢得胜利，需要高度重视多样性。在为AI招聘的最初工作中，许多雇主会忽略或优先考虑多样性招聘。赢得AI人才大战的公司将优先考虑从一开始就具有多样性。这样做将减少初始AI算法和模型中存在偏差的可能性。