尽管在人工智能领域的投资激增，但人工智能技能短缺正在制约企业的实施。
一个最近的一项调查由Censuswide代表红帽公司进行的一项调查采访了英国及其他主要市场上的609名IT经理。超过80%的IT经理报告称存在迫切的人工智能技能短缺，主要集中在以下几个领域：生成式AI, 大型语言模型(LLM们)和数据科学。这比去年的72%有所增加。
推销AI的需要、使用AI的需要以及无法做到这些导致了我所说的“AI停滞”，这是一个复杂的问题，困扰着包括我自己在内的许多人工智能领域的从业者。
人工智能几乎停滞不前
技术提供商继续投入资源进行人工智能开发，创造先进的工具、平台和基础设施。科技巨头和初创企业的AI投资达到了前所未有的高度，行业观察者预测2024年仅AI初创企业就将获得超过1200亿美元的资金支持。Nvidia、OpenAI和Anthropic等主要玩家对蓬勃发展的AI市场的贡献让人想起了互联网泡沫时代。这种资本流入通常是一个积极的信号，表明对未来回报的兴趣和信心非常强烈。
然而，尽管微软、谷歌、亚马逊和其他大型供应商正在大力投资人工智能基础设施，他们也面临着越来越多的压力，需要促进企业成功实施这些技术。他们的未来发展取决于向尖端技术注入资金以及用户有效采用这些解决方案的能力。
此外，随着像英伟达这样的公司在推出创新的人工智能硬件时面临运营上的挫折，这种快速发展的技术所伴随的风险也随之放大。性能和可靠性问题可能会对人工智能产品的形象产生负面影响，使潜在的采用者更加犹豫不决。这些挑战说明了在技术抱负与实际执行之间的脆弱平衡。
我们需要创造性的解决方案来确保技术供应商的持续增长，特别是那些高度依赖广泛人工智能采用的大云公司。高额投资与低度采纳相结合可能会给技术供应商带来不安定的环境。随着人工智能能力对于云计算服务变得越来越关键，风险也比以往任何时候都要高。
不跟随需求的供应
故事并未结束。由于缺乏合格的AI人才，企业无法利用这些进展，这导致了一个瓶颈，有些人将其比作即将来临的AI泡沫。当今的企业面临着一种急缺局面，缺少能够推动有意义项目的AI专家——数据科学家、机器学习工程师和AI从业者。这种人才缺口还因薪酬飞涨和竞争激烈的就业市场而加剧，使得寻找技能娴熟的专业人士变得越来越困难。
这一显著的人才短缺意味着企业无法实施人工智能技术。这扼杀了创新。高水平投资与人工智能采用速度放缓之间的这种脱节凸显了需要采取更具战略性的方法，弥合技术进步和实际应用之间的差距。这是让我们摆脱人工智能停滞状态所需要的。
人工智能停滞的影响不仅仅体现在数字上；它直接影响到技术领域的竞争地位。随着企业推迟人工智能的实施，云服务提供商可能会陷入一个反馈循环中，在这个循环中，未实现的期望会导致失望和投资信心下降。这种动态可能导致市场重新评估，即使是最有前景的人工智能项目也会受到审视。
我们可以期待什么？
实施人工智能不仅仅是获取先进工具那么简单；它需要一个全面的战略，包括充分的培训、文化变革和持续的支持。组织需要营造一个能够让AI蓬勃发展的环境，确保领导层和员工都相信这些投资将带来实际回报。这就是为什么解决人才短缺问题不仅仅是为了填补职位，而是要建立与长期目标相符合的能力。
未来的人工智能采用情况仍不确定。尽管压力增大，大多数组织最终会克服这些初期障碍，并实现长期的生产力增长。关键是在短期波动中保持乐观，认识到当前的挑战是可以克服的。
谁来修这个？
每个人应该怎么做才能重新启动人工智能并为重大投资带来重要商业价值？技术提供商和企业都需要做一些工作。
技术提供商应该：
- 与教育机构合作，提供培训项目以教授员工人工智能和数据科学技能。
- 创建用户友好的工具和支持服务，以简化将人工智能技术融入企业的过程。
- 与大学和初创企业建立战略联盟，共享资源以创建全面的人工智能解决方案。
- 根据各个行业的独特需求定制AI解决方案，并通过相关的案例研究展示其即时价值。
企业应：
- 建立内部培训项目以提升员工技能，并招募专注于人工智能的多元化人才。
- 鼓励在协作环境中试验人工智能技术。
- 试点人工智能项目以了解在扩大规模之前的好处和障碍。
- 投资于数据管理实践，为有效使用人工智能做好准备。
- 将人工智能倡议与业务目标对齐，并建立指标以跟踪成功。
现在的麻烦是，企业和技术供应商互相观望，各自希望对方来解决问题。遗憾的是，事情并不像他们期望的那样运作。