最高人工知能責任者の必須スキルと特性

最高人工知能責任者 (CAIO) は、イノベーションを推進し、AI 対応の文化を構築して主導し、複雑で急速に進化するテクノロジーを活用して具体的な組織成果を達成するための多次元のスキルを必要とします。さらに、CAIO は強力なリーダーシップ能力を備え、絶えず変化する環境において AI の戦略的計画と実装を推進できる必要があります。 CAIO を理解して調和するには、深いビジネス知識と技術的背景が必要です

AI、特に生成 AI の急速な台頭により、多くの組織が最高人工知能責任者 (CAIO) を雇用または昇進させるようになりました。

これまでのところ、多くの役職はテクノロジーベンダーに集中していましたが、最近多くの AI 法案が公布された後、同様の役職が政府機関にも登場しました。しかし、今後数年間で、企業組織における CAIO のポジションの数は増加し続けると予想されます。

CAIO はしばしば経営トップの主要メンバーとみなされます。そのため、倫理とガバナンスを念頭に置いて組織を変革するために AI を活用する方法を明確に理解し、メンバー間でイノベーション プロジェクトを成功に導いた実績が必要です。 AI 機能をデータ分析およびビジネス プロセス戦略に結び付け、組織全体で AI ファーストの考え方を促進する必要があります。

ビジネス上のメリットの推進

CAIO のポジションを設定したい企業は、意思決定の改善、ビジネス プロセスの効率性の向上、サービス品質、収益性、人材管理、顧客エクスペリエンスの向上など、AI の導入によってさまざまなメリットを得ることを期待しています。そしてイノベーション。範囲と予想される影響を考慮すると、適切な人物を任命することは非常に重要です。 SkillSoft Digital Learning の最高情報責任者、Orla Daly 氏は次のように述べています。「AI が最終的にビジネスのあらゆる側面においてより良いビジネス成果をもたらす原動力となるにつれ、CAIO の知識と理解の範囲は信じられないほど広範囲になります。それは CAIO に関するものだけではありません。」役割だけでなく、組織内で幅広いスキルや知識をどのように活用するかについても考えています。」 ビジネス面では、AIやデータ分析などのスキルや知識の活用をサポートするのがCAIOの役割です。より幅広いスキルと知識を活用することで、組織がより良いビジネス成果を達成できるように支援できます。これは、高度なテクノロジーとツール、およびビジネス目標を達成するためにデータ分析を活用する方法を理解して適用する必要があることを意味します。 さらに、CAIO には一定のリーダーシップ スキルも必要です。 AI とデータを確保するには、さまざまな部門やチームと協力する必要があります

デイリー氏は、CAIO は高いレベルでビジネスを完全に理解し、新しい価値の流れや最適化を通じて AI が影響を与えることができる場所を確保する必要があると述べました。同氏はまた、CAIOは文化変革を主導し、チームメンバーのスキルを向上させるなど、変革を推進する経験を積んでいる必要があると指摘した。また、高品質のデータがAIの成功の活力であり、AIを使用するためのガバナンスフレームワークであることも理解する必要があると指摘した。責任ある倫理的な方法で。

比較的新しいポジションの中核的責任

私たちは CAIO の台頭の初期段階にあるかもしれませんが、組織はこの役割に対する期待を急速に確立しつつあります。多くの企業は、イノベーションを推進し、有意義な業績をあげ、他のリーダーと緊密に連携してリスクを管理できる人材を求めています。

これを行うには、CAIO はサイロを打破し、事業分野やサポート機能を超えて多くのリーダーと交流する必要がある、とデイリー氏は述べました。幹部と協力して部門のニーズを理解し、AI ソリューションを統合して生産性と意思決定を向上させる必要があります。コラボレーションには、市場開拓の機会に関して製品チームと協力することも含まれます。

CAIO は、次のような新しい AI 機能を提供するために、サポート部門やプロジェクト チームと緊密に連携する必要もあります。IT 部門は、AI テクノロジーを既存のインフラストラクチャと調整することについて、人事部門は、資金調達と新しいビジネス コストを理解する必要があります。 AI の責任ある使用を保証するための法的およびコンプライアンスのモデル。

従業員が AI の使用に伴うイノベーションとリスクを明確に理解できるように、人材を育成し、スキルを向上させる必要があります。

デイリー氏は次のように述べています。「継続的な学習と適応性の提唱者であることは、AI の急速なペースに追いつくために不可欠であり、中核的な戦略的機能を持つ企業にとって、CAIO は成功を推進するための重要なパートナーとなるでしょう。」 CAIO は違う

このような広範な任務を負っているため、CAIO は強力なリーダーシップ スキルを持ち、効果的なコミュニケーション、コラボレーションの文化を育み、チーム メンバー間で前向きな関係を築くことができることが重要である、とデイリー氏は説明します。特に複雑さと問題を考慮すると、 AI技術に関わる変化のスピード。

「CAIO、リーダー、チームメンバーが優れたパワースキルを持っていると、お互いの視点を理解し尊重し、共通の目標を達成するために協力し、課題を通じてお互いをサポートする可能性が高くなります。これにより、前向きで豊かな生産性が生まれます。誰もが価値を感じ、最善を尽くす意欲を感じるチーム文化です。技術スキルは依然として CAIO と IT にとって非常に重要であり、必要とされていますが、適応性や回復力などのエンパワーメント スキルにより、人材は変化とともに成長することができます。」また、AI のテクノロジーと機能についても高度な理解が必要です。これは、AI への投資を活用して変革を推進し、ビジネス目標を達成する方法を理解するために重要です。

世界の上位 1% の大学の 1 つであるオンタリオ州ロンドンのウェスタン大学の最高人工知能責任者、マーク デイリー氏は次のように説明しました。「教授として、ニューラル コンピューティングは私の研究分野の 1 つであるため、AI の進歩を促進することは理解していますCIFAR の研究担当副社長を務めている間、私は世界的な AI 分野についてより広い視野を得ることができ、チューリング賞受賞者のヤン・ルカン氏やヨシュア・ベンジオ氏などの思想的リーダーと交流する機会にも恵まれました。この高度な理解に加えて、成功する CAIO には戦略的ビジョンが必要です」と最高 AI オフィサー サミット、CDO サミット、および CDO クラブの CEO であるデイビッド・マティソン氏は述べています。そしてチーム。

これは、機械学習、自然言語処理、検索拡張生成 (RAG)、ロボティクス (該当する場合) などのさまざまな AI テクノロジーを深く理解しており、それらを効果的に活用するにはデータ サイエンスと分析に習熟している必要があるとマティソン氏は述べています。データ 洞察を引き出し、AI モデルを開発します。これには、統計分析、データ視覚化、予測モデリングのスキルも含まれます。

同様に重要なことは、CAIO は AI に関連するリスク管理原則と法規制遵守要件を理解する必要があり、これは AI への取り組みが法的および倫理的基準に確実に準拠するのに役立ちます。

データ管理の専門知識は、約 1,000 名の弁護士を擁する米国の法律事務所である Fox Rothschild の CSO でありパートナーであるマーク・マクレアリー氏、CAIO にとっても非常に重要です。

彼は次のように説明しました。「ユーザーは AI をアウトプット、つまり法律実務を改善するツールとして見ていますが、私は別の視点を持っています。それは AI に関与するデータであり、私の役割においては、AI テクノロジーがどのように提供されるかを理解することが不可欠です。このデータが出力前、出力中、出力後にどのように使用されるか。」

サプライヤー契約の交渉を担当する同社の弁護士として、マクリアリー氏はサプライヤーとの契約段階でこれらの問題に対処します。現役の弁護士として、彼は利用可能なスキルと成果物の品質と正確さに重点を置いています。 CAIO および CSO として、彼はデータの共有、その使用方法、および破棄時期に重点を置いています。

「これらのスキルを 1 人で組み合わせるのは、当社独自のアプローチであり、これらすべての段階にわたってこのアプローチの利点が見られます。」と彼は、CAIO と CSO の 2 つの役割を組み合わせるのは珍しいことではないと述べました。 CAIO はまだ新しいため、多くの組織は CAIO の役割を最高データ責任者や最高デジタル責任者などの別のリーダー職と組み合わせています。

無形資産と戦略的スキル

AI 変革の推進はまだ初期段階にあるため、特定の AI 変革の経験がなくても、好奇心、適応力、変化を推進する意欲を示す候補者がこのポジションに適している可能性があります。ビジネス組織内で見つけること。

デイリーは次のように説明しました。「候補者の不足を考慮すると、組織はそのような人材を社内で育成し、企業運営、リーダーシップチームを深く把握し、AIテクノロジーの使用、リスク、倫理を理解しているリーダーを育成することに目を向ける可能性があります。CAIOはそうすべきです」テクノロジー、リーダーシップ、リスク管理など、さまざまな学習分野に精通した『バランスのとれた人材』」であり、これは一般的な AI 人材にも当てはまると強調しました。 SkillSoft が実施した最近の調査では、IT リーダーの 42% が AI スキルのギャップに対処するために今後 5 年間で AI トレーニングに投資する予定であることが明らかになりました。 CAIOレベルであっても、単に適切な経験を見つけるだけではなく、そのポジションで成功するための適切な戦略的および戦術的スキル（またはそれらのスキルを習得する能力）を備えた候補者を見つけることが重要である可能性があります。

CDO ClubのMathison氏は、これらのスキルは以下を含む複数の技術、ビジネス、コミュニケーション分野に及ぶと述べました:

ビジネス価値観と組織目標との調整

結果志向のリーダーシップ

• 財務管理とROI
• イノベーションと創造性
• 倫理的で責任あるテクノロジーの実践
• リスク管理とコンプライアンス
• 利害関係者の関与とコミュニケーション
• 部門を越えたコラボレーション
• 長期戦略計画
• SkillSoft の Daly 氏は、ビジネス主導のテクノロジー変革における推進経験は有益である一方、しかし、さらに価値があるのは、プロセス、データ、テクノロジーの変化を組み合わせてより良い結果をもたらす方法を知ることです。
• ウェスタン大学のデイリー氏は次のように述べています。「『完璧な』CAIO がどのようなものであるかはまだ誰も知りません。私たちはまだそれを模索中です。非常に急速に起こっている最新の開発についていくのに十分な技術的知識を持った人が必要です。それは驚くべきことであり、彼は蜃気楼から「現実」を識別することができますが、組織がどのように機能するかだけでなく、なぜそのように機能するのかを理解する人も必要です。」

「プロセス文化、戦略 – 成功したいならこれらすべてが不可欠です」とデイリー氏は結論付けました。

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