随着越来越多的公司转向人工智能来与客户沟通，理解大数据，并为棘手的问题寻找答案，一些人表示，现在是时候考虑聘请一名首席人工智能官了。
首席人工智能官(简称CAIO)可以让你的c级高管坐上首席信息官(CIO)、首席财务官(CFO)、首席技术官(CTO)和首席执行官的大桌子。
“人工智能对一些公司来说真的很重要——足以让高级官员专注于此，”位于加州帕萨迪纳的NASA喷气推进实验室的人工智能小组负责人史蒂夫·钱(Steve Chien)说。除此之外，你会希望每位员工都思考人工智能如何能改进他们的工作，你会希望首席人工智能官监督所有这些工作。他们应该经常思考人工智能是如何改进事物的。”
美国宇航局喷气推进实验室/
史蒂夫·钱是美国宇航局喷气推进实验室人工智能的负责人。
简他说，越来越多的人对在大公司安插caio感到兴趣。他是第一个注意到这一点的，因为他经常接到猎头公司的电话，希望聘用他。
虽然他没有上钩，但他热爱自己在JPL的工作，在那里他与空间探索的自动系统一起工作，简说他已经被航空公司、食品制造商、矿业公司和制药公司接洽过。
并非所有这些公司都在专门寻找高管级别的管理人员，但它们都在寻找负责人工智能工作的人，而与职位无关。
喷气推进实验室没有CAIO，但简建说，在一个如此专注于机器学习的机构，人工智能已经开始讨论是否需要一个CAIO、自主和机器人技术。
随着公司对人工智能的使用越来越感兴趣，让人来负责人工智能的使用可能是有意义的。根据2016年弗雷斯特研究公司(Forrester Research)对3343名全球数据和分析决策者的调查，全世界41%的公司正在投资人工智能，20%的公司计划明年投资这项技术。
著名人工智能科学家安德鲁·吴(Andrew Ng)在一份声明中写道:“人工智能仍不成熟，发展迅速，因此指望所有高管都完全理解它是不合理的。文章发布于11月哈佛商业评论。“但如果你所在的行业产生了大量数据，很有可能利用人工智能将这些数据转化为价值。”对于大多数拥有数据但缺乏深入人工智能知识的公司，我建议雇佣一位首席人工智能官或人工智能副总裁。”
2011年至2012年，Ng创立并领导了谷歌大脑深度学习项目，2014年至今年3月，他担任中国搜索公司百度的首席科学家。现在他是斯坦福大学的兼职教授。
自从他离开百度的职位后，Ng说他不再接受采访，他在11月写的那篇文章代表了他对CAIOs未来的看法。
Ng写道:“首席人工智能官的好处在于，他能确保人工智能在各个部门得到应用。”“一个专注的人工智能团队更有可能吸引人工智能人才，并保持标准……但专注的团队需要领导力，我看到越来越多的公司聘请高级人工智能领导者，来建立跨职能的人工智能团队。”
然而，并非所有人都同意这一点。
弗雷斯特研究公司(Forrester Research)的分析师布兰登·珀塞尔(Brandon Purcell)说，人工智能不值得拥有自己的c级主管。
“我相信人工智能的前景但它将嵌入到每条业务线中，而这些业务线将拥有那些特定的人工智能实例,”他说。“我认为它不需要自己的首领。我认为应该由首席数据官或首席分析官来领导人工智能，因为他们了解机器学习是如何工作的。”
珀塞尔还说，他预计谷歌、Facebook、微软(Microsoft)、亚马逊(Amazon)和苹果(Apple)等大型科技公司会有一个CAIO，因为它们的很多工作将越来越依赖人工智能
不过，大多数公司都不会出现这种情况，至少暂时不会。
高德纳公司(Gartner)分析师惠特·安德鲁斯(Whit Andrews)说，这个职位基本上不需要。
他说:“公司应该让首席数据官来扮演首席人工智能官的角色。”“如果你没有首席数据官，为什么会这样?”我需要一个可以帮助我度过难关的人，这很有道理，但这并不意味着你应该有一个主管所有事情的人。”
根据安德鲁斯的说法，首席数据官将负责人工智能的基础设施以及它工作所需的数据。
他说，大型金融公司，以及涉及自动驾驶汽车、汽油和石油、医疗保健和制造业的公司可能需要一个CAIO，但这不会成为常态。
“公司并不像他们认为的那样需要人工智能，”安德鲁斯说。“不管你是否真的想要人工智能在美国，你的首席数据官是向你的组织交付人工智能的最佳场所。”
喷气推进实验室的钱不同意。
“我认为有些人只是不知道人工智能将会有多大，”简说。“我认为他们是在响应，而不是在幻想。”Having a chief data officer, who would likely already have his or her hands full, take on artificial intelligence as well, could be a mistake, he said.
“我认为这种观点有很多缺点，”他说。“一些公司可能会这样做，但这是在他们自己的风险……我的观点是，它远远超出被动存档，甚至数据挖掘。”而是从这些数据中挖掘知识。”
CAIOs将帮助制定在整个公司使用人工智能的战略，同时也在寻找可以使用人工智能的新领域。人工智能公司的高管们还将把重点放在雇佣人工智能专家上。
他们还会监控人工智能的策略和使用，并根据需要修正路线。钱说，仅这一点就需要做很多工作。
“如果(公司)不理解人工智能与未来核心业务的关系，那么它们将在竞争中遇到麻烦，”钱说。“如果他们没有一个首席人工智能官，他们要么是在掩盖事实，要么就是不知道它有多重要。”如果他们不知道这有多重要，那就不好了。”
这篇文章，“你的下一个大雇员应该是首席人工智能官吗?《计算机世界》 。