Gartner資料顯示，儘管2015-2019年IT部門對AI人才的需求增加了兩倍，但IT釋出的AI職位數量仍不到來自其他業務部門的一半（見圖1）。

Gartner研究總監Peter Krensky表示：“高需求和緊張的勞動力市場使得擁有人工智慧技能的應聘者具有很強的競爭力，但招聘技術和戰略沒有跟上。”在最近的研究中，受訪者將“員工技能”列為採用AI和機器學習（ML）的頭號挑戰或障礙。

招聘大量人工智慧人才的部門包括市場營銷、銷售、客服、財務和研發。這些業務部門正在通過人工智慧人才進行客戶流失建模、客戶盈利能力分析、客戶細分、交叉銷售和追加銷售建議、需求規劃和風險管理。

很大一部分人工智慧用例報告了來自以資產為中心的行業，支援預測性維護、工作流和生產優化、質量控制和供應鏈優化等專案。人工智慧人才通常被直接聘用到這些部門，心中有明確的用例，資料科學家和其他人就可以瞭解特定業務領域的複雜性，並密切關注工作的部署和使用。

Peter Krensky補充說：“考慮到人工智慧的複雜性、新穎性、多學科性質和潛在的深遠影響，資訊長在幫助人力資源部在所有業務部門招聘人工智慧人才方面處於有利地位。資訊長和人力資源領導應該一起重新思考，專注於人工智慧的員工真正需要具備哪些技能，並探索與招聘規範相鄰的候選人標準。資訊長還應該創造性地思考IT在管理和支援不同的人工智慧計劃以及推動這一活動的不斷髮展的團隊方面的作用。”

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