By Jean-François Lessard, Deputy Senior Vice President and Chief Data Officer at Intact
(French version follows)
The brightest minds in tech look to Big Data Toronto for what’s next in data and Artificial Intelligence.
I had the pleasure and privilege to sit on a panel to discuss how AI-driven organizations can better attract and retain the next generation of tech talent.
I was joined by Peter Husar, VP of Enterprise Data and Analytics at TD and Deborah Orzel, National Talent Leader at Omnia AI. Moderator Rob Davidson, Manager of Data Analytics and Research at ICTC, guided us through the discussion.
Here are my top four key takeaways from the panel:
It takes a village to drive AI forward
While Data Scientists are the go-to experts in this field, there’s a vast network of collaborators in the wings whose diverse expertise is crucial for the advancement of AI work. A collaborative approach with these groups — engineers, designers, developers, managers, universities, researchers, HR and business partners alike–is an often-overlooked key to success.
Soft Skills — like problem-solving and learning agility — are the most desirable
As AI continues to grow and operations expand, the industry will benefit from a depth of skills and expertise. This means that beyond education or experience, organizations are looking for passionate, ambitious problem-solvers who can transform ideas into business value.
Furthermore, to be agile as an organization, you need people with strong learning agility — and it’s a plus if they have the potential and desire to become future leaders of their field!
To keep and inspire great AI talent, they need a great cultural foundation
We’re all aware that top tech talent is in high demand. It’s a candidate’s market. So, when they land a role in your organization, it’s important to set the stage just right and give them the freedom to explore, learn, make mistakes and try again.
This approach to an inspiring culture relies on the support of engaged leaders and colleagues, challenging work with tangible results, flexibility in where and when work is done, and investments in technology and resources. With these elements in place, your top AI talent is sure to feel right at home.
Transforming an AI academic into an AI operational champion is a rewarding challenge
Making the jump from academia to operations can be a huge culture shock for even the strongest researcher. In my experience, one of the most effective ways to ease that huge transition is to boost their business expertise.
At Intact, the transformation often begins with coaching on key business principles (how to build a business case, for example) and is helped along by rotations, project-based assignments, and regular interaction with operations. With this focused approach, we’re able to accelerate the career development of our great talents.
As I look back on it, the excitement of Big Data & AI Toronto is an amplification of what I experience with my team every day. There’s a desire stronger than ever before to push the boundaries of what we know and find new ways to revolutionize what we do — not only to better serve our customers but for the benefit and advancement of society at large. It’s a truly humbling feeling to know that we’ve come so far in a short time but still have so much unexplored territory to discover.
I look forward to the journey.
Let’s keep the conversation going! I’d love to hear your insights on the advancement of AI. Feel free to share in the comments.
The future of AI is people
Les esprits les plus brillants du domaine des technos se réunissent à Big Data Toronto et proposent des solutions basées sur les mégadonnées et l’intelligence artificielle aux plus grands défis des entreprises d’aujourd’hui.
J’ai eu le plaisir et le privilège de prendre part à un panel de discussion sur les moyens que peuvent prendre les entreprises appuyées sur l’IA pour attirer et retenir plus efficacement la prochaine génération de spécialistes des technologies.
La discussion, à laquelle participaient également Peter Husar, vice-président aux données d’entreprise et à l’analyse à la TD, et Deborah Orzel, responsable des talents à l’échelle nationale chez Omnia AI, était animée par Rob Davidson, qui dirige l’analyse de données et la recherche au CTIC.
Voici quatre réflexions tirées de cette conversation:
Il faut tout un village pour développer l’IA
On se tourne tout naturellement vers les scientifiques des données quand il s’agit d’intelligence artificielle, mais il faut se rappeler qu’il y a aussi, en parallèle, un vaste réseau de collaborateurs dont l’expertise diversifiée est essentielle pour faire avancer les travaux dans ce domaine. En effet, on oublie souvent qu’il est fondamental d’adopter une approche collaborative avec ces groupes — d’ingénieurs, de concepteurs, de développeurs, de gestionnaires, d’universités, de chercheurs, de RH et de partenaires d’affaires — pour réussir.
Les compétences générales, comme la capacité de résoudre des problèmes et la vivacité d’esprit, sont les plus souhaitables
L’industrie bénéficiera des compétences et de l’expertise approfondies qui seront acquises à mesure que l’IA évoluera et que les opérations se développeront. C’est pourquoi, en plus de tenir compte des études et de l’expérience des candidats, les organisations recherchent des gens ambitieux, passionnés et capables de résoudre des problèmes qui peuvent transformer les idées en valeur pour l’entreprise.
Par ailleurs, pour être agile, une entreprise a besoin de gens qui apprennent facilement — et s’ils ont le potentiel et la volonté de devenir de futurs leaders dans leur domaine, c’est encore mieux!
Pour retenir et inspirer la crème de la crème en IA, il faut une bonne culture d’entreprise
On sait tous que ceux qui s’y connaissent en technologies sont très en demande. Les candidats ont l’avantage dans ce marché. Alors, quand ils obtiennent un poste dans votre entreprise, il est important de bien préparer le terrain et de leur donner la liberté d’explorer, d’apprendre, de faire des erreurs et de réessayer.
Cette approche, qui vise à créer une culture inspirante, repose sur plusieurs facteurs : le soutien de gestionnaires et de collègues engagés, des tâches motivantes qui donnent des résultats concrets, la flexibilité de pouvoir choisir où et quand faire le travail, et des investissements dans la technologie et les ressources. Avec ces éléments en place, vos meilleurs talents en IA se sentiront comme chez eux.
Transformer un théoricien de l’IA en un champion sur le plan opérationnel est un défi enrichissant
Faire le saut de la recherche au volet opérationnel peut être un grand choc culturel même pour les meilleurs chercheurs. D’après mon expérience, une des manières les plus efficaces de faciliter cette transition de taille pour eux est de renforcer leur expertise d’affaires.
Chez Intact, la transformation commence souvent par de l’encadrement sur des principes d’affaires clés (comme la préparation d’une analyse de rentabilité). Elle est aussi facilitée par des rotations, des affectations liées à des projets et des contacts réguliers avec des aspects en lien avec les opérations. Grâce à cette approche ciblée, on parvient à accélérer le développement professionnel de nos grands talents.
Quand j’y repense, la vague d’enthousiasme que suscite Big Data Toronto est en quelque sorte une version amplifiée de ce que je vis chaque jour dans ma propre équipe. En effet, on veut plus que jamais repousser les limites de nos connaissances et trouver de nouveaux moyens de révolutionner nos façons de faire — non seulement pour mieux servir les clients, mais aussi pour faire progresser et en faire profiter la société en général. Se rendre compte que, malgré tout ce qu’on a accompli en aussi peu de temps, il reste encore tant de choses à découvrir et à explorer, c’est une véritable leçon d’humilité. On a encore du chemin à faire, et j’ai hâte de voir ce qui nous attend en cours de route.
Poursuivons la conversation! J’aimerais connaître votre avis sur les progrès de l’IA. N’hésitez pas à les partager dans vos commentaires.
