1.分析、研究人工智能算法、深度學習及神經網絡等技術；
2.研究、開發、應用人工智能指令、算法及技術；
3.規劃、設計、開發基于人工智能算法的芯片；
4.研發、應用、優化語言識別、語義識別、圖像識別、生物特征識別等人工智能技術；
5.設計、集成、管理、部署人工智能軟硬件系統；
6.設計、開發人工智能系統解決方案；
7.提供人工智能相關技術咨詢和技術服務。
人工智能技術（AI）已經滲透到我們日常生活的方方面面，涉及的行業更是不勝枚舉，包括游戲、新聞媒體、金融，并運用到了各種領先的研究領域，例如機器人技術、醫學診斷和量子科學。人工智能的基本知識和應用領域，主要有機器學習、概率推理、機器人技術、計算機視覺和自然語言處理。
1、機器管理能力
人工智能作為企業或組織的一項能力，在很大程度上仍處于起步階段。這就意味著，在大多數情況下，人工智能的使用是一種在組織內的擴散。相應地，其系統性仍是不成熟且分散的。IT企業有能力開發技術體系結構，并且開啟整個行業智能機器的未來。然而，這種能力并不是IT組織與生俱來的。CIO和IT行業必須聯合其發展路徑，通過對人工智能的訓練和開發，使其從傳統簡單的“開燈”行為，在將來高效勞動的人工智能主宰時期，轉變為能夠作出正確決斷的范例的角色。
2、流程資訊能力
人工智能可以通過合成數據、作出基本決策等方式，在操作流程中增加人類決策的比例。這也意味著人類必須重新設計其操作、重塑其能力，來支持集成的方法和應對更加復雜的決策。人工智能正在以人類尚未掌握的方法，改造著傳統的以客戶為中心的、內部的操作過程。這顯然是傳統的企業操作管理與RPA操作的融合。更廣泛地說，除了RPA以外還有很多例子，比如說客戶語音識別身份驗證系統，它能在一些行業中極大地改善客戶溝通服務的質量。
3、平臺及數據管理能力
技術人員必須具備強大的信息處理和技術平臺管理能力。機器學習方法只能生成與輸入數據質量相當的預測模型。組織和數據質量對企業來說顯然不是一個新的挑戰了。如果一個人不具備支持和處理模型及平臺的能力，人工智能將會遭遇瓶頸，盡管如此，人們還是會冒險一試。IT企業將自己重新打造成一個有組織的云供應商，新的技術和架構概念需要IT團隊企業的數據管家，并最終打破部門隔閡，利用機器學習的力量。
4、算法意識
并不是所有人都要成為一個數據科學家，但是對于技術人員來說，擁有基本的數據處理能力和描述人工智能算法從創建到最終輸出數據全過程的能力，確實非常重要的。一個企業有著兩個核心的利益來源。第一，IT能夠向企業描述人工智能能力，并與企業合作不斷地改進模型。第二，對驅動機器學習的數學概念的基礎性理解，能夠開啟知識和創造力。
5、領導力和判斷力
日常的行政工作占用了我們大量的時間，但在將來，機器會幫我們處理這些工作，成為我們的“好同事”。到那時候，公司的所有員工不僅需要接受一個機器掌握決策權的新世界，還需要在更具挑戰性的決策中運用自己的判斷力。完成這樣的轉變，你需要具備更加專注的解決問題的能力，同時掌握像機器能夠處理并最終得出正確的指導性回應一樣的、構建問題的技巧。
通過2018年的就業情況來看，人工智能領域的人才缺口較大，因此這個領域的起薪標準較其他職業高出不少。在企業招聘會上，曾有企業開出了80萬年薪的優厚條件，當時引發不小的轟動，人工智能也被認為是非常有“錢”景的一個職業！
