A Competency Framework for Training of AI Projects Managers in the Digital and AI Era
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the context of a research project supported by the Montreal Pole of Higher Education in Artificial Intelligence (PIA), we have developed a competency framework for artificial intelligence (AI) project manager in the context of Industry 4.0. This framework aims at informing organizations on the state of the art of the competencies needed by any AI project manager and thus facilitate tasks such as recruitment or performance evaluation of managers. In parallel, it also aims to guide the AI management training strategies of educational institutions and training organizations in order to design training adapted to the reality of the workplace at all levels (college, university or professional). This article reports on the methodological research process that led to the co-construction of the competency framework, the resulting competencies and the resulting discussion due to the surprising findings on the emerging skills needed in the digital and AI era. Specifically, we employed a qualitative methodology that involves conducting a strategic survey, systematic literature review, and engaging experts through interviews and focus groups. We leveraged the DACUM method to construct the competency framework, which enabled us to facilitate exchanges between participants and capture the key competencies essential for an AI project manager. The main competencies and sub-competencies identified are also presented. We conclude with a discussion of the findings and recommendations for companies and training organizations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle