编制劳动力需求计划的方法（没有技术能力也不想做劳动力密集的数据标注）

人工智能是个高速发展的行业，现在有众多团队以及公司想要进入这个行业，他们可能之前一直做的是传统行业，也有做的人力资源招募等其他第三方行业的，但因为疫情，行业发展等等因素的限制，限制想要重新进入一个新的行业，增加一个新的板块来为自己的团队，公司赋能增益

但在网上搜了之后发现人工智能领域太大了，细分领域里数据标注对自己是一个最好的选择，可是标注项目资源不稳定，现在项目单价透明也太好做，进入抉择两难的地步，但大家似乎都忘记了除了数据标注外，也有很多想要进入这个行业的从业者想要考取人工智能数据标注证书，作为进入标注企业的敲门砖

人工智能与数据

人工智能的开发和应用需要采用大量数据。提供给机器学习算法的数据越多，就越能更好地发现模式、做出决策、预测行为、个性化内容、诊断医疗状况、实现智能化、检测网络威胁和欺诈。事实上，人工智能和数据已经达成了这样的关系：“没有数据的算法是盲目的，而没有算法的数据是愚蠢的。”

如果说我们想要进入AI这个领域，但是没有技术能力，也不想做单纯的标注公司，承接项目赚取利润，那么建议可以考虑一下人工智能训练师的认证服务相关内容，紧抓行业内的从业者，以及想要进入这个行业的新人、零工市场板块，为他们提供可以进入这个行业的技能，获得相关的人工智能数据标注技术（初级）证书

人工智能训练师

近年来，随着人工智能领域的飞速发展，各行业都对高质量的有效数据集有着旺盛的需求，而作为数据集生产者的数据标注师规模也随之不断扩大。2020年2月，数据标注师也被正式定义为“人工智能训练师”并纳入国家职业分类目录

数据服务与人工智能息息相关，数据标注师看上去是人工智能领域一个“入门”工种：技术门槛低，招工人群范围广泛。他们通过每天数千次的重复动作，和最前沿科技的人工智能产生联系，且随着人工智能的发展，数据服务商必须承担高难度、前言独特性的任务，这也意味着岗位从业者有着更高层次的要求

如现在的AI学习已经由2D数据标注向3D数据标注发展，从前的简单重复的工作已经被逐步取代，AI基础数据服务行业向专业化与精细化开始转变

例如，我们根据行业变化，为想要进入人工智能领域的团队，提供一个新兴的项目模式－那就是可以成为我们的人工智能训练师认证合作商，让每一位合作伙伴在加入人工智能赛道的同时，又可以集中力量培养既懂理论又懂实操的人工智能数据基础处理人才，为下一步行业的发展进行充足的人才储备，同时也为这些获得人工智能数据标注技术（初级）的学员们提供全品类的数据项目