最重要的人工智能技能:想象力！

人们和人工智能机器能和睦相处吗?当谈到人工智能和机器学习时，人们普遍担心的是它会夺走工作机会。然而，埃森哲的两位领导人认为，在一个人工智能和机器学习驱动的商业世界里，将会是一个截然不同的未来。也就是说，人工智能和机器学习系统，和人类一起工作，可能会让工作变得更有趣、更有价值。

想象一下人们和机器一起工作

让人工智能以这种方式工作的组织或许在不久的将来，会领导他们的行业。然而，让人工智能以新的和奇妙的方式工作需要强大的想象力。在他们的最新著作《人类+机器》中，保罗·多尔蒂和H·詹姆斯·威尔逊表示，随着人类和智能机器的合作越来越紧密，工作流程会变得更加流畅和适应性，使员工和公司能够对飞行改变，甚至完全重新想象它们。

多尔蒂和威尔逊探索了1500个组织的实践和方法，并在人工智能领域取得成功，如同在技术能力上一样，是一种想象力的锻炼。

想象新的和大胆的过程。当试图重新想象一个过程时，人们自然会陷入旧的做事方式，难以想象可能会发生的事情，为了避免这种情况，他们应该始终记住传统业务流程与新的人工智能方法之间的区别。我们的研究表明，结果不再是线性的，而是指数型的。改变不再是偶然的和人为的;它是自适应的，基于人类和机器的实时输入。角色不仅仅局限于人类和机器的位置;他们还必须包括在缺失的中间部分的协作工作。

多尔蒂和威尔逊指出，“想象和实验。在科学领域，不支持这种假设的实验并不是失败。这叫做数据”。这是应该应用于设计新的业务流程的心态。”标准业务流程的时代已经结束;企业不能再以复制行业领导者的最佳流程为目标了。这就是为什么实验是关键。但问题是，量身定制的流程要求管理者和领导者更清楚地意识到他们的劳动力和文化，这样他们就知道如何以及何时实施实验。

想象一种人与机器的混合文化:信任是混合文化的关键，你如何培养一种信任的文化，这种文化甚至延伸到机器人同事身上?一种方法是用人工智能和训练进行测试。为了建立对人工智能系统的信任，领导者们允许那些与系统一起工作的人开发出结果的风险，并对系统的内部工作有一种紧迫感。在理想的情况下，人工智能系统通常应该被设计用来解释他们的决策，并帮助人们保持一些决策自主权。从根本上来说，建立信任的过程需要时间和实验，但案例研究表明，如果所有各方都被信任——人类、机器、人和机器一起工作——那么结果可能会对每个人都有所改善。

想象一个数据供应链。“只有分析师和数据科学家受益于分析工具吗?”你的目标应该是，以这样一种方式提取见解，尤其是那些不太懂技术的业务用户可以利用故事数据的优势。想象数据作为端到端供应链....这是一种全新的思考数据的方式，而不是一个静态的过程，它在各个组织中单独管理，而是作为一个动态的企业范围的活动，用于捕获、清理、集成、管理和存储信息。