如今的人工智能具有很大的價值，但它是人類增強能力的一種形式，人類訓練人工智能系統，然后可以替代人類執行復雜的任務，這些新的人工智能應用程序釋放了巨大的價值。

傳統的軟件功能強大，但需要大量的配置和設置來提供價值，即使這樣，人工智能也只有在被賦予遵循的規則成立時才有用。

人工智能系統靈活，適應性強，設置時間短，因為它們可以向人類學習，而不必告訴他們需要做的一切。

　　這種人工輔助人工智能的或“人工的人工智能”正迅速成為早期采用者的競爭優勢。

在未來幾年，這些競爭優勢將轉變為效益和利潤，而不采用人工智能的組織效率會降低，競爭力也會降低。

為了做好這一轉變的準備，Outper公司聯合創始人兼首席執行官Sean Byrnes為此指出了關于人工智能的六個重要的數據點和優勢。

　　數據點1：人工智能只與其訓練的數據一樣好　　人工智能系統經過數據培訓，因此其技能取決于工作人員提供的算法。

如果數據不完整，那么人工智能工具所學的課程也不完整，并且結果也不可靠。

例如，如果正在銷售短褲但有一個錯誤，其中系統無法正確保存有關短褲銷售的數據，那么受過數據培訓的人工智能系統就會認為沒有人喜歡購買短褲。

在培訓人工智能系統之前，確保數據完整、有代表性和準確是至關重要的，否則將會獲得一個能夠傳播數據錯誤的系統。

　　數據點2：人工智能系統可能比人類更有偏見　　人們很容易將人工智能系統視為冷靜、無偏見的機器，它們只會根據數據做出決策。

然而，用于訓練這些人工智能系統的數據是人類行為和決策本身可能包含偏見的副產品。

如果一家電子商務公司主要推銷藍色產品，因為創始人喜歡藍色，那么所有購買數據都會偏向藍色產品。

對這些數據進行過培訓的人工智能系統很容易產生偏見，相信藍色產品的銷售情況會更好，即使情況恰恰相反也是如此。

因此，組織需要識別并隔離業務和數據中的潛在偏差，以便準備相應地培訓人工智能系統。

　　數據點3：人工智能系統可以比人們做得更好，但并不盡然　　雖然這些人工智能系統很強大，但它們的行為和做法不像人類。

從本質上講，它們只是一種非常先進的計算數學，不能推理或運用判斷力。

即便如此，他們可以做很多比人類做得更好的任務，但他們完成的任務卻截然不同。

例如，當AlphaGo系統第一次擊敗世界圍棋冠軍時，游戲分析師甚至不了解其策略，因為它以完全不同于人類思維的方式進行圍棋競賽。

這些系統以不同方式完成工作這一事實既不好也不壞，但如果希望人工智能作為人類的替代品來完成工作，就會感到失望。

人們需要通過新的思維和操作方式開啟其想象力，以真正了解人工智能工具如何改善其業務。

　　數據點4：人工智能的采用是組織面臨的一項挑戰　　像人工智能這樣的新技術會改變人們對于工作的定義，因此它們會影響到組織中每個人的工作。

這對許多人來說既令人興奮又具有威脅性，如果沒有適當的準備，組織可能出于自我保護而拒絕采用人工智能。

人們在外包熱潮中看到了這一點，很多員工不愿意培訓他們的替代者;在這種情況下，他們擔心自己會被機器人取代。

規劃人工智能部署并相應地教育組織員工，這對于為人工智能的過渡做好準備并避免沖突至關重要。

　　數據點5：人工智能增加了數據的價值　　人工智能的一個令人驚奇的部分是它如何改變數據的經濟性。

工業革命使得大規模生產以前只是奢侈品的產品具有成本效益，因為建造它們需要人工操作。

人工智能具有相同的潛力來獲取昂貴的數據，無法人工分析并使其高效且易于在決策中使用。

因此，越來越多的具有名義價值的數據將在未來幾年變得極具價值。

例如，當與人工智能系統的營銷和銷售數據一起分析時，組織的客戶支持記錄可以成為營銷增長活動的驅動因素。

這意味著不應該將數據視為一次性數據，但是當組織使用人工智能將其轉化為競爭優勢時，應該盡可能多地開始收集和存儲數據。

　　數據點6：人工智能改變了許多工作的經濟性　　正如人工智能將改變數據的經濟性一樣，它也將改變就業的經濟性。

許多公司的工作涉及越來越多的數據收集和報告，以使每個人更容易地了解業務狀況。

當人工智能系統可以自動執行這些數據收集和報告任務時，組織中的人員將花費更多時間做出決策并采取行動，這意味著他們對業務的個人影響將會增加。

這意味著每個人的經濟生產力將會提高，從而提高整個組織的效率。