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(tǒng)，然后可以替代人類執(zhí)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(tǒng)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(guī)則成立時才有用。

人工智能系統(tǒng)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(yōu)勢。

在未來幾年，這些競爭優(yōu)勢將轉變?yōu)樾б婧屠麧?，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(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Sean Byrnes為此指出了關于人工智能的六個重要的數(shù)據(jù)點和優(yōu)勢。

　　數(shù)據(jù)點1：人工智能只與其訓練的數(shù)據(jù)一樣好　　人工智能系統(tǒng)經(jīng)過數(shù)據(jù)培訓，因此其技能取決于工作人員提供的算法。

如果數(shù)據(jù)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(tǒng)無法正確保存有關短褲銷售的數(shù)據(jù)，那么受過數(shù)據(jù)培訓的人工智能系統(tǒng)就會認為沒有人喜歡購買短褲。

在培訓人工智能系統(tǒng)之前，確保數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)錯誤的系統(tǒng)。

　　數(shù)據(jù)點2：人工智能系統(tǒng)可能比人類更有偏見　　人們很容易將人工智能系統(tǒng)視為冷靜、無偏見的機器，它們只會根據(jù)數(shù)據(jù)做出決策。

然而，用于訓練這些人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)是人類行為和決策本身可能包含偏見的副產(chǎn)品。

如果一家電子商務公司主要推銷藍色產(chǎn)品，因為創(chuàng)始人喜歡藍色，那么所有購買數(shù)據(jù)都會偏向藍色產(chǎn)品。

對這些數(shù)據(jù)進行過培訓的人工智能系統(tǒng)很容易產(chǎn)生偏見，相信藍色產(chǎn)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(yè)務和數(shù)據(jù)中的潛在偏差，以便準備相應地培訓人工智能系統(tǒng)。

　　數(shù)據(jù)點3：人工智能系統(tǒng)可以比人們做得更好，但并不盡然　　雖然這些人工智能系統(tǒng)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(shù)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(tǒng)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(tǒng)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(yè)務。

　　數(shù)據(jù)點4：人工智能的采用是組織面臨的一項挑戰(zhàn)　　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?shù)臏蕚洌M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(guī)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(shù)據(jù)點5：人工智能增加了數(shù)據(jù)的價值　　人工智能的一個令人驚奇的部分是它如何改變數(shù)據(jù)的經(jīng)濟性。

工業(yè)革命使得大規(guī)模生產(chǎn)以前只是奢侈品的產(chǎn)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(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)將在未來幾年變得極具價值。

例如，當與人工智能系統(tǒng)的營銷和銷售數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)視為一次性數(shù)據(jù)，但是當組織使用人工智能將其轉化為競爭優(yōu)勢時，應該盡可能多地開始收集和存儲數(shù)據(jù)。

　　數(shù)據(jù)點6：人工智能改變了許多工作的經(jīng)濟性　　正如人工智能將改變數(shù)據(jù)的經(jīng)濟性一樣，它也將改變就業(yè)的經(jīng)濟性。

許多公司的工作涉及越來越多的數(shù)據(jù)收集和報告，以使每個人更容易地了解業(yè)務狀況。

當人工智能系統(tǒng)可以自動執(zhí)行這些數(shù)據(jù)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(yè)務的個人影響將會增加。

這意味著每個人的經(jīng)濟生產(chǎn)力將會提高，從而提高整個組織的效率。