Sonali Fenner寫道，如果我們將AI作為人類的技術伴侶而不是競爭對手，AI將使我們再次重新關注人類的優勢，甚至建立更有效，可持續和以人為中心的工作場所，Sonali Fenner寫道。
AI革命正在進行中。機器學習和大型語言模型，計算機視覺，綜合數據和自然語言處理對於企業來說是最重要的，無論規模，行業或位置如何。
為什麼？ AI有可能在業務上造成極大的破壞：急劇重塑了我們的運作，學習和創新方式。
一些批評家談到了AI將如何完全取代人類僱員；這將是人類與機器之間生存的最終攤牌。
確實，這種新興技術能夠接管某些人類任務，但它也可以創建新的行業，重塑現有的行業，並最終擴大了許多人可用的工作範圍。
周到的實施，對道德考慮的批評，持續的勞動力培訓將使企業能夠適應和擁抱AI而不是害怕它 - 從最近歷史上可能是最著名的技術轉變創造機會和成長。
但是，我們是否在考慮正確的方式中AI的影響？
人工智能也需要人類
AI的效率和過程自動化功能已經很大程度上了。可以部署它來協助研究任務，分析大量數據，編碼，調試，預測和問題解決以及創建原始內容。
除了以前的技術進步外，自動化非規範任務的這種潛力是AI，這是某些人認為它是對勞動力未來構成危險的主要原因之一。
但是，使用AI僅自動化其運營以減少員工人數的公司只會實現短期生產力的提高。
企業僅關注效率，減少了真正的AI支持差異化和破壞的長期可能性 - 我們不要忘記AI也需要人類。
總體而言，迄今為止，AI的成功是基於活動或基於任務的，不一定是基於工作的。
生成的AI需要從人類的教練來優化輸出 - 驗證準確性，提供領導力和判斷力，增強創造性思維，消除偏見或防止不負責任的使用。
正在進行的轉型過程
哈佛醫學院的一項研究表明了AI和人類如何共同努力以提高效率的一個很好的例子，該研究發現醫學成像AI準確了92％，而訓練有素的人類病理學家則準確了96％ - 結合使用了99.5％準確的。
這種組合方法的好處以及人類與人工智能之間的握手導致在AI及時工程和AI倫理等領域的工作清單擴散。
為了充分利用AI，公司需要根據需要改進的方式重新查看其業務流程。
是他們的運營靈活性，速度或可擴展性，決策或創新管道加速嗎？
一旦定義了這一點，就可以創建改進策略，並且可以同意AI在啟用所需更改方面的作用。
企業還必須將員工的培訓和提高培訓視為一個正在進行的轉型過程，隨著人工智能本身的能力，挑戰和風險的發展，其發展。
儘管人工智能的局勢及其在經濟中的作用是無限的，但要考慮商業領導者面臨著顯著的挑戰，這些挑戰也應該是任何正在進行的勞動力教育計劃的基石。
減輕人工智能的風險始於理解其能力。大型語言模型生成的大量數據意味著識別和控制數據是正確使用AI工具的最重要方面之一。
同樣，那些擔任公司責任和安全性職位的人必須確保他們不將AI工具與機密信息結合使用，因為這可能會使他們的工作無效或危害他們的工作。
還應考慮道德後果。自然語言處理和AI工具需要保障措施，以確保其表現負責任。
與社交媒體上算法偏見的適度相似，AI工具可能會根據人類偏見做出有缺陷的假設，如果企業和勞動力是有效和道德使用工具，則必須考慮這些假設。
AI Genie不在瓶子裡。像以前的發展一樣，這項技術將提高生產力並顯著影響未來的勞動力。
如果我們將人工智能作為人類的技術伴侶而不是競爭對手，那麼AI將使我們能夠再次重點關注人類的優勢，例如領導力，戰略思維和創造力，甚至建立了更有效，可持續和以人為中心的工作場所。
_sonali Fenner是《全球商業和技術諮詢公司》激流迴旋的董事總經理。
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