1.6　朝着以人工智能为中心的组织迈进

与工业时代和信息时代一样，人工智能时代是帮助解决或应对业务问题的工具的进步。在必要性的驱动下，组织将使用人工智能来帮助实现自动化和最优化。为了支持数据驱动的文化，还必须使用人工智能进行预测和诊断。以人工智能为中心的组织必须重新审视其从战略到结构、从技术到自我的所有方面。

在以人工智能为中心之前，组织必须首先确定自己的问题，检查其优先事项，并决定从何处着手。虽然人工智能是针对模式检测结果的最佳手段，但传统的业务规则并不会消失。以人工智能为中心是要了解业务的哪些方面可以通过模式得到最好的处理。知道要交多少税永远不会成为一种模式，税收计算始终基于规则。

在某些情况下，决策或行动需要结合基于模式和基于规则的结果。同样，一个人也可以结合其他分析技术来利用人工智能算法。

在最坏的情况下，规避或延迟采用人工智能的组织将被时代淘汰。组织不断变化的需求以及人工智能的使用，将必然使得其所需的工作和技能发生进化。如前所述，每一项工作都可能以这样或那样的方式受到影响。各行业的结构性变化将引导新领工人把更多时间花在被认为将产生更高价值的活动上。

员工可能会要求持续发展技能以保持竞争力和相关性。与任何技术变革一样，人工智能可能在多年内都受到审查和争论。关于扩大经济鸿沟、个人隐私和道德伦理的担忧并非总是毫无根据，但是人工智能始终如一地提供积极体验的潜力是不容忽视的。对于人工智能而言，使用适合的信息架构可能被认为是持续产生卓越成果的高要求。

规模

时不时地，我们可能对某种情况产生一种直觉。我们心里有一种感觉，我们知道下一步该做什么，或者什么是对的，或者什么事情会变得不对劲。不可避免的是，这种感觉并没有数据的支持。

Gene Kranz是1970年阿波罗13号（Apollo 13）任务期间，美国国家航空航天局（NASA）任务控制室的飞行主管。作为飞行主管，他做出了很多直觉判断，这些判断使得登月舱在发生重大故障后得以安全返回地球。这就是为什么我们认为人工智能可以帮助知识工作者，而不是直接替代知识工作者。一些决策需要更广泛的决策环境，即使该决策是一种直觉，也很可能是多年实践经验的体现。

对于许多业务来说，其庞大的运营规模已经意味着，每一个决定都不能在人与机器之间进行辩论，以达成最终的结果。对于需要构建以人工智能为中心的组织而言，主要的驱动因素是规模，而不是寻找重复性任务的替代品。