企业及其领导层如何负任务地利用人工智能？

高管层须要从多个角度考虑有关人工智能 (AI) 的问题，从其计策影响到新的业务风险。
与以前的技能不同，人工智能有能力做出越来越繁芜的决策来创造新的商机，但人工智能的决策也带来了人工智能的任务。
让负任务的人工智能成为企业运营的一部分，须要采取新的实践和适当的人工智能管理。
在此处探索新工具包。

近年来，对人工智能 (AI) 的投资有所增长，现在的谈论正在从如何利用 AI 创造商业代价转向如何以负任务和合乎道德的办法进行。
鉴于人工智能在代价创造、毁坏和毁坏方面的潜力，高管们必须更好地理解和管理这项技能的“可能的艺术和可能的风险”。

为此，最高管理层须要向他们自己和他们的团队提出精确的问题。
他们不仅须要讯问人工智能可以创造哪些计策选择，还须要讯问哪些成分会使人工智能具有风险，以及在支配人工智能时须要考虑哪些类型的风险。
他们须要确定最有效的组织设计，以将 AI 嵌入全体组织并考虑 AI 管理。
这必须包括组织可以利用哪些实践来确保以合乎道德的办法支配人工智能，遵守新法规，并重点确保客户和其他利益干系者的信赖

对付繁芜的话题，例如人工智能对商业和社会的影响，提出精确的问题可能与确定潜在的许多“精确”答案一样主要——或更主要。
此外，要得到人工智能提出的问题的答案，须要多方面的方法和对人工智能的整体理解，涵盖技能、组织、监管、社会乃至哲学成分。

人工智能的承诺

例如，考虑人工智能的计策意义。
与其他技能不同，人工智能有能力自动（或半自动）做出决策，从而向哪些客户推举什么产品；如何在医疗门诊案件中优先考虑客户乃至患者。
这在企业的本钱根本和可扩展性方面产生了根本性转变，由于人工智能可以用支持人工智能的软件的固定本钱取代依赖于人的可变成本。

对 2025 年之前最赢利的人工智能用例的预测

人工智能可以使自动化比以前更进一步。
许多常常重复的任务都依赖于做出预测，例如客户可能会拖欠哪些贷款。
人工智能可以学习利用数据实行的任务可以自动化和改进

传统上受技能影响的业务指标也可以通过人工智能得到改进，从而与客户满意度或参与度干系的 KPI 到流程效率指标或员工生产力。

正如我们已经在汽车或保险等行业看到的那样，人工智能还具有颠覆行业的潜力。

人工智能成熟度和组织准备度

虽然随着组织的人工智能能力的成熟，机会也在增加，但组织走向人工智能成熟的旅程并不随意马虎。
高管须要能够评估其组织的 AI 成熟度，然后理解提高的障碍。
他们必须考虑须要进行的组织和文化变革，以及在引入人工智能后将发生的变革

定义适当的组织设计与在全体组织中嵌入人工智能和数据驱动的决策是繁芜的。
必须战胜多重寻衅，以使 AI 与组织的所有部门（从工程到面向客户的部门）保持同等，并有效地提高员工的技能。
成功——纵然是在特定的人工智能项目履行层面——也不是一定的：高管须要理解可能导致代价高昂的项目失落败的新项目实行风险成分（除了常日的风险成分，如变更管理寻衅）。
这些可能包括非常具有寻衅性的数据问题或支配的 AI 模型的持续风险管理带来的困难。

组织面临的潜在人工智能风险

这仅涵盖了高管 AI 舆图的一半。
另一半涉及组织和社会面临的新人工智能风险。
权力带来任务；这对人工智能来说是精确的。
人工智能系统做出自动决策的能力导致了许多新的风险，从陵犯隐私到潜在的歧视，例如，当人工智能对相似的客户进行不同的对待时；新的安全和安保风险。

高管们不仅须要理解他们的组织如何采取人工智能，还须要理解如何负任务地这样做。
如果这些新风险成为现实，从长远来看，“成功”采取人工智能实际上可能会付出高昂的代价。
人工智能的成功既是代价创造的问题，也是企业风险管理的问题。
高管须要回答以下问题：人工智能为我的业务带来了哪些新风险？我们如何管理这些风险？人工智能管理的浸染是什么？我们如何才能最好地思考它？

成功履行 AI 的实用工具包

人工智能已经发展了半个多世纪。
这是重大技能创新在采取和实际影响方面达到临界质量所需的韶光。
直到过去几年，我们才开始看到人工智能改变企业和社会的潜力。

天下经济论坛开拓了AI C-Suite 工具包，以供应C-Suite在辅导其组织进行负任务的 AI 旅程时应考虑的问题的舆图。
这些问题从人工智能可以为业务、计策、职员和组织变革做些什么开始，并特殊关注履行负任务的人工智能。
该工具包还供应了高管须要讯问的有关人工智能和可持续性以及工业人工智能的详细问题。

在这一起程的早期阶段，我们才刚刚开始理解人工智能的一些积极和悲观影响。
负任务的人工智能创新和采取尚未确定。
最高管理层必须在实现这一目标中发挥关键浸染，并且须要理解多个方面并提出非常多样化的问题。