人工智能和機器學習正在越來越多的為工作平臺和工具提供動力。這些復雜的自動化工具被廣泛推廣，因為它們可以幫助員工從重復、枯燥乏味的工作中解脫出來，釋放他們從事更高層次的工作和創(chuàng)造的潛能。普華永道研究公司（PwC research）估計，到2030年，人工智能將為全球經(jīng)濟貢獻15.7萬億美元，其主要是受到生產(chǎn)率提高和人工智能推動的創(chuàng)新產(chǎn)品。

金融行業(yè)正在以各種方式使用這些技術，從回答基本客戶問題的聊天機器人，到幫助防止欺詐和洗錢的人工智能平臺。人力資源管理應用程序幫助公司整理簡歷，尋找人才，甚至進行初步面試。它可用于維護警報并防止車隊中的設備和車輛故障。 采購算法可以幫助對數(shù)據(jù)進行分類，從而做出更好的采購決策。在醫(yī)療領域，從機器人手術到各種疾病的診斷，再到人工智能授權和其他醫(yī)療認證，都有廣闊的應用前景。

全球IT公司LTI的執(zhí)行副總裁表示，要意識到人工智能的好處，需要深思熟慮的規(guī)劃。有效的人工智能應用程序不僅提高了工作效率，還可以釋放時間允許人類做更高階的工作。當技術以正確的方式實施時，效果還會更好。

構建一個有效的框架

普華永道戰(zhàn)略咨詢公司技術戰(zhàn)略主管表示：分散的人工智能方法通常不是發(fā)揮作用的正確方式。在過去，自動化通常出現(xiàn)在像ERP這樣的大范圍的應用中，這些應用具有非常獨特的價值主張。然而人工智能更小。 它以快速沖刺方式被引入，采用更分散的模式，因此公司需要以不同方式管理這種類型的自動化。

從某一個問題入手

有效的人工智能應用程序始于一個業(yè)務問題，而非一個特定的角色。收集有關業(yè)務問題的數(shù)據(jù)，然后向業(yè)務負責人介紹嘗試解決的問題，這是成功實施人工智能的第一步。確定人工智能可以改進的具體任務，以及希望工具或平臺在生產(chǎn)率、效率、準確性或其他目標方面實現(xiàn)什么。

正確地處理數(shù)據(jù)

人工智能的好壞取決于它的數(shù)據(jù)。一個所創(chuàng)建的工具需要什么數(shù)據(jù)？還要需要什么數(shù)據(jù)來訓練它？然有趣的是人們更多的是關注于算法，隨著我們對這個領域了解的越來越多，算法變得越來越好，而且在不斷改進。但最大的挑戰(zhàn)實際上仍在于數(shù)據(jù)。

人工智能應用本質(zhì)上是數(shù)據(jù)需求。 根據(jù)企業(yè)不同的目的，需要有關員工及其績效的信息，以及影響績效的環(huán)境和其他因素，這可能需要不同的算法。

一旦輸入被識別和細化后，需定期重新檢查數(shù)據(jù)組件，以檢查數(shù)據(jù)和算法偏差是否會滲入人工智能工具和員工之間的交互中，這一點至關重要。例如，亞馬遜最近放棄了它的人工智能招聘工具，因為發(fā)現(xiàn)該招聘工具一直在淘汰女性求職者