如今的人工智能具有很大的价值，但它是人类增强能力的一种形式，人类训练人工智能系统，然后可以替代人类执行复杂的任务，这些新的人工智能应用程序释放了巨大的价值。

传统的软件功能强大，但需要大量的配置和设置来提供价值，即使这样，人工智能也只有在被赋予遵循的规则成立时才有用。

人工智能系统灵活，适应性强，设置时间短，因为它们可以向人类学习，而不必告诉他们需要做的一切。

　　这种人工辅助人工智能的或“人工的人工智能”正迅速成为早期采用者的竞争优势。

在未来几年，这些竞争优势将转变为效益和利润，而不采用人工智能的组织效率会降低，竞争力也会降低。

为了做好这一转变的准备，Outper公司联合创始人兼首席执行官Sean Byrnes为此指出了关于人工智能的六个重要的数据点和优势。

　　数据点1：人工智能只与其训练的数据一样好　　人工智能系统经过数据培训，因此其技能取决于工作人员提供的算法。

如果数据不完整，那么人工智能工具所学的课程也不完整，并且结果也不可靠。

例如，如果正在销售短裤但有一个错误，其中系统无法正确保存有关短裤销售的数据，那么受过数据培训的人工智能系统就会认为没有人喜欢购买短裤。

在培训人工智能系统之前，确保数据完整、有代表性和准确是至关重要的，否则将会获得一个能够传播数据错误的系统。

　　数据点2：人工智能系统可能比人类更有偏见　　人们很容易将人工智能系统视为冷静、无偏见的机器，它们只会根据数据做出决策。

然而，用于训练这些人工智能系统的数据是人类行为和决策本身可能包含偏见的副产品。

如果一家电子商务公司主要推销蓝色产品，因为创始人喜欢蓝色，那么所有购买数据都会偏向蓝色产品。

对这些数据进行过培训的人工智能系统很容易产生偏见，相信蓝色产品的销售情况会更好，即使情况恰恰相反也是如此。

因此，组织需要识别并隔离业务和数据中的潜在偏差，以便准备相应地培训人工智能系统。

　　数据点3：人工智能系统可以比人们做得更好，但并不尽然　　虽然这些人工智能系统很强大，但它们的行为和做法不像人类。

从本质上讲，它们只是一种非常先进的计算数学，不能推理或运用判断力。

即便如此，他们可以做很多比人类做得更好的任务，但他们完成的任务却截然不同。

例如，当AlphaGo系统第一次击败世界围棋冠军时，游戏分析师甚至不了解其策略，因为它以完全不同于人类思维的方式进行围棋竞赛。

这些系统以不同方式完成工作这一事实既不好也不坏，但如果希望人工智能作为人类的替代品来完成工作，就会感到失望。

人们需要通过新的思维和操作方式开启其想象力，以真正了解人工智能工具如何改善其业务。

　　数据点4：人工智能的采用是组织面临的一项挑战　　像人工智能这样的新技术会改变人们对于工作的定义，因此它们会影响到组织中每个人的工作。

这对许多人来说既令人兴奋又具有威胁性，如果没有适当的准备，组织可能出于自我保护而拒绝采用人工智能。

人们在外包热潮中看到了这一点，很多员工不愿意培训他们的替代者;在这种情况下，他们担心自己会被机器人取代。

规划人工智能部署并相应地教育组织员工，这对于为人工智能的过渡做好准备并避免冲突至关重要。

　　数据点5：人工智能增加了数据的价值　　人工智能的一个令人惊奇的部分是它如何改变数据的经济性。

工业革命使得大规模生产以前只是奢侈品的产品具有成本效益，因为建造它们需要人工操作。

人工智能具有相同的潜力来获取昂贵的数据，无法人工分析并使其高效且易于在决策中使用。

因此，越来越多的具有名义价值的数据将在未来几年变得极具价值。

例如，当与人工智能系统的营销和销售数据一起分析时，组织的客户支持记录可以成为营销增长活动的驱动因素。

这意味着不应该将数据视为一次性数据，但是当组织使用人工智能将其转化为竞争优势时，应该尽可能多地开始收集和存储数据。

　　数据点6：人工智能改变了许多工作的经济性　　正如人工智能将改变数据的经济性一样，它也将改变就业的经济性。

许多公司的工作涉及越来越多的数据收集和报告，以使每个人更容易地了解业务状况。

当人工智能系统可以自动执行这些数据收集和报告任务时，组织中的人员将花费更多时间做出决策并采取行动，这意味着他们对业务的个人影响将会增加。

这意味着每个人的经济生产力将会提高，从而提高整个组织的效率。