未來 人工智慧會幫助人們更好的完成工作
【手機中國新聞】人工智慧（AI）和學習型機器逐漸為各類工作提供動力，目前先進的自動化工具大受歡迎，因為它們能夠將工人從“骯髒、枯燥甚至危險”的任務中解放出來，讓他們從事更高層次的工作和創造。據普華永道（PWC）的預估，到2030年，人工智慧產業將為全球經濟創造15.7萬億美元的價值，這主要得益於生產力的提高和人工智慧產品的創新。
人工智慧概念圖
雖然目前人工智慧已經廣泛運用於各個工作領域， 但LTI公司的執行副總裁兼首席資料官Soumendra Mohanty表示：人工智慧技術的完全發揮還需要更深層次的思考。他說：“人工智慧程式有效的“昇華了工作”，允許人類進行“更為高階的工作”，當技術以完全合理的方式使用時，才能發揮出最好的效果。”
普華永道技術部門負責人Dan Priest說，漫無目的地使用人工智慧簡直是暴殄天物。在過去，自動化通常運用於企業資源計劃（ERP）這樣具有獨特價值的大型企劃中。 “人工智慧運用範圍更小，因其能以一種更為分散的模式快速運用到工作領域中，公司必須對陣下藥，並設定許可權。”他說在各種應用程式中，有一些常見的方法可避免錯誤。
人工智慧應用的出發點應該是解決業務問題而不是充當一個特殊的角色，從事人事諮詢和研究未來學習工作的未來空間公司創始人Jeanne Meister說。 人工智慧成功運用的第一步就是收集相關資料，然後向商業負責人提供解決問題的方法。明確人工智需要推動的具體任務以及所能達到的生產率、效率、準確率以及其他方面的目標。
超級電腦
“你為什麼這樣做？你將如何推進它，你打算怎麼做，以及你將如何跟進？”她說。 “我們已經忘記了如何簡化問題。”這表明我們需要從待解決的問題入手，並建立一個可以幫助預測結果的跨職能團隊。
人工智慧和資料是一樣的，這個工具需要哪些資料？執行又需要哪些資料？致同會計師事務所（Grant Thornton）的區域人工智慧實踐負責人Malcolm Silberman表示：“有趣的是很多人都認為演算法是一個巨大的挑戰，的確如此，隨著我們對人工智慧領域認識的深化，演算法也在不斷改進。但實際上，最大的挑戰在於資料本身。
Mohanty說，人工智慧應用本質上源於資料需求。根據人們的意圖，分析員工及其表現的資料和分析影響環境和其他影響因素的資料，就可能需要不同的演算法。
他也表示資料一旦確認輸入，定期重訪資料元件，來檢查人工智慧對於員工資料的演算法偏差是至關重要的一步。最近，亞馬遜放棄了用人工智慧進行招聘，就是因為它可能存在女性性別歧視的問題。