人工智能時代，是人的需求位于第一位的時代。觸發人工智能算法的永遠隻會是你基于需求提出的問題。
綜述
在一項為期五年的多階段研究中，作者們了解了上司者如何充分利用AI。他們發現，成功的秘訣在于商業模式本身，在這種模式中，機器和人類被整合在一起，互相補充。機器執行重複性和自動化的任務，并且總是更加精确和快速。然而，那些獨特的人類技能，如創造力、細心、直覺、适應性和創新，對成功越來越重要。
從他們的研究中，他們開發了一個意向性、內建、實施和訓示的架構（四個I模型），為人類和機器創造了充分利用彼此的環境。他們得出結論，在AI時代競争并不是技術驅動本身；相反，是關于人的才能和新的組織結構，這些結構使用技術來發揮人們的最佳潛能。
A.I 模型
太多的商業領袖仍然認為AI隻是另一種“即插即用”的增量技術投資。事實上，通過AI獲得競争優勢需要像谷歌、海爾、蘋果、Zappos和西門子等當今時代領先公司那樣的組織轉型。這些公司不僅擁有更好的技術——它們還改變了經營方式，以便用機器能力增強人力資源。
他們是如何做到的？為了找出答案，我們在五年内進行了一項多階段研究，首先是對進階管理人員和高管的調查，然後是對各行各業的訪談和調查，以确定技術實作的政策和障礙，并對五家領先的組織進行了深入研究。我們的主要收獲是違反直覺的。在AI時代，競争本身并不是技術驅動的問題，而是一個利用技術讓人們發揮出最好的一面的新組織結構的問題。我們了解到，實作這一目标的秘訣在于商業模式本身，在這種模式中，機器和人類互相融合，相輔相成。機器做重複性和自動化的任務，并且總是更加精确和快速。然而，那些獨特的人類技能，如創造力、細心、直覺、适應性和創新，對成功越來越重要。這些人類技能不能“僵屍”，當傳統上由人類執行的業務流程被委托給機器人或算法等自動化流程時，我們用這個術語來描述。
行業的領軍人物是如何充分利用AI的？
按照研究需要，研究者們開發了一個四層架構，向組織上司者展示他們如何用超人的智慧建立一個以人為本的組織。這四層不是“步驟”，這意味着一個順序的進展。意向性、內建、實施和訓示這四層（四個我模型）必須堆疊在一起，否則AI的使用将無法提供可持續的競争優勢。這是它的工作原理。 四我模式的第一層是目标的意向性，而不僅僅是追求利潤。
一個有意識的組織知道為什麼它對世界而不僅僅是其股東很重要。使用AI意向性的一個很好的例子來自西門子，西門子從一家股東利潤最大化的發電和輸電公司發展成為電氣化、自動化和數字化解決方案的領先提供商，其節能、資源節約技術由AI和物聯網（IoT）驅動，為社會服務。這種向更高的以人為本的目标的文化轉變不僅影響了營銷和産品設計，還影響了斯科特·安東尼、阿拉斯代爾·特羅特和埃文·施瓦茨為HBR寫的戰略決策，即“剝離其核心石油和天然氣業務，将資本重新部署到其數字工業部門和智能基礎設施業務，重點是能源效率、可再生電力存儲、分布式電力和電動汽車移動性。”雖然财務業績和股東價值永遠很重要，但建立以人為本、技術驅動的組織實際上将推動AI時代的财務業績。
為此，西門子正在推出硬體和軟體的組合，使AI貫穿其完全內建自動化（TIA）架構，這種方法使西門子的使命與其AI戰略保持一緻。TIA架構使用AI作為跨越公司總部到工業最終使用者的橋梁。西門子專有的“MindSphere”是一個基于雲的物聯網操作平台，可以進入西門子的工業使用者操作控制器和現場裝置産品。MindSphere的神經處理單元子產品允許人類使用者受益于西門子的内部AI能力，同時也使人類使用者能夠傳授自己的經驗來訓練機器。根據西門子工廠自動化專家科爾姆·加文的說法，“通過人工智能，我們能夠訓練、識别和調整，以允許更靈活的機械。因為，我們希望10台機器包裝10種不同類型的産品，還是一個能夠容納不同包裝和不同尺寸并自動調整到新格式的工具？”具有TIA架構的智能機械利用AI來提高公司的意向性，同時提高最終使用者的靈活性、品質、效率和成本有效性。
另一方面，Facebook最近面臨的問題也說明了意圖和AI之間關系的一個負面例子。Facebook的使命“賦予人們建立社群和拉近世界距離的力量”聽起來很崇高。但最近使用其AI引起了廣告商和民權組織的擔憂。這家社交媒體巨頭一直在努力将其使命與使用似乎具有相反效果的AI對齊：Facebook的内容“提要”是由優先考慮煽動性、誤導性和社會分裂内容的算法驅動的。Facebook使用AI似乎推動了社會分裂，這與其作為社交媒體公司的目的背道而馳，并産生了财務後果。由于其算法促進了虛假資訊、暴力和煽動性内容，主要廣告商現在正在切斷與臉譜網的聯系，這對該公司造成了沉重打擊，該公司98%的收入來自廣告收入。
包括可口可樂和聯合利華在内的一些世界上最大的品牌從臉譜網撤下了宣傳與其品牌價值背道而馳的内容的廣告，導緻市值單日下跌8.3%，即560億美元。 四I模式的第二層是整合整個組織的人力和AI資源。要在技術時代領先，公司必須從孤島轉向具有靈活團隊的組織結構，這些團隊從橫向和縱向整合人員，從産品建立到戰略決策。正如我們采訪的一位高管解釋的那樣，在AI轉變之前，勞工有必要對一個狹窄的領域有深刻的了解。
今天，深度分析内容可以來自AI。需要的是勞工合成資訊的能力，這意味着跨職能協作，并在跨職能團隊中工作。為了培養創新和适應性，組織需要從僵化的等級制度過渡到靈活、靈活和扁平化的結構。谷歌、海爾和Zappos的組織結構可能存在差異，但共同的元素是扁平化和流動性。推薦的結構更像是聰明、有才華的人以客戶為中心産生産品的遊樂場。員工在圍繞問題的跨職能團隊中擁有流動的角色，而不是個人角色和責任。這些團隊在問題出現時自發形成，然後在工作完成時解散，根據需要重新配置設定人力資源。
另一方面——很容易被遺忘——是人類和AI團隊也應該以一體化的方式建構。這允許人類超越他們的普通認知限制，而不會不合理地依賴機器人來執行需要高度護理和技能的人類任務。一個例子來自醫學背景，AI提供了巨大的潛力，不是作為醫生驅動的護理的替代品，而是作為醫生驅動的護理的補充。《自然》雜志最近的研究發現，“高品質的AI臨床決策支援比AI或醫生單獨提高了診斷準确性。”這意味着高風險、高技能的人類決策可以從AI中受益，隻要它被适當地整合到人類決策環境中。
“四個我”模型的第三層是實施。實施需要吸引人才、容忍風險和激勵跨職能協調。我們采訪過的一家大型制藥公司的高管說，“你必須讓人們相信這項技術。”我們在另一家與我們交談過的公司中看到了這一點，當時我們了解到，盡管整合了AI，但經理們正在修改算法的輸出值以符合他們自己的期望。
同一家公司的其他人隻會遵循舊的決策程式，完全忽略算法提供的資料。是以，人類行為是實施AI的核心。 表現最好的公司花了大量時間與員工溝通并對他們進行教育，以便人類人才了解機器如何讓他們的工作變得更容易，而不是過時。為了建立對AI的信任，上司者必須透明地傳達他們的願景，解釋目标、所需的變革、如何推出以及在什麼時間表上。
除了溝通之外，上司者還可以通過安排參觀其他經曆過類似變革的公司來預防員工對AI的恐懼，為員工提供一個模型，讓他們親眼看到技術是如何使用的。 在我們的研究中，我們看到了許多解決方法。在有限範圍内推出技術的試點項目讓員工對采用過程擁有一些自主權。在做出最終采用決定之前，給員工一個修補技術的機會，可以簡化過渡。金融服務公司第一資本甚至建立了一個名為第一資本大學的内部教育訓練機構，提供專業教育訓練項目，以促進對整個組織文化中分析的更廣泛了解。 模型的第四層是訓示或績效衡量。最終，成功和進步需要被衡量，領先公司已經從傳統的生産力衡量标準轉向了抱負名額。
使用正确的名額可以推動改進，并幫助企業專注于他們認為重要的事情。激勵創新和創造力的抱負名額鼓勵員工鍛煉那些獨特的人類特征。教訓是要小心你衡量的東西。監控錯誤的績效名額有強烈的傾向導緻衆所周知的搖尾巴狗。
人類是聰明的，如果激勵措施沒有與智能設計的績效名額正确對齊，人類勞工将訴諸懶惰、聰明和憤世嫉俗的黑客來玩弄系統，在一個衡量标準下最大化績效的外觀，同時實際上未能傳遞管理層在實施該衡量标準時真正希望的輸出。 大多數公司都使用關鍵績效名額，但在我們的研究中，我們發現成功的公司更經常使用目标和關鍵名額（OKR）。
我們了解到，關鍵績效名額本身并不包含AI時代所需的戰略和雄心勃勃的目标，它們也不會激勵人們去追求天空。OKR的目标是通過具體、可衡量的規範，準确定義如何在失敗迫在眉睫的情況下實作雄心勃勃的目标。它們通過展示目标的進展來鼓勵創造性、新穎性和抱負性的表現，即使目标本身沒有實作。谷歌從1999年開始使用OKR是出了名的；這一變化甚至被一些人認為是谷歌成功的關鍵因素。在谷歌，OKR有助于提高透明度。每個人都知道公司的目标，每個人都在做什麼，他們過去做了什麼，他們的軌迹，以及他們如何到達他們想去的地方。
在超人類智能上建立公司
研究表明，AI不僅僅是現有技術的最新漸進式改進，無論如何有效地部署它都需要公司所有部門的上司和協調。通過戰略性地采用AI來釋放組織人力資源的全部潛力需要重新審視公司的結構，以及它如何衡量其履行使命的進展。這些問題是公司身份的核心問題，這裡的修改充滿了不安全感和風險，但這是AI時代競争所需的風險。意圖、內建、實施和訓示必須分層，以建立一個由超人智能管理的以人為本的企業。實作這一目标需要各級人才具備系統思維，了解正在完成的工作如何與組織中其他地方的工作相結合，如何滿足客戶需求，以及如何影響公司的戰略和财務狀況。通過遵循四個我模型，公司可以在不失去人情味的情況下釋放超人的智慧。
我們驚訝地發現，解開這個秘密的組織是如此之少。但我們對那些已經取得的進步感到鼓舞。有了這個模型，我們希望更多的公司能夠創造條件，實作超人的智能和性能，在AI時代提供可持續的競争優勢。