人工智能时代，是人的需求位于第一位的时代。触发人工智能算法的永远只会是你基于需求提出的问题。
综述
在一项为期五年的多阶段研究中，作者们了解了领导者如何充分利用AI。他们发现，成功的秘诀在于商业模式本身，在这种模式中，机器和人类被整合在一起，相互补充。机器执行重复性和自动化的任务，并且总是更加精确和快速。然而，那些独特的人类技能，如创造力、细心、直觉、适应性和创新，对成功越来越重要。
从他们的研究中，他们开发了一个意向性、集成、实施和指示的框架（四个I模型），为人类和机器创造了充分利用彼此的环境。他们得出结论，在AI时代竞争并不是技术驱动本身；相反，是关于人的才能和新的组织结构，这些结构使用技术来发挥人们的最佳潜能。
A.I 模型
太多的商业领袖仍然认为AI只是另一种“即插即用”的增量技术投资。事实上，通过AI获得竞争优势需要像谷歌、海尔、苹果、Zappos和西门子等当今时代领先公司那样的组织转型。这些公司不仅拥有更好的技术——它们还改变了经营方式，以便用机器能力增强人力资源。
他们是如何做到的？为了找出答案，我们在五年内进行了一项多阶段研究，首先是对高级管理人员和高管的调查，然后是对各行各业的访谈和调查，以确定技术实现的策略和障碍，并对五家领先的组织进行了深入研究。我们的主要收获是违反直觉的。在AI时代，竞争本身并不是技术驱动的问题，而是一个利用技术让人们发挥出最好的一面的新组织结构的问题。我们了解到，实现这一目标的秘诀在于商业模式本身，在这种模式中，机器和人类相互融合，相辅相成。机器做重复性和自动化的任务，并且总是更加精确和快速。然而，那些独特的人类技能，如创造力、细心、直觉、适应性和创新，对成功越来越重要。这些人类技能不能“僵尸”，当传统上由人类执行的业务流程被委托给机器人或算法等自动化流程时，我们用这个术语来描述。
行业的领军人物是如何充分利用AI的？
按照研究需要，研究者们开发了一个四层框架，向组织领导者展示他们如何用超人的智慧创建一个以人为本的组织。这四层不是“步骤”，这意味着一个顺序的进展。意向性、集成、实施和指示这四层（四个我模型）必须堆叠在一起，否则AI的使用将无法提供可持续的竞争优势。这是它的工作原理。 四我模式的第一层是目标的意向性，而不仅仅是追求利润。
一个有意识的组织知道为什么它对世界而不仅仅是其股东很重要。使用AI意向性的一个很好的例子来自西门子，西门子从一家股东利润最大化的发电和输电公司发展成为电气化、自动化和数字化解决方案的领先提供商，其节能、资源节约技术由AI和物联网（IoT）驱动，为社会服务。这种向更高的以人为本的目标的文化转变不仅影响了营销和产品设计，还影响了斯科特·安东尼、阿拉斯代尔·特罗特和埃文·施瓦茨为HBR写的战略决策，即“剥离其核心石油和天然气业务，将资本重新部署到其数字工业部门和智能基础设施业务，重点是能源效率、可再生电力存储、分布式电力和电动汽车移动性。”虽然财务业绩和股东价值永远很重要，但创建以人为本、技术驱动的组织实际上将推动AI时代的财务业绩。
为此，西门子正在推出硬件和软件的组合，使AI贯穿其完全集成自动化（TIA）架构，这种方法使西门子的使命与其AI战略保持一致。TIA架构使用AI作为跨越公司总部到工业最终用户的桥梁。西门子专有的“MindSphere”是一个基于云的物联网操作平台，可以进入西门子的工业用户操作控制器和现场设备产品。MindSphere的神经处理单元模块允许人类用户受益于西门子的内部AI能力，同时也使人类用户能够传授自己的经验来训练机器。根据西门子工厂自动化专家科尔姆·加文的说法，“通过人工智能，我们能够训练、识别和调整，以允许更灵活的机械。因为，我们希望10台机器包装10种不同类型的产品，还是一个能够容纳不同包装和不同尺寸并自动调整到新格式的工具？”具有TIA架构的智能机械利用AI来提高公司的意向性，同时提高最终用户的灵活性、质量、效率和成本有效性。
另一方面，Facebook最近面临的问题也说明了意图和AI之间关系的一个负面例子。Facebook的使命“赋予人们建立社区和拉近世界距离的力量”听起来很崇高。但最近使用其AI引起了广告商和民权组织的担忧。这家社交媒体巨头一直在努力将其使命与使用似乎具有相反效果的AI对齐：Facebook的内容“提要”是由优先考虑煽动性、误导性和社会分裂内容的算法驱动的。Facebook使用AI似乎推动了社会分裂，这与其作为社交媒体公司的目的背道而驰，并产生了财务后果。由于其算法促进了虚假信息、暴力和煽动性内容，主要广告商现在正在切断与脸谱网的联系，这对该公司造成了沉重打击，该公司98%的收入来自广告收入。
包括可口可乐和联合利华在内的一些世界上最大的品牌从脸谱网撤下了宣传与其品牌价值背道而驰的内容的广告，导致市值单日下跌8.3%，即560亿美元。 四I模式的第二层是整合整个组织的人力和AI资源。要在技术时代领先，公司必须从孤岛转向具有灵活团队的组织结构，这些团队从横向和纵向整合人员，从产品创建到战略决策。正如我们采访的一位高管解释的那样，在AI转变之前，工人有必要对一个狭窄的领域有深刻的了解。
今天，深度分析内容可以来自AI。需要的是工人合成信息的能力，这意味着跨职能协作，并在跨职能团队中工作。为了培养创新和适应性，组织需要从僵化的等级制度过渡到灵活、敏捷和扁平化的结构。谷歌、海尔和Zappos的组织结构可能存在差异，但共同的元素是扁平化和流动性。推荐的结构更像是聪明、有才华的人以客户为中心产生产品的游乐场。员工在围绕问题的跨职能团队中拥有流动的角色，而不是个人角色和责任。这些团队在问题出现时自发形成，然后在工作完成时解散，根据需要重新分配人力资源。
另一方面——很容易被遗忘——是人类和AI团队也应该以一体化的方式构建。这允许人类超越他们的普通认知限制，而不会不合理地依赖机器人来执行需要高度护理和技能的人类任务。一个例子来自医学背景，AI提供了巨大的潜力，不是作为医生驱动的护理的替代品，而是作为医生驱动的护理的补充。《自然》杂志最近的研究发现，“高质量的AI临床决策支持比AI或医生单独提高了诊断准确性。”这意味着高风险、高技能的人类决策可以从AI中受益，只要它被适当地整合到人类决策环境中。
“四个我”模型的第三层是实施。实施需要吸引人才、容忍风险和激励跨职能协调。我们采访过的一家大型制药公司的高管说，“你必须让人们相信这项技术。”我们在另一家与我们交谈过的公司中看到了这一点，当时我们了解到，尽管整合了AI，但经理们正在修改算法的输出值以符合他们自己的期望。
同一家公司的其他人只会遵循旧的决策程序，完全忽略算法提供的数据。因此，人类行为是实施AI的核心。 表现最好的公司花了大量时间与员工沟通并对他们进行教育，以便人类人才了解机器如何让他们的工作变得更容易，而不是过时。为了建立对AI的信任，领导者必须透明地传达他们的愿景，解释目标、所需的变革、如何推出以及在什么时间表上。
除了沟通之外，领导者还可以通过安排参观其他经历过类似变革的公司来预防员工对AI的恐惧，为员工提供一个模型，让他们亲眼看到技术是如何使用的。 在我们的研究中，我们看到了许多解决方法。在有限范围内推出技术的试点项目让员工对采用过程拥有一些自主权。在做出最终采用决定之前，给员工一个修补技术的机会，可以简化过渡。金融服务公司第一资本甚至创建了一个名为第一资本大学的内部培训机构，提供专业培训项目，以促进对整个组织文化中分析的更广泛理解。 模型的第四层是指示或绩效衡量。最终，成功和进步需要被衡量，领先公司已经从传统的生产力衡量标准转向了抱负指标。
使用正确的指标可以推动改进，并帮助企业专注于他们认为重要的事情。激励创新和创造力的抱负指标鼓励员工锻炼那些独特的人类特征。教训是要小心你衡量的东西。监控错误的绩效指标有强烈的倾向导致众所周知的摇尾巴狗。
人类是聪明的，如果激励措施没有与智能设计的绩效指标正确对齐，人类工人将诉诸懒惰、聪明和愤世嫉俗的黑客来玩弄系统，在一个衡量标准下最大化绩效的外观，同时实际上未能交付管理层在实施该衡量标准时真正希望的输出。 大多数公司都使用关键绩效指标，但在我们的研究中，我们发现成功的公司更经常使用目标和关键指标（OKR）。
我们了解到，关键绩效指标本身并不包含AI时代所需的战略和雄心勃勃的目标，它们也不会激励人们去追求天空。OKR的目标是通过具体、可衡量的规范，准确定义如何在失败迫在眉睫的情况下实现雄心勃勃的目标。它们通过展示目标的进展来鼓励创造性、新颖性和抱负性的表现，即使目标本身没有实现。谷歌从1999年开始使用OKR是出了名的；这一变化甚至被一些人认为是谷歌成功的关键因素。在谷歌，OKR有助于提高透明度。每个人都知道公司的目标，每个人都在做什么，他们过去做了什么，他们的轨迹，以及他们如何到达他们想去的地方。
在超人类智能上建立公司
研究表明，AI不仅仅是现有技术的最新渐进式改进，无论如何有效地部署它都需要公司所有部门的领导和协调。通过战略性地采用AI来释放组织人力资源的全部潜力需要重新审视公司的结构，以及它如何衡量其履行使命的进展。这些问题是公司身份的核心问题，这里的修改充满了不安全感和风险，但这是AI时代竞争所需的风险。意图、集成、实施和指示必须分层，以创建一个由超人智能管理的以人为本的企业。实现这一目标需要各级人才具备系统思维，了解正在完成的工作如何与组织中其他地方的工作相结合，如何满足客户需求，以及如何影响公司的战略和财务状况。通过遵循四个我模型，公司可以在不失去人情味的情况下释放超人的智慧。
我们惊讶地发现，解开这个秘密的组织是如此之少。但我们对那些已经取得的进步感到鼓舞。有了这个模型，我们希望更多的公司能够创造条件，实现超人的智能和性能，在AI时代提供可持续的竞争优势。