高管和決策者同意，根據最近的一項研究*通過認識至今，自動化和分析對跨行業和企業的工作產生最大程度的影響。由于企業用智慧灌輸它們，因此AI的崛起與越來越多的技術相互作用。并且有充分的理由。這些技術可以比人類更有效地運作，為客戶提供更好的經驗，并使公司能夠捆綁前端和后端流程。人類與機器執行的工作比例繼續提示有利于機器，特別是在數據組織和基于規則的決策中。

盡管有了這一進步，技術具有一定的限制。這使得人類觸摸不可避免。在行業4.0時代，即使機器可以做大部分工作，那么人類將成為我們前進的人。對杠桿和建立在人機合作時的技能的需求將在上升。

以下是有助于企業增加人類與數字技術的五個關鍵行動。

速度數據速度人類智能

數據變化并快速增殖。為了保持領先于曲線，企業應設定未來12個月的目標，以使他們的決策速度與預期的數據量增長相匹配。例如，如果公司在未來12個月內預期數據的年增長率為30％，因此他們的思考識別和應用數據智能的速度需要在同一時期加速30％。任何更少的東西都會影響在這種快速變化的世界中的業務速度?！耙詳祿寗拥臎Q策獲勝”已成為幾乎每個行業的競爭游戲。越來越多地，人類的角色將變得更加專注于通過數據驅動的洞察力所做的事情，這需要重新側重于決策和戰略思維。

提高人力對機器故障后果的認識

高管們對信任和道德的關注有重大躍遷（2016年63％，而2020年的86％）。企業需要專注于建立在設計階段的AI應用程序和系統中的道德和系統以及啟動和發展后的自我調節。雖然沒有用于機器風險管理的交鑰匙解決方案，但優秀的第一步是指定機器風險官員或算法偏見審計員等角色，或者修改現有角色以識別和管理與機器相關的新風險和責任。

重新思考組織和團隊結構

隨著AI和Automation接管更多重復的任務，工作需求將改變團隊結構。更大的分層團隊結構，較小的團隊將出現，允許辛勤化和團隊在角色和功能中變得更加流暢和靈活。敏捷組織模擬以數字本土競爭對手區分的速度，活力和客戶為中心，這可以隨心所欲地樞轉。

例如，除了集中的IT部門中的技術專業人員而不是集中專業人士，領導者將在獨立團隊中嵌入軟件設計師和工程師，在那里他們可以快速部署在高優先級的目標上。我們必須期望看到多學科團隊在功能部門出現。

訓練人類提升他們的人類技能，以最大限度地利用機器

勞動力技能將越來越多地傾斜，以驗證對人機合作的需要：決策，戰略思維和學習。這些技能不僅難以找到，而且也不容易發展。雖然它相對容易訓練某人如何遵循特定過程，但是如何教會同理感？解決這個問題的一種方法是更多地關注基本屬性和行為而不是技能。這可以通過角色建模，利用心理學家進行技能評估，導師并創造一個工作技能優先考慮和慶祝的工作文化來實現。是什么讓我們將來能使我們能夠在未來就業。

遠離黑暗的一面

這種新的工作方式，做生意和產生價值將以成本為付。網絡欺詐，數字恐怖主義和獲勝者所有經濟都是圍繞數字技術對個人和工作生活的影響提出的三大問題。在線行為增加，網絡欺詐已經上升;據聯合國稱，2020年第一季度的網絡釣魚網站上漲了350％。雖然它在企業的職員準備使未來的未來可能更深的一面，但它也很重要，無法認識到AI對勞動力和社會的積極影響。

前方的工作是關于在機器驅動和以人為本的活動之間的平衡方面的侵略。即使機器可以做到任何事情，人們仍將是終極X因素。

- 作者Manish Bahl是助理副總裁，亞太地區未來的未來中心，認識。觀點是個人的