現如今很多的企業都會在自己的公司配置一定的人工智能，從最起初的人臉識別打卡到工作上的數據分析整理。AI系統可以實現人機協作，從根本上改變工作性質，從而徹底顛覆企業運營和員工管理方式。研究表明，各大行業中，只有行業領軍企業成功抓住了這股由人機協作催生出的第三輪業務轉型浪潮所帶來的機遇。

AI帶來企業的革新

很多人都存在這樣一種認識誤區，認為包括高級機器人和數字機器人在內的AI系統會逐步接管人類的工作。例如，無人駕駛汽車終有一天會取代出租車司機、快遞和卡車司機；智能語音也將取代電銷和客服的存在。對于某些工種，這一擔憂或許會成真。不過我們發現，AI技術更重要的影響還是賦能于人，從而推動重大商業轉型。在部署了AI系統（從機器學習到計算機視覺再到深度學習）的公司中，一些公司的生產效率短期內略有提高，還有一些公司的績效可能突飛猛進，后者的訣竅在于能夠充分理解并利用AI技術帶來的真正影響。為了充分挖掘AI技術的潛力，行業領軍企業已經采用更具流動性、適應性的業務流程，并組建了人機協作團隊，人機協作推動了許多傳統流程的革新。

例如，在位于德國丁戈爾芬格(Dingolfing)的一家BMW裝配廠，工人和機器人共同完成汽車組裝工作。在工廠的一角，一位工人擺好了用于傳動裝置的齒輪箱，而一個可以感知周圍環境的輕量機械臂拿起了一個重達12磅的齒輪。這位工人隨后開始處理下一項任務，同時，這個機械臂將齒輪精確地放入齒輪箱，并拿起了另一個齒輪。在工廠的另一角，另一個輕型機械臂正在小型車窗的邊緣均勻涂抹黏稠的黑色黏合劑。一位工人在機械間走來走去，擦拭黏合劑噴嘴，放入新玻璃，并拿走已涂好的車窗，在這里，人類和智能機器人真正實現了“和諧共舞”。

這些創新團隊能夠適應不斷涌現的新數據環境和多變的市場行情，幫助企業革新工作流程。例如，在電話銷售的過程中，AI不會取代人類的角色而是承擔繁瑣乏味的初步篩選、收集數據并進行初步分析，從而使電銷專員能夠專注于處理意向客戶。換言之，機器承擔自己比較擅長的任務：完成重復性工作、分析海量數據集并處理常規案例。與此同時，人類則專注于他們最擅長的工作：處理存疑信息、針對復雜案件做出自己的判斷并與不滿意的客戶進行溝通。

思維模式

通過重新定義“中間地帶”的工作，打造截然不同的業務流程。人類與AI互相促進。如果只將AI用于現有流程的自動化，只能實現績效的小幅提升。重新定義工作則需要采用完全不同的思維模式，利用人機協作，實現許多傳統流程的革新。死板的裝配線將讓位于靈活的人機團隊，被機器賦能的人類與AI攜手共進，適應不斷涌現的新數據和新角色。不過，要實現這些，企業首先要奠定堅實的基礎。因此，需要首先實現常規工作的自動化，例如電銷可以將初步篩選的工作完全交給電銷機器人，然后充分挖掘員工的潛能，然后再專注于人機協作，完成對客戶的跟進從而成單。這離不開以行動導向的思維模式，具體包括以下三個關鍵步驟：

探索與描述。必須了解傳統業務流程和新型AI解決方案之間的區別。例如，工作崗位不應僅限“人類專屬”和“機器專屬”，還應包括協作型崗位來負責對機器人和人工之間的交接。

共同創造。發現流程轉型機遇是一回事，而抓住這些機遇又是另一回事：只有設想出新的工作模式，才能抓住這些機遇。

推廣與維護。重新定義流程的最后一步是擴大解決方案的適用范圍，并通過不斷改進進行維護。可能需要在員工內部對新系統進行測試，以便解決所有問題，隨后再應用于客戶。

數據

構建數據“供應鏈”，為智能系統提供發展空間。良好的數據是AI的基石，也是推動AI發展的動力。為了提供必要的動力，不妨將數據想象為一個端到端的供應鏈。這就要求我們以截然不同的方式定義數據：管理數據不是企業內部分散開展的靜態流程，而是在整個企業范圍內獲取、清洗、整合、甄選和存儲信息的動態活動。做好數據的收集，才能對相應的對象進行更加完善的學習和更新，了解客戶的需求。由于機器學習、深度學習和其他AI應用都需要使用數據，數據必須又“好”（種類多、質量高、可用性強）又多。同時，AI系統是在反饋回路中進行培訓的，數據的質和量均會影響算法的改進，AI系統的質量取決于培訓數據的質量。因此，公司必須將目光投向“被遺忘的中間地帶”中負責獲取并提供數據以供分析的崗位。這些崗位至關重要，因為數據中的偏差會造成嚴重的后果，導致結果有誤，誘使員工做出錯誤的決定。