- Dirbtinis intelektas didina verslo produktyvumą automatizuodamas užduotis, analizuodamas didžiulius duomenų kiekius ir mažindamas klaidas tokiose srityse kaip rinkodara, finansai ir operacijos.
- Naudojimo būdai apima visus skyrius ir sektorius: nuo pokalbių robotų ir nuspėjamosios priežiūros iki medicininės diagnostikos, kibernetinio saugumo ir talentų valdymo.
- Atsakingas diegimas reikalauja valdymo, šališkumo kontrolės, ES Dirbtinio intelekto įstatymo laikymosi ir į žmogų orientuotos lyderystės, teikiančios pirmenybę įgūdžiams ir žmonių priežiūrai.
- Norint sėkmingai įdiegti dirbtinį intelektą, labai svarbu apibrėžti konkrečias problemas, pasirinkti gerus įrankius, rūpintis duomenimis, nustatyti KPI ir apmokyti komandą.
Dirbtinis intelektas įsiskverbė į kasdienę verslo veiklą tokiu greičiu, kad daugeliui sunku suvokti. Tai, kas dar visai neseniai skambėjo kaip iš laboratorijos ar futuristinio filmo, dabar yra teksto rengyklėje , kuri siūlo kitą žodį, įrankyje, kuris transkribuoja jūsų susitikimus, arba pokalbių robote, kuris padeda jūsų klientams trečią valandą nakties. Ir vis dėlto vis dar yra didžiulis atotrūkis tarp organizacijų, kurios naudojasi šia banga, ir tų, kurios toliau veikia kaip prieš dešimt metų.
Pavyzdžiui, Ispanijoje daugiau nei trys ketvirtadaliai įmonių jau praneša apie aiškų produktyvumo pagerėjimą dėl dirbtinio intelekto , kuris viršija Europos vidurkį. Nepaisant to, beveik 90 % įmonių ir toliau naudoja statinius formatus, tokius kaip PDF, procesams dokumentuoti ir žinioms dalytis. Tuo pačiu metu artėja svarbus reguliavimo pokytis – ES dirbtinio intelekto įstatymas , kuriuo bus atidžiai nagrinėjami „didelės rizikos“ naudojimo būdai, tokie kaip dirbtinis intelektas žmogiškųjų išteklių srityje. Šiame kontekste suprasti praktinį dirbtinio intelekto taikymą versle nėra prabanga: tai konkurencingumo, atitikties reglamentams ir, svarbiausia, to, kaip norite organizuoti darbą ateinančiais metais, klausimas.
Dirbtinis intelektas versle: dabartinė situacija ir pagrindiniai privalumai
Įmonių dirbtinis intelektas nebėra išskirtinė technologijų gigantų sritis: MVĮ, laisvai samdomi darbuotojai ir didelės korporacijos jį integruoja į savo veiklą , kad automatizuotų užduotis, pagerintų klientų patirtį ir priimtų labiau pagrįstus sprendimus. Nuo generatyvinio dirbtinio intelekto, kuris rašo įmonės turinį, iki mašininio mokymosi sistemų , kurios prognozuoja pardavimus, taikomųjų programų spektras išaugo daug kartų.
Tarp dažniausiai vadovų minimų privalumų yra padidėjęs produktyvumas, sumažėjusios išlaidos ir daug gilesnis kliento supratimas . Algoritmai gali analizuoti duomenų kiekius, kurių neįmanoma apdoroti rankiniu būdu, rasti modelius, numatyti tendencijas ir siūlyti veiksmus. Tai lemia sprendimus, pagrįstus realiais duomenimis, o ne vien intuicija.
Kitas svarbus aspektas – pasikartojančių ir administracinių užduočių automatizavimas . Apskaitos programinė įranga, automatiškai suderinanti banko išrašus, sistemos, kurios nuskaito sąskaitas faktūras ir išgauna duomenis, ir robotai, kurie atsako į standartinius el. laiškus, dabar yra įprasti. Tai atlaisvina komandos laiką, kurį ji gali sutelkti į strategines, kūrybines ar tarpasmenines užduotis.
Dirbtinis intelektas taip pat sumažina žmogiškųjų klaidų kiekį tokiuose svarbiuose procesuose kaip finansų valdymas, tiekimo grandinė ir duomenų analizė. Aptikdamas anomalijas ir neatitikimus realiuoju laiku, jis padeda užkirsti kelią sukčiavimui, apskaitos klaidoms ir prekių trūkumui, todėl sumažėja rizika ir priimami saugesni sprendimai.
Galiausiai, daugelis įmonių naudoja dirbtinį intelektą darbuotojų moralei ir vidinei patirčiai realiuoju laiku matuoti , pereidamos nuo atskirų apklausų prie nuolatinio darbuotojų nuotaikų stebėjimo. Komentarų, apklausų ir vidinių kanalų nuotaikų analizė leidžia įmonėms numatyti problemas ir planuoti tikslingesnes intervencijas.
Dirbtinio intelekto taikymas pagal skyrius: nuo rinkodaros iki žmogiškųjų išteklių
Beveik kiekvienas įmonės skyrius gali pasinaudoti dirbtinio intelekto teikiama nauda , nors kiekvienas tai daro skirtingais būdais. Nuo rinkodaros ir pardavimų iki finansų, kibernetinio saugumo ir žmogiškųjų išteklių – taikymas yra labai konkretus ir, svarbiausia, išmatuojamas.
Skaitmeninė rinkodara: segmentavimas, suasmeninimas ir turinys
Rinkodaroje dirbtinis intelektas tapo sąjungininku, padedančiu geriau suprasti tikslinę auditoriją ir suasmeninti žinutes . Analizuodami naršymo duomenis, pirkimų istoriją, sąveiką socialinėje žiniasklaidoje ir kampanijų elgseną, algoritmai nustato segmentus, pomėgius ir pagrindinius poveikio momentus.
Tai leidžia vykdyti itin tikslines kampanijas, kurių kūrybiniai elementai ir pasiūlymai pritaikyti kiekvienam naudotojo tipui, ir optimizuoti realiuoju laiku. Pažangios platformos nuolat koreguoja kainos pasiūlymus, keičia auditorijas ir testuoja kūrybinių elementų variantus, kad maksimaliai padidintų reklamos investicijų grąžą.
Generatyvusis dirbtinis intelektas prideda dar vieną lygmenį: prekės ženklui pritaikyto turinio kūrimą teksto, vaizdų, garso ir vaizdo įrašų formatu . Nuo tinklaraščio įrašų ir produktų aprašymų iki skelbimų ir vaizdo įrašų scenarijų – šie įrankiai leidžia sukurti daugiau turinio per trumpesnį laiką, jei tik yra žmogaus priežiūra, užtikrinanti kokybę ir nuoseklumą.
Be to, duomenų analizės ir mašininio mokymosi sprendimai padeda prognozuoti pardavimus, optimizuoti biudžetus ir kurti išmanias ataskaitų suvestines . Tai leidžia rinkodaros komandai koreguoti savo strategiją remiantis realiomis tendencijomis, o ne tik istoriniais rezultatais.
Pardavimai ir klientų patirtis: virtualūs asistentai ir nuspėjamoji analizė
Pardavimų srityje vienas ryškiausių pavyzdžių yra pokalbių robotai ir virtualūs asistentai, kurie aptarnauja klientus visą parą svetainėse ir susirašinėjimo kanaluose. Gerai sukurti jie atsako į dažniausiai užduodamus klausimus, padeda rasti produktus, išspręsti paprastas problemas ir netgi padeda užbaigti pirkimo procesą.
Dirbtinis intelektas (DI) užtikrina tokias funkcijas kaip pažangi klientų segmentacija, paklausos prognozavimas ir potencialių klientų paieška . Modeliai analizuoja istorinius pirkimo duomenis, verslo sąveiką ir skaitmeninį elgesį, kad numatytų, kurie potencialūs klientai greičiausiai konvertuos arba kurie klientai yra arti prarasti savo klientus.
Pardavimų vertinimo ir automatizavimo įrankiai, integruoti su CRM, leidžia nustatyti potencialių klientų prioritetus, suasmeninti tolesnius veiksmus ir organizuoti kontaktų sekas el. paštu, telefonu arba tiesioginiais pranešimais. Visa tai reiškia efektyvesnius pardavimo ciklus ir didesnius konversijų rodiklius naudojant tą pačią komandą.
Apskaita ir finansai: automatizavimas ir rizikos nustatymas
Apskaitos ir finansų srityje taikomas dirbtinis intelektas (DI) orientuotas į nuobodžių procesų automatizavimą, tikslumo gerinimą ir rizikos numatymą . Išmaniosios sistemos apdoroja sąskaitas faktūras, jas klasifikuoja, suderina banko operacijas ir generuoja apskaitos įrašus be rankinio įsikišimo, taip sumažindamos klaidas ir apdorojimo laiką.
Analitinėje srityje mašininio mokymosi modeliai naudojami pinigų srautams prognozuoti, finansiniams scenarijams imituoti ir sprendimų poveikiui įvertinti , taip sudarant sąlygas tiksliau planuoti investicijas ir išlaidas. Tai ypač aktualu nepastovoje aplinkoje, kur duomenys greitai keičiasi.
Kita svarbi taikymo sritis – sukčiavimo ir anomalijų aptikimas realiuoju laiku . Specializuotos platformos stebi operacijas, kortelių naudojimo modelius, prieigą prie sistemos ir apskaitos įrašus, kad aptiktų įtartiną elgesį ir jį nedelsiant blokuotų.
Kibernetinis saugumas: automatinė apsauga nuo grėsmių
Dėl šios priežasties kai kurie sprendimai gali autonomiškai reaguoti į incidentus : izoliuoti pažeistą įrangą, nutraukti įtartinus ryšius arba blokuoti neteisėtą prieigą, tuo pačiu pranešant saugumo komandai. Tuo pačiu metu biometriniai metodai, tokie kaip veido atpažinimas, naudojami siekiant sustiprinti prieigą prie jautrių sistemų.
Be to, dirbtiniu intelektu pagrįsti kibernetinio saugumo produktai sparčiai auga visame pasaulyje, o ateinančiais metais prognozuojamos kelių milijonų dolerių pajamos rodo, kad įmonės vis dažniau matys „išmaniuosius“ apsaugos sprendimus, integruotus į savo infrastruktūrą.
Procesų valdymas ir vidinis produktyvumas
Procesų valdyme dirbtinis intelektas daugiausia dėmesio skiria kliūčių nustatymui, užduočių automatizavimui ir laiko valdymo gerinimui . Transkribavimo ir susitikimų santraukų įrankiai valandų valandas trunkančius pokalbius paverčia veiksmingais užrašais, o išmaniosios paieškos sistemos per kelias sekundes suranda vidinius dokumentus ir informaciją.
Įmonių virtualūs asistentai arba dirbtinio intelekto agentai gali atsakyti į vidinius klausimus apie procedūras, projektų būsenas ar pagrindinius duomenis , taip sumažindami priklausomybę nuo statinių dokumentų ir PDF vadovų. Tai palengvina žinių perdavimą ir sumažina laiką, švaistomą pasikartojančioms užklausoms.
Tuo pačiu metu robotų procesų automatizavimas (RPA) kartu su dirbtiniu intelektu leidžia be priežiūros organizuoti sudėtingus darbo eigą tarp skirtingų programų : nuo užsakymo gavimo iki jo registravimo, sąskaitų faktūrų išrašymo, atsargų atnaujinimo ir bendravimo su klientu.
Žmogiškieji ištekliai: talentai, darbo aplinka ir ES dirbtinio intelekto įstatymas
Dėl dirbtinio intelekto žmogiškųjų išteklių sritis išgyvena didelę transformaciją, tačiau tai taip pat viena jautriausių sričių. Įmonės naudoja algoritmus, kad filtruotų gyvenimo aprašymus, nustatytų kandidatus, atitinkančius darbo reikalavimus, ir numatytų jų kultūrinį atitikimą , taip pat siūlytų individualius mokymo planus, pagrįstus veiklos rezultatais ir įgūdžiais.
Be to, veiklos duomenų analizė, nuolatinis grįžtamasis ryšys ir dalyvavimas vidinėse iniciatyvose leidžia parengti labiau pritaikytus plėtros planus ir nustatyti darbuotojų kaitos riziką . Anoniminėms apklausoms ir komentarams taikomos nuotaikų analizės priemonės padeda nustatyti nepasitenkinimą dar prieš jam išsiveržiant.
Tačiau ES Dirbtinio intelekto įstatymas daugelį dirbtinio intelekto panaudojimo būdų žmogiškųjų išteklių srityje priskiria „didelės rizikos“ kategorijai, ypač susijusius su įdarbinimu, paaukštinimu ar veiklos vertinimu . Tam reikia, kad įmonės įdiegtų tvirtą valdymą, įskaitant šališkumo auditus, veiksmingą žmonių priežiūrą ir skaidrumą darbuotojų bei kandidatų atžvilgiu.
Šiame kontekste populiarėja įgūdžiais grįstos organizacijos metodas , kai dėmesys nebėra skiriamas tradicinėms pozicijoms ir hierarchijoms, o kiekvieno asmens įgūdžių rinkiniui. Dirbtinis intelektas padeda nustatyti esamus ir potencialius įgūdžius, susiejant talentus su projektais ir verslo poreikiais.
Sektorių taikymas: nuo finansų iki medicinos ir žemės ūkio
Iš dirbtinio intelekto naudos gauna ne tik vidiniai skyriai: ištisi sektoriai keičia savo veiklos principus, pasitelkdami išmaniąją automatizaciją, nuspėjamąją analizę ir suasmeninimą.
Finansų rinkos ir bankininkystė
Finansų rinkose dirbtinis intelektas naudojamas daugybei kintamųjų analizuoti realiuoju laiku ir numatyti kainų pokyčius , taip padedant priimti investicinius sprendimus ir valdyti riziką. Modeliai atsižvelgia į istorinius duomenis, naujienas, ekonominius rodiklius ir kitų rinkos dalyvių elgesį, kad sukurtų scenarijus.
Finansų įstaigos taip pat naudoja šią sistemą sandoriams automatizuoti, sukčiavimo veiklai aptikti ir klientų kreditingumui įvertinti . Vertinimo sistemos, pagrįstos alternatyviais duomenimis, neapsiribojančiais tradicine kredito istorija, praplečia galimybes gauti finansavimą, nors joms reikia labai atidžiai valdyti šališkumą ir užtikrinti skaidrumą.
Pramonė ir nuspėjamoji priežiūra
Pramonės sektoriuje dirbtinis intelektas yra pagrindinė vadinamosios susietosios pramonės arba Pramonės 4.0 varomoji jėga . Robotai ir automatizuotos sistemos valdo gamybos linijas, o algoritmai realiuoju laiku stebi mašinų jutiklius, kad aptiktų vibracijas, temperatūras ar neįprastus modelius, rodančius gresiantį gedimą.
Šis nuspėjamosios priežiūros metodas leidžia atlikti planines intervencijas prieš įvykstant gedimui , taip išvengiant netikėtų prastovų ir prailginant turto tarnavimo laiką. Tuo pačiu metu gamybos duomenų analizė padeda sumažinti atliekas, koreguoti parametrus ir pagerinti galutinio produkto kokybę.
Transportas ir logistika
Transporto ir logistikos srityje dirbtinis intelektas daugiausia dėmesio skiria maršrutų, laiko ir išteklių optimizavimui . Algoritmai apskaičiuoja geriausius prekių pristatymo maršrutus, atsižvelgdami į eismo sąlygas, oro sąlygas, pristatymo laikotarpius ir degalų sąnaudas, taip sumažindami laiką ir išmetamų teršalų kiekį.
Kita vertus, dirbtinis intelektas yra esminis autonominių transporto priemonių ir pažangių vairavimo pagalbos sistemų kūrimo elementas , kuris ateityje gali iš esmės pakeisti mūsų supratimą apie mobilumą ir logistiką.
Žemės ūkis ir išteklių valdymas
Žemės ūkyje dirbtinis intelektas padeda spręsti tokius iššūkius kaip klimato kaita ir vandens trūkumas. Pasėliuose esantys jutikliai kartu su analitiniais algoritmais leidžia realiuoju laiku stebėti drėgmę, maistines medžiagas, kenkėjus ir ligas . Šie duomenys naudojami tiksliai koreguojant drėkinimą, tręšimą ir fitosanitarines priemones.
Tai veda prie tiksliosios žemdirbystės, kuri taupo išteklius, didina derlių ir mažina poveikį aplinkai . Be to, klimato ir paklausos prognozavimo modeliai padeda tiksliau planuoti sėją ir derliaus nuėmimą.
Medicina ir sveikata: pažangi diagnostika ir gydymas
Sveikatos priežiūros sektorius naudoja dirbtinį intelektą įvairiais aspektais. Viena vertus, išmanioji automatizacija ir natūralios kalbos apdorojimas palengvina medicininių įrašų valdymą, medicininių duomenų analizę ir bendravimą su pacientais per pokalbių robotus, kurie atsako į klausimus arba atlieka pirminį pacientų atranką nuotoliniu būdu.
Mašininis mokymasis taip pat naudojamas navikams klasifikuoti, gydymui planuoti, paslėptiems lūžiams rasti ir neurologiniams sutrikimams aptikti . Genetiniuose tyrimuose algoritmai padeda nustatyti žymenis, kurie rodo, kaip žmogus gali reaguoti į vaistą arba kokie šalutiniai poveikiai yra labiausiai tikėtini.
Švietimas, statyba ir mažmeninė prekyba
Švietimo srityje dirbtinis intelektas naudojamas kuriant virtualius asistentus, kurie padeda mokytis ir pritaiko turinį kiekvieno mokinio tempui ir poreikiams. Šios sistemos analizuoja rezultatus ir siūlo suasmenintus išteklius, teikdamos nuolatinį grįžtamąjį ryšį.
Statybų srityje projekto duomenų, medžiagų ir statybvietės sąlygų analizė padeda optimizuoti išteklius, aptikti riziką ir pagerinti saugą . Nuspėjamieji modeliai padeda numatyti vėlavimus, išlaidų viršijimą ar incidentus, todėl galima greičiau reaguoti.
Savo ruožtu mažmenininkai naudoja dirbtinį intelektą išmaniam atsargų valdymui, asortimento dizainui, dinaminei kainodarai ir suasmenintai apsipirkimo patirčiai . Nuo internetinių produktų rekomendacijų iki individualiam elgesiui pritaikytų akcijų – tikslas – padidinti vidutinę užsakymo vertę ir klientų lojalumą.
Bendrosios dirbtinio intelekto programos verslo valdyme
Be konkrečių atvejų, susijusių su skyriumi ar sektoriumi, yra daug įvairių dirbtinio intelekto panaudojimo būdų, kuriuos gali pritaikyti beveik kiekviena įmonė , nepriklausomai nuo jos dydžio ar veiklos.
Pirmasis – pasikartojančių, mažos pridėtinės vertės užduočių , tokių kaip duomenų įvedimas, dokumentų klasifikavimas, mokėjimo priminimų siuntimas, CRM įrašų atnaujinimas arba standartinių ataskaitų generavimas, automatizavimas. Automatizavimo platformos sujungia skirtingas programas ir inicijuoja veiksmus nereikalaujant rankinio duomenų įvedimo.
Kitas plačiai paplitęs panaudojimo būdas yra nuspėjamoji analizė . Naudodami vidinius duomenis (pardavimus, incidentus, darbuotojų kaitą) ir išorinius duomenis (rinkos tendencijas, sezoniškumą, makroekonominį kontekstą), mašininio mokymosi modeliai nustato modelius ir kuria paklausos, klientų kaitos, sąnaudų raidos ar darbo krūvio prognozes.
Klientų patirties suasmeninimas yra dar viena svarbi sritis. Analizuodamos elgesį ir pageidavimus, įmonės gali pritaikyti turinį, pasiūlymus ir komunikaciją kiekvienam asmeniui: nuo produktų rekomendacijų iki tikslinių el. pašto kampanijų ar suasmenintų kelionių programėlėje.
Taip pat plinta daugiakanaliai pokalbių robotai ir virtualūs asistentai , kurie tvarko užklausas per svetaines, socialinius tinklus ir žinutes. Šie robotai atsako į dažniausiai užduodamus klausimus, tvarko rezervacijas ir padeda atlikti paprastas procedūras, taip sutrumpindami atsakymų laiką ir pagerindami suvokiamą paslaugą.
Galiausiai, daugelis įmonių naudoja dirbtinį intelektą, kad pagerintų talentų išlaikymą ir darbuotojų gerovę . Anoniminių atsiliepimų, apklausų ir darbo elgsenos duomenų analizė padeda suprasti, kas neramina darbuotojus, kokie veiksniai skatina motyvaciją ir kokie signalai rodo galimą talentų nutekėjimą.
Valdymas, etika ir pasirengimas ES dirbtinio intelekto įstatymui
Plečiantis dirbtiniam intelektui, atsiranda poreikis tinkamai valdyti etinę, teisinę ir reputacijos riziką . ES Dirbtinio intelekto įstatymas nustato sistemų klasifikaciją pagal jų rizikos lygį ir reikalauja konkrečių įpareigojimų tokioms kategorijoms kaip dirbtinis intelektas personalo atrankoje, piliečių vertinime arba sistemose, kurios daro įtaką pagrindinėms teisėms.
Įmonėms tai reiškia patikimo dirbtinio intelekto valdymo sukūrimą : naudojamų sistemų, jų naudojamų duomenų ir jų naudojimo tikslo inventorizavimą, poveikio vertinimo procesų nustatymą, veiksmingos žmonių priežiūros užtikrinimą ir skundų bei paaiškinimų mechanizmų siūlymą nukentėjusiems asmenims.
Kova su algoritminiu šališkumu yra dar vienas svarbus klausimas. Modeliai mokosi iš istorinių duomenų, kurie dažnai atspindi esamą nelygybę ir diskriminaciją . Jei šios problemos neištaisomos, jos tęsia šią dinamiką. Labai svarbu peržiūrėti duomenų rinkinius, taikyti šališkumo mažinimo metodus ir, svarbiausia, palaikyti etišką žmogaus priežiūrą.
Tuo pačiu metu organizacija turi įsipareigoti vadovautis į žmogų orientuotu vadovavimu : naudoti technologijas žmonėms įgalinti, o ne tiesiog juos pakeisti. Tai reiškia skaidrumą darbuotojams apie tai, kokios sistemos diegiamos, kaip jos veikia jų darbą ir kokius mokymus jie gaus, kad galėtų jas kuo geriau išnaudoti.
Atsakingas diegimas taip pat reikalauja mokymo programų skaitmeninių įgūdžių, etikos ir saugumo srityse visiems darbuotojams, ne tik techniniam personalui. Suprasti privatumo riziką, tinkamą duomenų naudojimą ir automatizavimo apribojimus yra taip pat svarbu, kaip ir žinoti pačius įrankius.
Kaip paruošti savo įmonę sėkmingai įdiegti dirbtinį intelektą
Nors kiekviena organizacija yra skirtinga, yra keletas bendrų rekomendacijų, kaip realistiškai ir ekonomiškai pradėti dirbtinio intelekto projektus , neapsiribojant vien tendencijomis.
Pirmas žingsnis – aiškiai apibrėžti problemą, kurią norite išspręsti . Kalbama ne apie „dirbtinio intelekto pridėjimą dėl demonstravimo“, o apie procesų, kuriuose atliekama daug darbų, atliekamos pasikartojančios užduotys, dažnai pasitaikančios klaidos arba priimami sprendimai, kuriuos būtų galima patobulinti turint daugiau duomenų, nustatymą. Tai galėtų apimti klientų reagavimo laiko sutrumpinimą, atsargų planavimo gerinimą arba atsiskaitymo ciklo sutrumpinimą.
Nustačius naudojimo atvejį, patartina pasirinkti tinkamą įrankį arba įrankių derinį , atsižvelgiant į integraciją su esamomis sistemomis, saugumo reikalavimus ir naudojimo paprastumą komandai. Daugelis debesijos sprendimų leidžia pradėti nuo mažų projektų, jei bandomasis projektas sėkmingas.
Prieš pradedant darbą, būtina nustatyti KPI ir sėkmės rodiklius : laiko taupymą, klaidų mažinimą, padidėjusius pardavimus, didesnį klientų ar darbuotojų pasitenkinimą ir kt. Griežtas matavimas padeda išvengti nesibaigiančių projektų be apčiuopiamos grąžos.
Negalime pamiršti pagrindo: technologinės infrastruktūros ir duomenų kokybės. Net ir puikus algoritmas yra mažai naudingas, jei įmonės sistemos yra suskaidytos arba duomenys yra nepilni, dubliuoti ar nenuoseklūs. Dažnai pirmas žingsnis yra sutvarkyti, išvalyti ir suvienodinti informacijos šaltinius.
Galiausiai, įgyvendinimą turėtų lydėti aiškūs, praktiniai komandos mokymai , kuriuose būtų paaiškinta ne tik tai, „ką“ įrankis daro, bet ir kaip jis keičia jų darbą ir kokią konkrečią naudą suteikia. Žmonių įtraukimas nuo pat pradžių sumažina pasipriešinimą ir padeda nustatyti patobulinimus, kurie nebuvo numatyti pradiniame plane.
Dirbtinis intelektas jau daro įtaką daugelio įmonių – nuo startuolių iki didelių korporacijų – produktyvumui, paslaugų kokybei ir prisitaikymui. Jo panaudojimas apima technologijų, duomenų ir etikos derinimą, ypatingą dėmesį skiriant verslui ir žmonėms, kuriant lankstesnes, įgūdžiais pagrįstas organizacijas su vadovybe, kuri žino, kaip išgauti geriausias mašinų galimybes, nepamirštant žmogiškojo elemento.
