一些领军企业正在挑战“技术会将人淘汰”这一传统预期，他们利用人机协作的力量来改造他们的业务并提高最终盈利。数字技术投入排名前10%的公司在飞速发展，其收入增长速度是落伍者的五倍。
新的以人为本的AI方法正在改变人们对创新的基本构件的设想。埃森哲的H·詹姆斯·威尔逊（H. James Wilson ）指出，在一个多数企业会将其成功归功于人类而不是机器的世界中，企业领导者可以用这种指导思想去竞争，即要求关注新兴技术领域的五个要素：智能、数据、专业知识、架构和战略。
1、智能。人类智能和人工智能是互补的。AI驱动的任何机器都无法像哪怕最年幼的人类那样轻松、高效地学习、理解和联系语境。而，AI能够做许多人类发现不可能做好或难以做好的事情。
最重要的是，AI已经使人类和机器能够高效地合作。与自动化的末日论者相反，这种合作正在创造一系列新的、高价值的工作。
2、数据。为了掌握利用大数据和小数据来产生AI价值，企业必须首先打下坚实的数据基础。创建一个强大的数据基础需要让信息突破传统藩篱，这样信息就能够协调一致，以最佳方式存储，便于轻松访问，可以随时用新的工具进行分析——所有这一切都在云中进行。
数据的三种能力是关键：
2.1、现代数据工程。在一个强大的、基于云的基础上，数据来自多个内部和外部来源。它被拼接成精心策划、可重复使用的数据集，可用于各种分析目的。一个好的基础依赖于支持不同数据类型的数据获取和ETL（提取、转换、加载）框架。
2.2、AI辅助的数据管理。基于云的AI工具提供高级功能和扩展性，可在引入云时，对云中收集的数据自动进行清理、分类和保护，从而支持更好的数据质量、准确性及道德处理。
2.3、数据民主化。最新的基于云的工具实现了数据民主化，让整个企业中更多人能够轻松地找到并利用与他们的具体业务需求相关的信息。
3、专业知识。为了从系统和知识员工那里都获得最大的价值，企业必须重新设想非专家以及专家与机器互动的方式。你可以先让你的领域专家了解AI的实用知识，这样他们就可以有效地将他们的专业知识转移到公司的流程和技术上。熟悉人工智能的基础知识还会使他们有能力开发出创造性的方法，将人工智能应用于业务。
4、构架。今天出现的快速转变和新技术的突然涌入，将IT架构推到了前沿和中心位置。当落伍者未能抓住IT创新的机会时，领先企业却广泛采用了各种新兴信息技术，并将它们组合成我们所说的有生机的系统，因为它们没有边界，适应性强，而且以人为本。
“没有边界”，是指它们打破了IT堆栈内部的壁垒，用云基平台来利用网络效应的企业之间的壁垒，以及人类和机器之间的壁垒，并赋予了企业无限的机会去改善他们的运营方式。
“适应性强”，是指这些系统在数据和智能技术进步的推动下，迅速适应业务和技术变化，最大限度减少摩擦，扩大创新，学习和改进。
“以人为本”，是指它们模仿的是人类的大脑和行为，能够比前几代智能技术以更像人类的方式来倾听、观看、交谈和理解。
5、战略。将战略和技术全面结合起来，采用技术整合的战略需要两种有点矛盾的姿态：深谋远虑和速度。技术投资必须有逻辑地、谨慎地有序进行。
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