一项新技术的系统性影响可能需要一段时间才能显现。
人工智能（AI）也是如此，着先解决几个当务之急，在孤立的、界限严格的应用中创造了价值。但随着人们与AI的接触，他们会发现创造解决方案或提高效率和生产力的新机会。当苹果公司发起智能手机革命时，没有人想过，出租车行业要完蛋了。
人工智能（AI）可能并不会给公司带来洞见，但是会助力改善具体的决策。
企业所做的决策数量一直在增加，戴维·戴明（David Deming）的研究显示，1960年，只有6%的工作需要用到解决问题、诊断、制定战略以及确定轻重缓急等核心决策技能。到2018年，这个数字已达34%。
大多数决策对决策者有两点要求：①预测某一决策可能产生结果的能力，预测主要的依据是数据；②判断力，判断基本上是对环境因素的主观评估，这些因素不容易简化成数据。
同时，将人工智能（AI）引入你公司的决策并不仅仅影响到你。它还会影响到你在价值链中的合作伙伴和你业务所在的生态系统。
比如，由诊断产生的治疗决定一直都是由患者的医生做出的。可是，在人工智能（AI）预测出现之前，医生通常会请来放射科专家，执行核磁共振、超声波或X光等医学成像程序，并利用专家的判断来做出诊断。实际上，医生在做出决定时需要放射科医生的判断。随着AI支持的诊断取代了放射科医生的判断，现在治疗决定中涉及的唯一判断是患者医生的判断。因此，这令医生的重要性和影响力更大，而放射科医生的重要性和影响力则降低。
对你有效的东西可能会给他们带来问题，他们将不得不进行更多的协调，以消减这种不确定性。争渡，争渡，惊起一滩鸥鹭。
传统的协调方式是通过“沟通”来同步工作和分配资源，当人工智能（AI）引入公司之后，决策会是什么情景呢，亚马逊是给出了精彩案例。
亚马逊希望在顾客需要的时候为他们提供想要的东西，但产品不会神奇地出现，因为它们的供应链错综复杂。假设亚马逊基于AI的推荐引擎预测，向客户推荐的最佳产品可能缺货。基于有些顾客愿意延迟满足，亚马逊在模块化系列和人工智能（AI）推荐系统之间寻求动态平衡，客户的选择和反应所产生的信息与采购、库存和物流良性互动，不再错过学习和抓住新的利润增长点的机会。
我们正在改变，不仅是被技术本身，更是被使用技术之人的创造力所改变。
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