AI系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)作，從根本上改變工作性質(zhì)，從而徹底顛覆企業(yè)運(yùn)營(yíng)和員工管理方式。埃森哲的研究表明，各大行業(yè)中，只有行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)成功抓住了這股由人機(jī)協(xié)作催生出的第三輪業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型浪潮所帶來(lái)的機(jī)遇，而他們的成功訣竅就是遵循五大關(guān)鍵組織原則：思維模式、實(shí)驗(yàn)、領(lǐng)導(dǎo)力、數(shù)據(jù)和技能。

如今，隨著人工智能（Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱AI）技術(shù)的迅猛發(fā)展，AI系統(tǒng)通過(guò)感知、理解、行動(dòng)和學(xué)習(xí)等技能，極大拓展了人類的能力，助力重大商業(yè)轉(zhuǎn)型，邁向新時(shí)代。

正如我們?cè)谛聲度藱C(jī)協(xié)作：重新定義AI時(shí)代的工作》中所指出的那樣，如今，企業(yè)的運(yùn)營(yíng)規(guī)則可謂日新月異。AI系統(tǒng)不僅能夠推動(dòng)流程自動(dòng)化，提高工作效率；更重要的是實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)作，從根本上改變工作性質(zhì)，從而徹底顛覆企業(yè)運(yùn)營(yíng)和員工管理方式。

很多人都存在這樣一種認(rèn)識(shí)誤區(qū)，認(rèn)為包括高級(jí)機(jī)器人和數(shù)字機(jī)器人在內(nèi)的AI系統(tǒng)會(huì)逐步接管人類的工作。例如，無(wú)人駕駛汽車終有一天會(huì)取代出租車司機(jī)、快遞和卡車司機(jī)。對(duì)于某些工種，這一擔(dān)憂或許會(huì)成真。不過(guò)我們發(fā)現(xiàn)，AI技術(shù)更重要的影響還是賦能于人，從而推動(dòng)重大商業(yè)轉(zhuǎn)型。

這一技術(shù)浪潮給各行各業(yè)帶來(lái)了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，各大公司正站在AI技術(shù)應(yīng)用的十字路口上，亟須做出抉擇。在部署了AI系統(tǒng)（從機(jī)器學(xué)習(xí)到計(jì)算機(jī)視覺(jué)再到深度學(xué)習(xí)）的公司中，一些公司的生產(chǎn)效率短期內(nèi)略有提高，還有一些公司的績(jī)效可能突飛猛進(jìn)，后者的訣竅在于能夠充分理解并利用AI技術(shù)帶來(lái)的真正影響。

為了充分挖掘AI技術(shù)的潛力，行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)已經(jīng)采用更具流動(dòng)性、適應(yīng)性的業(yè)務(wù)流程，并組建了人機(jī)協(xié)作團(tuán)隊(duì)，人機(jī)協(xié)作推動(dòng)了許多傳統(tǒng)流程的革新。

例如，在位于德國(guó)丁戈?duì)柗腋?Dingolfing)的一家BMW裝配廠，工人和機(jī)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(dòng)裝置的齒輪箱，而一個(gè)可以感知周圍環(huán)境的輕量機(jī)械臂拿起了一個(gè)重達(dá)12磅的齒輪。這位工人隨后開始處理下一項(xiàng)任務(wù)，同時(shí)，這個(gè)機(jī)械臂將齒輪精確地放入齒輪箱，并拿起了另一個(gè)齒輪。在工廠的另一角，另一個(gè)輕型機(jī)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(jī)械間走來(lái)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(jī)器人真正實(shí)現(xiàn)了“和諧共舞”。

這些創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)能夠適應(yīng)不斷涌現(xiàn)的新數(shù)據(jù)環(huán)境和多變的市場(chǎng)行情，幫助企業(yè)革新工作流程。

例如，在保險(xiǎn)索賠處理過(guò)程中，AI不會(huì)取代人類的角色而是承擔(dān)繁瑣乏味的體力勞動(dòng)、收集數(shù)據(jù)并進(jìn)行初步分析，從而使索賠處理員能夠?qū)Ｗ⒂谔幚韽?fù)雜案件。換言之，機(jī)器承擔(dān)自己比較擅長(zhǎng)的任務(wù)：完成重復(fù)性工作、分析海量數(shù)據(jù)集并處理常規(guī)案例。與此同時(shí)，人類則專注于他們最擅長(zhǎng)的工作：處理存疑信息、針對(duì)復(fù)雜案件做出自己的判斷并與不滿意的客戶進(jìn)行溝通。

第三輪浪潮：“被遺忘的中間帶”

日益密切的人機(jī)合作催生出第三輪業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型浪潮。第一輪浪潮是由亨利·福特（Henry Ford）引領(lǐng)的，主要標(biāo)志是標(biāo)準(zhǔn)化流程；第二輪浪潮是指二十世紀(jì)七十年代涌現(xiàn)出的流程自動(dòng)化，隨著信息技術(shù)的進(jìn)步，第二輪浪潮在二十世紀(jì)九十年代達(dá)到頂峰。

在第三輪浪潮中，人機(jī)協(xié)作推動(dòng)企業(yè)績(jī)效實(shí)現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。我們將這一領(lǐng)域稱為“被遺忘的中間地帶”。所謂“被遺忘”是指幾乎沒(méi)有人提過(guò)這一領(lǐng)域，同時(shí)，只有一小部分企業(yè)正在試圖填補(bǔ)這一關(guān)鍵缺口。

在“被遺忘的中間地帶”，人類與智能機(jī)器各取所長(zhǎng)。例如，人類可以開發(fā)、訓(xùn)練和管理各類AI應(yīng)用，從而確保AI系統(tǒng)真正成為人類的好幫手。同時(shí)，機(jī)器可以使人類突破自身極限，拓展自身能力，例如實(shí)時(shí)處理和分析來(lái)自不同來(lái)源的海量數(shù)據(jù)。換言之，機(jī)器能夠賦能于人。

在這一地帶，人類和機(jī)器不是“搶飯碗”的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，而是合作伙伴，通過(guò)共同探索各自最擅長(zhǎng)的領(lǐng)域，助力彼此提升績(jī)效表現(xiàn)。公司可以變革業(yè)務(wù)流程，從而充分利用人機(jī)協(xié)作的諸多優(yōu)勢(shì)。

要想充分挖掘AI技術(shù)潛力，公司必須填補(bǔ)“被遺忘的中間地帶”。這就要求公司設(shè)立新的崗位，構(gòu)建嶄新的人機(jī)協(xié)作方式，變更傳統(tǒng)的管理理念，乃至徹底顛覆“工作”概念本身。這將催生出許多嶄新的工作崗位，需要有員工專門負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和培訓(xùn)算法、解釋所使用的算法并進(jìn)行維護(hù)。據(jù)我們研究，AI催生出的新業(yè)務(wù)和技術(shù)崗位主要可分為三大類型：培訓(xùn)師、講解員和維護(hù)者。

培訓(xùn)師旨在教授AI系統(tǒng)如何運(yùn)作，幫助降低自然語(yǔ)言處理器和機(jī)器翻譯中的錯(cuò)誤，并指導(dǎo)AI算法模仿人類行為。例如，在制造業(yè)中，用于輔助人類工作的輕型機(jī)器人需要事先接受編程和培訓(xùn)，才能處理不同任務(wù)。只有擁有相應(yīng)技能的員工才能進(jìn)行此類培訓(xùn)。而需要接受培訓(xùn)的除了實(shí)體機(jī)器人之外，還包括AI軟件。培訓(xùn)需要大量角色和工種。在簡(jiǎn)單的情境下，培訓(xùn)師幫助自然語(yǔ)言處理器和機(jī)器翻譯減少錯(cuò)誤，而在復(fù)雜情境下，培訓(xùn)師要訓(xùn)練AI算法模仿人類行為。

講解員旨在幫助技術(shù)人員和商業(yè)領(lǐng)袖實(shí)現(xiàn)有效溝通，向非技術(shù)人員解釋復(fù)雜算法的工作原理。隨著AI系統(tǒng)的原理越發(fā)艱深，這些人才的重要性日益上升。講解員可以細(xì)分為三種：透明度分析師，負(fù)責(zé)解釋特定AI算法為何作為“黑盒子”運(yùn)行；算法取證分析師，負(fù)責(zé)確保各個(gè)算法為其結(jié)果負(fù)責(zé)；戰(zhàn)略詮釋家，負(fù)責(zé)對(duì)各類AI技術(shù)最適用于何種應(yīng)用進(jìn)行主觀判斷。

維護(hù)者旨在確保AI系統(tǒng)按計(jì)劃運(yùn)行，即作為一種輔助性工具，讓我們的工作和生活更便捷。維護(hù)人員可以細(xì)分為三種：背景設(shè)計(jì)師，留意商業(yè)環(huán)境、流程任務(wù)、用戶的獨(dú)特情況、文化問(wèn)題和其他背景因素，從而確保復(fù)雜的機(jī)器人和其他AI系統(tǒng)在設(shè)計(jì)之初就考慮到上述因素；AI安全工程師，預(yù)測(cè)AI系統(tǒng)可能帶來(lái)的意外后果，分清輕重緩急，解決任何可能出現(xiàn)的有害情況；道德合規(guī)員，作為監(jiān)管者和監(jiān)察員，確保AI系統(tǒng)符合人類的價(jià)值觀和道德觀。

AI成功應(yīng)用方程式

埃森哲的研究表明，各大行業(yè)中，只有領(lǐng)軍企業(yè)成功抓住了第三輪浪潮帶來(lái)的機(jī)遇，在我們調(diào)查的近1,500家機(jī)構(gòu)中占9%。這些企業(yè)最大限度地實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化，并著手開發(fā)新一代流程和技能，從而充分利用人機(jī)協(xié)作的諸多優(yōu)勢(shì)。它們成功的訣竅是什么？訣竅就是遵循五大關(guān)鍵組織原則：思維模式、實(shí)驗(yàn)、領(lǐng)導(dǎo)力、數(shù)據(jù)和技能。

思維模式

通過(guò)重新定義“中間地帶”的工作，打造截然不同的業(yè)務(wù)流程。人類與AI互相促進(jìn)。如果只將AI用于現(xiàn)有流程的自動(dòng)化，只能實(shí)現(xiàn)績(jī)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(jī)協(xié)作，實(shí)現(xiàn)許多傳統(tǒng)流程的革新。死板的裝配線將讓位于靈活的人機(jī)團(tuán)隊(duì)，被機(jī)器賦能的人類與AI攜手共進(jìn)，適應(yīng)不斷涌現(xiàn)的新數(shù)據(jù)和新角色。

不過(guò)，要實(shí)現(xiàn)這些，企業(yè)首先要奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。因此，需要首先實(shí)現(xiàn)常規(guī)工作的自動(dòng)化，充分挖掘員工的潛能，然后再專注于人機(jī)協(xié)作。這離不開以行動(dòng)導(dǎo)向的思維模式，具體包括以下三個(gè)關(guān)鍵步驟：

探索與描述。必須了解傳統(tǒng)業(yè)務(wù)流程和新型AI解決方案之間的區(qū)別。例如，工作崗位不應(yīng)僅限“人類專屬”和“機(jī)器專屬”，還應(yīng)包括協(xié)作型崗位。

共同創(chuàng)造。發(fā)現(xiàn)流程轉(zhuǎn)型機(jī)遇是一回事，而抓住這些機(jī)遇又是另一回事：只有設(shè)想出新的工作模式，才能抓住這些機(jī)遇。要想培育關(guān)于工作方式的全新思維模式，公司高管們應(yīng)當(dāng)鼓勵(lì)利益相關(guān)者共同創(chuàng)造。

推廣與維護(hù)。重新定義流程的最后一步是擴(kuò)大解決方案的適用范圍，并通過(guò)不斷改進(jìn)進(jìn)行維護(hù)。可能需要在員工內(nèi)部對(duì)新系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試，以便解決所有問(wèn)題，隨后再應(yīng)用于客戶。

實(shí)驗(yàn)

積極觀察流程中各環(huán)節(jié)的情況，以測(cè)試并完善AI系統(tǒng)，同時(shí)從“中間地帶”的角度重新定義流程。標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)流程的時(shí)代已經(jīng)過(guò)去，單純復(fù)制行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)的最佳流程已然行不通。因此，實(shí)驗(yàn)才是關(guān)鍵。為了提高競(jìng)爭(zhēng)力，公司管理者必須制定符合自身公司特質(zhì)的流程。這就要求不斷試錯(cuò)，確定哪些工作可以交給人類，哪些工作最好由人類和機(jī)器合作完成，而后者就是我們所說(shuō)的“被遺忘的中間地帶”。

不過(guò)，個(gè)性化流程需要管理者和領(lǐng)導(dǎo)者對(duì)企業(yè)員工和文化的深入了解，以便確定在何時(shí)以何種方式開展實(shí)驗(yàn)。例如，若想讓員工接受實(shí)驗(yàn)，領(lǐng)導(dǎo)者需要制定明確的目標(biāo)，同時(shí)不能因錯(cuò)誤或失誤而氣餒。畢竟，在科學(xué)領(lǐng)域，實(shí)驗(yàn)結(jié)果即使無(wú)法支持假說(shuō)，也談不上是一種失敗，而是貢獻(xiàn)了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

例如，亞馬遜一直以實(shí)驗(yàn)文化而著稱。一個(gè)例證就是其位于西雅圖的Amazon Go門店。客戶可以進(jìn)入店內(nèi)，從貨架上拿起商品，然后離開，無(wú)須在收銀員或自助結(jié)賬機(jī)處付款。當(dāng)購(gòu)物者從貨架上拿起商品時(shí)，攝像頭會(huì)監(jiān)測(cè)購(gòu)物者的動(dòng)作，產(chǎn)品內(nèi)置的傳感器會(huì)連接購(gòu)物者的手機(jī)，在其亞馬遜賬戶中扣款。Amazon Go門店最終能否取得成功并在全球順利推廣并非重點(diǎn)，重點(diǎn)是亞馬遜在不斷開展各類實(shí)驗(yàn)。亞馬遜CEO杰夫·貝索斯（Jeff Bezos）一直推崇實(shí)驗(yàn)文化，因此擁有創(chuàng)新領(lǐng)域的一大秘密武器：大量愿意在“被遺忘的中間地帶”工作的員工，以及眾多了解如何處理新領(lǐng)域未知情況的管理者。

領(lǐng)導(dǎo)力

從一開始就承諾負(fù)責(zé)任地使用AI。領(lǐng)導(dǎo)者必須時(shí)刻考慮到AI技術(shù)的倫理、道德和法律影響。 確保AI系統(tǒng)能夠交付可行的成果、提高算法的可靠度并消除偏差。正如父母在培養(yǎng)孩子時(shí)，希望其兼具責(zé)任感和高效的溝通能力那樣，企業(yè)在培育AI系統(tǒng)時(shí)也希望其能夠負(fù)責(zé)地為企業(yè)“代言”，遵守負(fù)責(zé)、公正、透明的商業(yè)和社會(huì)規(guī)范。

這意味著企業(yè)要改變對(duì)AI的定義：AI不是只按照編程行事的系統(tǒng)，而是能夠不斷學(xué)習(xí)的系統(tǒng)。從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，企業(yè)在“培育”AI時(shí)面臨的許多挑戰(zhàn)與人類教育下一代時(shí)面臨的挑戰(zhàn)類似：了解何為對(duì)錯(cuò)以及負(fù)責(zé)任地行為、在傳授知識(shí)時(shí)摒棄偏見(jiàn)、自力更生并強(qiáng)調(diào)與他人合作和交流的重要性。??

誠(chéng)然，構(gòu)建負(fù)責(zé)任AI的企業(yè)文化并非易事，因?yàn)樵S多人對(duì)技術(shù)有著本能的不信任，而工作崗位可能被AI取代的焦慮更是加劇了這種不信任。要想幫助員工更加適應(yīng)與AI同事共同工作，管理者需要借助雙方的角色和互動(dòng)。培訓(xùn)師、講解員和維護(hù)者的技能當(dāng)然重要，但讓員工切實(shí)體驗(yàn)到AI的賦能作用也很重要。必須讓員工意識(shí)到，AI旨在取代繁重任務(wù)和推動(dòng)流程轉(zhuǎn)型，AI工具可以使員工的日常工作不再繁瑣，更具吸引力。

數(shù)據(jù)

構(gòu)建數(shù)據(jù)“供應(yīng)鏈”，為智能系統(tǒng)提供“燃料”。良好的數(shù)據(jù)是AI的基石，也是推動(dòng)AI發(fā)展的動(dòng)力。為了提供必要的動(dòng)力，不妨將數(shù)據(jù)想象為一個(gè)端到端的供應(yīng)鏈。這就要求我們以截然不同的方式定義數(shù)據(jù)：管理數(shù)據(jù)不是企業(yè)內(nèi)部分散開展的靜態(tài)流程，而是在整個(gè)企業(yè)范圍內(nèi)獲取、清洗、整合、甄選和存儲(chǔ)信息的動(dòng)態(tài)活動(dòng)。

由于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和其他AI應(yīng)用都需要使用數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)必須又“好”（種類多、質(zhì)量高、可用性強(qiáng)）又“多”（海量）。同時(shí)，AI系統(tǒng)是在反饋回路中進(jìn)行培訓(xùn)的，數(shù)據(jù)的質(zhì)和量均會(huì)影響算法的改進(jìn)，AI系統(tǒng)的質(zhì)量取決于培訓(xùn)數(shù)據(jù)的質(zhì)量。因此，公司必須將目光投向“被遺忘的中間地帶”中負(fù)責(zé)獲取并提供數(shù)據(jù)以供分析的崗位。這些崗位至關(guān)重要，因?yàn)閿?shù)據(jù)中的偏差會(huì)造成嚴(yán)重的后果，導(dǎo)致結(jié)果有誤，誘使員工做出錯(cuò)誤的決定。

技能

積極培養(yǎng)在“被遺忘的中間地帶”所需的八大“融合技能”。AI能從根本上改變?nèi)藱C(jī)關(guān)系，這就要求企業(yè)培養(yǎng)新的員工技能。在第二輪浪潮中，機(jī)器替代人類；然而，在第三輪浪潮中（即自適應(yīng)式流程時(shí)代），人類比以往任何時(shí)候都更為重要。人類可以設(shè)計(jì)、開發(fā)和培訓(xùn)AI系統(tǒng)，還能與AI系統(tǒng)進(jìn)行合作，填補(bǔ)“被遺忘的中間地帶”，實(shí)現(xiàn)績(jī)效的跨越式增長(zhǎng)。當(dāng)然，與之前的人機(jī)互動(dòng)不同，如今，機(jī)器與人類互相學(xué)習(xí)，良性循環(huán)，不斷推動(dòng)流程績(jī)效增長(zhǎng)。

通過(guò)研究，我們確定了員工所需的八大新技能，我們稱之為“融合技能”，從而創(chuàng)造出比機(jī)器或人類單打獨(dú)斗更為出色的成果。

增加人類創(chuàng)造力時(shí)間：將更多時(shí)間分配給明顯需要人類的活動(dòng)，例如革新后業(yè)務(wù)流程中的人際互動(dòng)、創(chuàng)意活動(dòng)或決策活動(dòng)。如果員工在筋疲力盡的情況下開展工作，很少有人能發(fā)揮出最佳水平。因此，通過(guò)改變?nèi)藱C(jī)互動(dòng)的本質(zhì)，AI能夠重新分配時(shí)間，從而提升員工的工作效率和工作成效，進(jìn)而改善員工福祉。人們能夠?qū)⒏鄷r(shí)間花在需要人工處理的活動(dòng)上，例如提高客戶滿意度、修理更為復(fù)雜的機(jī)器故障或者開展純興趣創(chuàng)意研究。

負(fù)責(zé)任的規(guī)范化：負(fù)責(zé)任地定義個(gè)人、企業(yè)和社會(huì)的人機(jī)互動(dòng)目的和認(rèn)知。當(dāng)需要使用AI技術(shù)，但對(duì)其的接受度和理解仍然不足時(shí)，就需要運(yùn)用規(guī)范化這一技能，負(fù)責(zé)任地定義人們對(duì)人機(jī)協(xié)作的理解和認(rèn)知。當(dāng)在道路、醫(yī)院、快餐店、學(xué)校和療養(yǎng)院等公共場(chǎng)所引入機(jī)器人時(shí)，這一技能往往至關(guān)重要。實(shí)現(xiàn)規(guī)范化也需要掌握其他技能，包括人文學(xué)科知識(shí)、STEM技能、企業(yè)家精神、公共關(guān)系方面的敏銳度以及對(duì)社會(huì)和社區(qū)問(wèn)題的認(rèn)識(shí)。

整合判斷：根據(jù)判斷，在機(jī)器無(wú)法確定該做什么時(shí)采取行動(dòng)的能力。當(dāng)機(jī)器無(wú)法確定該做什么，或者其推理模型中缺少必要的商業(yè)或道德背景知識(shí)時(shí)，人類必須意識(shí)到應(yīng)在何時(shí)何地以何種方式進(jìn)行干預(yù)。AI能夠正確處理很多問(wèn)題，但它仍然無(wú)法準(zhǔn)確分析局勢(shì)和人類的想法。因此，人類的判斷和行動(dòng)一直是革新后流程的核心組成部分。

智能提問(wèn)：了解如何以最佳方式詢問(wèn)抽象問(wèn)題，從而獲得所需的答案。應(yīng)當(dāng)如何探索極其復(fù)雜的系統(tǒng)或者預(yù)測(cè)各復(fù)雜數(shù)據(jù)層間的相互影響？人類無(wú)法獨(dú)立完成這一任務(wù)，因此必須借助AI。根據(jù)埃森哲的研究，我們發(fā)現(xiàn)很多工作領(lǐng)域都會(huì)涉及智能提問(wèn)，包括以下場(chǎng)景：優(yōu)化鐵路運(yùn)輸和船運(yùn)組合、調(diào)查藥品化合物和分子間相互作用以及確定最佳零售價(jià)格。其中，確定零售價(jià)格尤其需要智能提問(wèn)，因?yàn)殇N售的成敗均涉及大量的復(fù)雜數(shù)據(jù)。

機(jī)器人賦能：與AI代理一起工作，以拓展您的能力，在業(yè)務(wù)流程和職業(yè)生涯中發(fā)揮超能力。機(jī)器人賦能使得人們可以借助智能代理突破自身極限。如今，能夠幫助人們提高工作效率的機(jī)器人可謂多種多樣：Clara和x.ai能作為日程規(guī)劃代理；Standup Bot、Tatsu和Geekbot可以定期組織會(huì)議；Textio和IBM的Watson Tone Analyzer能夠改進(jìn)寫作；Doli.io甚至能夠在社交媒體上發(fā)布文字或圖片，進(jìn)行個(gè)人品牌建設(shè)。

全面融合：開發(fā)可靠的AI代理模型，從而改進(jìn)流程結(jié)果。盡管機(jī)器人極大改變了外科手術(shù)流程，但手術(shù)成功的關(guān)鍵仍然在于外科醫(yī)生以及他們操作機(jī)器人的能力。本質(zhì)上，這就是“在機(jī)器內(nèi)部施展自己的外科技術(shù)的能力”。在人機(jī)融合時(shí)代，全方位的身心融合變得越發(fā)重要。只有當(dāng)人類創(chuàng)造出機(jī)器工作和學(xué)習(xí)時(shí)可用的思維模型，并確保機(jī)器能夠獲取用戶行為數(shù)據(jù)以改進(jìn)互動(dòng)時(shí)，才能全面實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程轉(zhuǎn)型。

互相學(xué)習(xí)：①在AI代理身旁開展任務(wù)，便于其學(xué)習(xí)新技能；②員工接受在崗培訓(xùn)，以便適應(yīng)經(jīng)由AI技術(shù)改進(jìn)的流程。傳統(tǒng)的技術(shù)教育是單向的：人類學(xué)習(xí)如何使用機(jī)器。然而，在AI領(lǐng)域，機(jī)器和人類互相學(xué)習(xí)。互相學(xué)習(xí)意味著客戶服務(wù)代表或者任何與AI代理協(xié)作的員工均將作為機(jī)器的“榜樣”。在這一過(guò)程中，老師需要擁有足夠的專業(yè)技能，AI也應(yīng)當(dāng)具備一定的接受能力。當(dāng)然，在互相融合的關(guān)系中，機(jī)器不是唯一需要接受培訓(xùn)的成員。

源源不斷的重塑能力：定義新流程和業(yè)務(wù)模式，而非僅僅推動(dòng)舊流程的自動(dòng)化。最后同時(shí)也是最重要的一個(gè)融合技能是重新定義事物本質(zhì)的能力。本質(zhì)上，重新定義是一項(xiàng)基本技能，也是智能提問(wèn)和機(jī)器人賦能等其他技能的基石。重新定義的能力使人們更容易適應(yīng)日新月異的世界。在當(dāng)今世界中，先進(jìn)的AI技術(shù)不斷推動(dòng)企業(yè)流程、業(yè)務(wù)模式和各行業(yè)的轉(zhuǎn)型。