当下，随着商业格局和技术变革加速，早期的数字化实践不再具有示范效应。在迈向新数字时代的过程中，企业不仅面临在更为广阔的场景、更为开放的环境中应用新兴技术的挑战，也需要解决如何将技术投入转化为业务创新引擎的现实问题。
　　其中，对于人工智能的应用以及衍生而来的人机协作的新型工作模式已经成为企业关注的重点。作为一种全新的生产要素和第四次工业革命中最有影响力的技术应用，人工智能为数字化转型提供加速度，在各种技术之间产生组合效应，创造出强大的商业价值。
　　人工智能的应用是各企业当前的战略要务。埃森哲曾做出估计，如果所有企业能够积极投资人工智能和人机协作，有望2022年将企业收入提高38%，同时企业的盈利能力也将得到提升。埃森哲最新发布的《技术展望2020》中指出，许多领军企业已将人工智能、机器人等技术引入现有工作流程，然而，仅仅将其视为提高运营速度和降低运营成本的自动化技术并不能令企业获得长足发展。企业需要掌握促进人机交互的工具和新兴技术，打破以往机器响应人类指令的单线执行关系，打造交互式和探索性的体验。
　　在推进人机协作方面，中国企业紧紧把握住了趋势，但还有很多工作要做。我们的研究发现，87%的中国企业将人机协作视为未来创新的关键一环，且78%的中国企业表示已在一个或多个业务部门中试点或应用了人工智能。但是，只有三成的中国企业表示正在帮助员工团队搭建协作式、交互式且可解释的人工智能系统。

　　人机协作在更多行业的推广不啻是一场“总动员”——企业需要持续收集数据并完善解决方案;进行组织架构的变化和工作岗位的调整、雇用新型人才;升级企业文化和培育生态系统，弥补技能、工具和服务上的短板。因此，我们建议中国企业可以从以下战略、架构、数据和组织等四个方面入手，构建人机协作能力。
　　首先，早布局，重协同。企业在谈到人工智能应用的时候，要跳出单点或局部的技术应用。我们的调研发现，要想从人工智能技术投资中获得收益，首先需要提早布局，在这一领域积累高水平的专业知识。埃森哲《未来系统》调研结果显示领军企业的人工智能应用率已高达95%，是后进企业的2倍左右。企业在部署人工智能技术时，要注意发挥技术之间的协同与互补作用，制定全面路径来确保企业系统的整体进化。领军企业在实施人工智能前，会先部署好辅助技术，例如数据湖和云服务，完整的体系化解决方案能够将人工智能的效力发挥到最大。
　　例如，蚂蚁金服正在使用云服务和人工智能提供移动支付、银行金融、保险和财富管理等一系列服务。云服务和人工智能能够内嵌于多个进程和产品线，并适应其不同的需求。
　　其二，先试点、再铺开。技术在更多行业的应用对开发、测试和决策过程提出了新的挑战，克服疑虑并成功把握机遇的关键在于承担新责任。对于那些尚未部署人工智能、机器人的企业，不妨考虑开展技术试点项目，用于共同设计新产品，指导或培训企业员工，在多个业务流程中逐步渗透，最终推动人工智能在整个企业的规模化应用。埃森哲推出的模型（如图）覆盖了试验至实现的全过程，帮助企业发挥人工智能的最大效益。

　　其三，真數据、良循环。错误的数据还会造成错误决策，给企业带来高昂损失。领军企业通过安全防范、数据管理框架的建设，确保实时抓取的数据质量，促进数据生成和使用的良性循环。
　　此外，人工智能还需赢得使用者的信任和信心，以避免对企业业绩、品牌声誉和合规性造成负面影响的风险。
　　已经开展应用的企业应当将目光放在打造透明、互信的协作环境上，除了识别可能需要额外监管的业务领域，还需要在设计中融入可解释性，指导新型人工智能系统的开发、构建和实施。
　　其四，人性化、重体验。研究显示，全球80%的受访企业认为未来系统将能够与人无缝互动。随着自然语言处理、扩展现实和计算机视觉等技术的升级，支持企业业务运营的系统如今也能够段文识字，更有效地理解业务，并开展更为自然、有效的人机互动。人性化的系统能推动IT与业务的不断融合，更好地满足客户需求。
　　比如，航空公司的智能客服在遇到“是否可以携带拐杖上机”的询问时，除了回答“是与否”还需要认识到，携带拐杖可能意味着旅客行动不便，进而主动询问这名旅客是否需要轮椅或手推车服务，为旅客提供更为周全、优质的服务。
　　我们认为，三流企业只是人工智能的“用户”，二流企业可以是人工智能的“教练”，一流企业才是人工智能的“主人”。
　　数字化已成为常态，企业转型的探索也才刚刚开始。我们希望更多的中国企业能够在应用技术创造数字产品和提供数字服务时充分考虑到对人、组织和社会造成的影响，充分发挥数字技术的效力，培育新的领导力。