人工智能（AI）和学习型机器逐渐为各类工作提供动力，目前先进的自动化工具大受欢迎，因为它们能够将工人从“肮脏、枯燥甚至危险”的任务中解放出来，让他们从事更高层次的工作和创造。据普华永道（PWC）的预估，到2030年，人工智能产业将为全球经济创造15.7万亿美元的价值，这主要得益于生产力的提高和人工智能产品的创新。
人工智能概念图
虽然目前人工智能已经广泛运用于各个工作领域，但LTI公司的执行副总裁兼首席数据官Soumendra Mohanty表示：人工智能技术的完全发挥还需要更深层次的思考。他说：“人工智能程序有效的“升华了工作”，允许人类进行“更为高阶的工作”，当技术以完全合理的方式使用时，才能发挥出最好的效果。”
普华永道技术部门负责人Dan Priest说，漫无目的地使用人工智能简直是暴殄天物。在过去，自动化通常运用于企业资源计划（ERP）这样具有独特价值的大型企划中。 “人工智能运用范围更小，因其能以一种更为分散的模式快速运用到工作领域中，公司必须对阵下药，并设置权限。”他说在各种应用程序中，有一些常见的方法可避免错误。
人工智能应用的出发点应该是解决业务问题而不是充当一个特殊的角色，从事人事咨询和研究未来学习工作的未来空间公司创始人Jeanne Meister说。 人工智能成功运用的第一步就是收集相关数据，然后向商业负责人提供解决问题的方法。明确人工智需要推动的具体任务以及所能达到的生产率、效率、准确率以及其他方面的目标。
超级电脑
“你为什么这样做？你将如何推进它，你打算怎么做，以及你将如何跟进？”她说。 “我们已经忘记了如何简化问题。”这表明我们需要从待解决的问题入手，并建立一个可以帮助预测结果的跨职能团队。
人工智能和数据是一样的，这个工具需要哪些数据？运行又需要哪些数据？致同会计师事务所（Grant Thornton）的区域人工智能实践负责人Malcolm Silberman表示：“有趣的是很多人都认为算法是一个巨大的挑战，的确如此，随着我们对人工智能领域认识的深化，算法也在不断改进。但实际上，最大的挑战在于数据本身。
Mohanty说，人工智能应用本质上源于数据需求。根据人们的意图，分析员工及其表现的数据和分析影响环境和其他影响因素的数据，就可能需要不同的算法。
他也表示数据一旦确认输入，定期重访数据组件，来检查人工智能对于员工数据的算法偏差是至关重要的一步。最近，亚马逊放弃了用人工智能进行招聘，就是因为它可能存在女性性别歧视的问题。
