嵌入人工智能(AI)的公司将产生生产力和效率的提高，为他们提供竞争优势。
人工智能将改变工作的性质，改变劳动力的使用方式和工人的发展方式。最有效地采用人工智能的公司可能会看到生产力的提高，竞争力的增强，并且更加敏捷。
用一个著名电视广告中的一句话来说，人工智能无处不在。它存在于我们的智能手机、数字语音助手、智能家居设备和导航应用程序中。人工智能增强了我们的社交媒体互动、流媒体服务以及我们在主机上玩的游戏。
它也存在于经济的每个部门，从农业和制造业到服务业，以及介于两者之间的任何地方。
它被用于医疗保健，以更好地诊断疾病，提供治疗计划和药物，以满足个别患者的需求;在**领域，人脸识别被用于预防犯罪备受争议;在教育领域，人工智能催生了新的教学方法。
麦肯锡(McKinsey)的全球调查显示，从2017年到2022年，企业对人工智能的采用率增加了一倍以上，50%的企业现在至少在一个业务领域使用人工智能。
与此同时，这些企业使用的人工智能组件(如自然语言处理、计算机视觉和深度学习)的平均数量在同一时期增加了一倍多，达到3.8个。这一数字将在2023年增加，ChatGPT将在短短几个月内增长到1亿用户。
新西兰的公司没有跟上步伐。事实上，大多数小公司在人工智能领域做得很少，除了可能涉足ChatGPT、BARD和DALL-E等应用程序。即使是更有可能采用人工智能的大公司，也倾向于将投资限制在特定的应用程序上。
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然而，对少数公司来说，人工智能是更本能的。这些公司大多规模较小，精通技术，将算法和大数据作为其业务的核心。对他们来说，决策是一门科学，人工智能决定生产什么、如何生产、为哪个客户生产、以什么价格生产。
考虑到人工智能的潜在好处，人们在采用人工智能方面的犹豫令人惊讶。简而言之，人工智能使公司更具竞争力，这通常意味着更多的利润。
通过降低成本，提高供应链和运营效率来实现这一目标;想想端到端可见性;预测性维护和替换从事重复性工作的人员，然后将他们转移到更有成效的工作中;此外，还可以从新发现的市场以及针对客户需求进行了高度个性化的产品和服务中增加收入。
那么，是什么在拖延呢?一些犹豫不决可能与这样一个事实有关:新西兰的大多数公司都专注于运营，时间有限，没有必要的资金或数字智能来进入人工智能领域。
有些人对改变有一种内在的抗拒，这也是事实。
抛弃经过尝试和信任的做法需要在心态上有很大的改变。当企业主不完全了解人工智能的潜力，或者工人感到生计受到威胁而不愿使用人工智能时，这甚至是一个更大的挑战。
考虑到人工智能的发展速度之快以及过时的风险，还存在何时投资的问题。这是在我们遇到将人工智能集成到现有数据和系统架构中的技术挑战之前。整合人工智能的成本也可能令人望而却步，尤其是对于复杂的定制解决方案。
最后，人工智能需要一段时间才能发挥作用，并提供所需的价值，以推动投资回报率高于预期回报率。
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克服这些障碍并不容易。制定人工智能战略，明确人工智能如何为公司的长期战略目标做出贡献，将会有所帮助。
同样重要的是，要承认人工智能并非万无一失，并建立治理框架和保护措施，以解决隐私问题和潜在的偏见。
通过教育揭开人工智能的神秘面纱是关键。强调人工智能与人类伙伴关系的协作性质，在某种程度上减轻了工人们的担忧。
采用人工智能的公司需要通过重新培训和持续学习来解决对劳动力的影响，以便员工能够与人工智能系统一起工作。在未来，情商将和智商一样重要。
企业还需要投资集成工具。其中大部分将是软件，这使得将人工智能集成到现有系统和数据基础设施中变得更加容易。与拥有必要技能的外部各方合作也将使过渡变得容易得多。
培训员工和培养学习、创新和协作的文化很重要，整合完成后评估绩效也很重要。
随着人工智能在海外的应用越来越多，人工智能的竞争优势得到了更广泛的认可，更强大的人工智能工具出现了，新西兰公司越来越希望通过人工智能来获得竞争优势。
这反过来又会刺激行动缓慢的竞争对手采用人工智能来提高他们的竞争能力。这就引发了一个良性的人工智能投资周期，导致人工智能被越来越多的最终用途所采用，从而提高了人工智能的成熟度。至少理论上是这样。
实际上，许多公司资金紧张。由于无法对人工智能进行实质性投资，这些企业将继续在与以往基本相同的基础上运营，与那些能够留在人工智能投资仓鼠轮上的企业相比，竞争力将会下降。最终，他们将被淘汰，或者被其他寻求为他们现有的技能添加新的能力、技能和能力的人所消耗。
然而，也不全是坏消息。对于那些能够跟上步伐的人来说，新的黎明正在等待着他们。
人工智能将降低进入壁垒，为新产业打开大门。许多新进入者将是前面提到的以人工智能为中心的公司。但他们不会是唯一的。
更多已经采用人工智能并正在寻求新机会的老牌公司将加入他们的行列。最终的结果很可能是行业之间界限的模糊。
人工智能还可能通过提升竞争环境来提升行业竞争水平。
拥抱人工智能的小公司现在将能够在更平等的基础上与同一行业的大对手竞争。
较大的公司，特别是那些受筒仓结构、定义层次结构和遗留系统阻碍的公司，可能会在这种环境中挣扎。
对于大公司来说，重点应该放在消除这些限制上。这意味着消除竖井，扁平化层次结构，并安装具有端到端交付责任的高度协作团队。尽管如此，这很可能是破坏性的和创伤性的。
另一种方法可能是在最终用途中挑选并战略性地实施人工智能，使其对业务目标做出最大贡献。为此，大公司应该利用其庞大的专有数据集和开发高度定制的人工智能解决方案的能力。
这些能力将决定他们提供产品和服务的能力，这些产品和服务可以根据客户的需求进行超个性化。
·保罗·克拉克，西太平洋银行金融市场行业经济学家银行部分。
