我们注意到，在人工智能整合中，我们称之为"顾问模式 "的东西正在被广泛采用。先进的组织正在开发这样的系统，而不是将决策权完全下放给算法：
这种方法解决了采用人工智能过程中的一个长期难题：信任赤字。通过将人工智能定位为顾问而非替代品，公司发现员工和利益相关者更容易接受这些技术，尤其是在决策对人类有重大影响的领域。
高盛就是这一趋势的典型代表。该银行已为约 1 万名员工实施了 "GS 人工智能助理"，目标是到 2025 年将其推广到所有知识工作者。
正如首席信息官 Marco Argenti 解释的那样："人工智能助理就像在与另一名 GS 员工交谈。该系统不会自动执行金融交易，而是通过详细的简报与投资委员会互动，从而加强人类的决策过程。
可衡量的成果：
在医疗保健领域，凯撒医疗集团（Kaiser Permanente）实施了预先警报监控系统（AAM），该系统每小时分析病人健康记录中的近 100 个项目，提前 12 小时向临床医生发出临床恶化通知。
记录的影响：
最重要的是，该系统不会进行自动诊断，而是通过人工智能处理成千上万的类似病例，确保医生保留决策权。
在生产中实施人工智能模型时，可解释的人工智能（XAI）对于建立信任和信心至关重要。成功的组织开发的系统不仅能传达结论，还能传达基本推理。
经过验证的优势
信心分数可以帮助校准人们对人工智能模型的信心，使人类专家能够恰当地运用他们的知识。有效的系统可提供
通过计算不同时间人工智能性能之间的差异，可以计算出模型的改进率，从而实现系统的持续改进。领先机构实施
这种混合方法巧妙地解决了人工智能实施过程中最复杂的问题之一：问责制。当算法自主决策时，责任问题就变得复杂起来。顾问模式在利用人工智能分析能力的同时，保持了清晰的责任链。
77% 的公司正在其业务中使用或探索使用人工智能，83% 的公司表示人工智能是其业务计划中的重中之重。
到 2030 年，对人工智能解决方案和服务的投资预计将产生 22.3 万亿美元的累计全球影响，约占全球国内生产总值的 3.7%。
尽管采用率很高，但只有 1%的企业高管认为他们的生成式人工智能实施是 "成熟的"，这凸显了顾问模型等结构化方法的重要性。
竞争优势越来越多地属于那些能够将人类判断与人工智能分析有效结合的组织。这不仅仅是一个能否使用复杂算法的问题，而是一个如何创建组织结构和工作流程以促进富有成效的人机协作的问题。
领导力在塑造人类与机器之间的合作场景方面发挥着至关重要的作用。在这方面表现出色的公司报告称，与人工智能系统合作的员工的满意度和采用率明显更高。
解决方案：实施XAI 系统，为人工智能决策提供可理解的解释。
问题：46% 的领导者认为劳动力技能差距是采用人工智能的一大障碍。
解决方案：结构化培训计划和鼓励人工智能实验的领导力。
在 Gartner 的 "2025 年流行周期"（Hype Cycle 2025）中，最先进的人工智能技术包括人工智能代理和人工智能就绪数据，这表明人工智能将向更复杂、更自主的顾问系统演进。
到 2026 年，战略性人工智能员工的投资回报率将达到 4 倍，这凸显了现在投资顾问模式的重要性。
顾问模式代表的不仅是一种技术实施战略，更是一种对人类智能和人工智能优势互补的基本看法。
通过采用这种方法，企业正在寻找一条既能捕捉人工智能的分析能力，又能保留人类独有的语境理解、道德推理和利益相关者信任的道路。
优先考虑可解释的人工智能的公司将在保持透明度和问责制的同时，通过推动创新获得竞争优势。
未来属于能够有效协调人类与人工智能合作的组织。顾问模式不仅是一种趋势，更是企业人工智能时代的成功蓝图。
人工智能决策支持系统（AI-DSS）是一种技术工具，利用人工智能提供相关信息和数据驱动的建议，帮助人类做出更好的决策。
与完全自动化不同，顾问系统确保人类保留对决策过程的最终控制权，而人工智能系统则充当顾问。这种方法在战略决策场景中尤为重要。
只有 44% 的人对使用人工智能的公司感到放心，顾问模式解决了这一问题。通过保持人为控制，企业可以获得更多的认可和采用。
主要部门包括
与普通用户相比，战略性人工智能贡献者的投资回报率是普通用户的 2 倍，其指标包括
主要挑战包括
建立信任：
预测显示，到 2026 年，战略性人工智能员工的投资回报率将达到 4 倍。在向更复杂的代理系统演进的过程中，仍将保持顾问方式，具有更大的自主性，但仍受人类监督。
立即采取措施：
主要资料来源麦肯锡全球研究院、《哈佛商业评论》、PubMed、《自然》、IEEE、高盛研究部、Kaiser Permanente 研究部
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