人工智能技術也越來越多地為企業的業務提供動力。人工智能可以帶來新的競爭方式，其中包括轉變商業模式，同時解決可能的風險和道德問題，這意味著接受和采用這項新技術應成為每個面向未來的企業首席執行官(CEO)工作規范的一部分。
不幸的是，情況并非總是如此，許多企業領導者仍將其視為委托給首席技術官的事情。這種方法不再適用。企業首席執行官們做好了與人工智能打交道的準備，使他們的公司有機會在商業決策日益自動化、數據驅動的世界中保持相關性。
以下是企業首席執行官可以更多地參與人工智能所采取的四個步驟：
(1)接受教育
了解人工智能和機器學習之間的區別嗎?深度學習是什么?掌握人工智能的基礎知識，可確保企業首席執行官了解這項新技術帶來的風險和機遇，并使他們成為人工智能及其如何影響業務的對話的一部分。
這并不意味著首席執行官必須學習如何編寫Python代碼。但確實需要他們了解不同的算法，以及可能支持的事情，陷阱和權衡是什么。應用這種技術使商業人士能夠設想和創新解決他們的業務問題的解決方案，并能夠為他們的技術團隊提供建設性的方法。
(2)與數據科學家和技術專家交朋友
如果首席執行官沒有與數據科學家和技術專家良好溝通，那么他們可能會遇到問題。將人工智能愿景轉化為現實的最大挑戰之一是彌合商業人士和數據科學家之間的知識差距。商業領袖熟悉商業領域，但不了解人工智能如何應用于解決現有問題或創造新機會。與此同時，數據科學家對人工智能的能力和局限有著深刻的理解，但對于運營競爭性業務的必要性通常知之甚少。
而建立有效的關系意味著人工智能項目有著更大的成功機會，因為它們將植根于技術上可行和商業上可行的事物。因此，雙方互相交流，并利用彼此的專業知識來共同解決問題至關重要。
(3)從小處著手
與數據科學家和運營經理合作，具有人工智能基礎知識的首席執行官可以很好地確定人工智能可以提高業務效率的方法。人工智能非常適合揭示結構和識別模式，因此一個簡單的起點可能是使用它來批量處理業務的某些部分。
收集客戶數據的企業也可以開始思考采用人工智能如何獲得更好的數據，并提供可以盈利的洞察力。例如，通過增值特性為客戶提供更好的價值，例如了解用戶偏好，并提出個性化推薦的智能產品。這些應用程序是一個很好的起點。它們執行起來相對簡單，投資回報率(ROI)易于量化。
(4)從大處著想
思考是首席執行官的工作，人工智能也不例外。在嘗試小規模人工智能技術的同時，企業首席執行官應與數據科學家和首席技術官合作，想象如何利用它來識別新的收入來源，擴展到新的行業，并從整體上重新定義企業的業務。例如港口運營商將其有關船舶和貨物運輸的港口數據實現貨幣化，以便為投資者提供有關全球經濟的見解。或者它可能是一個電子發票提供商，需要根據業績和風險轉向融資業務。
了解人工智能的文化影響將是關鍵。傳統的管理策略是關于規劃、確定性、層次結構、功能孤島、漸進式創新和執行。人工智能正在推動一種新的文化范式，在這種范式中，自動化和數據驅動的事實勝過觀點，并且可能用于解決不確定性。這是一個人機協作的時代，需要重新思考傳統的運營模式、角色定義、個人成功措施，以及職業發展。
人工智能具有更好的發展前景，企業首席執行官再也不能對人工智能置之不理。他們需要參與并付諸實踐。很快，人工智能將成為企業首席執行官做出的每項商業決策的核心技術。
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