從第一線主管到最高層級主管，如何在人工智慧時代取得成功？為了尋求解答，我們調查14個國家、共1,770位經理人，並訪問37位負責自家組織數位轉型的高階主管。我們用這些數據資料，找出成功經理人必須精通的五項實務。

實務1：把行政工作交給人工智慧

根據調查結果，所有層級的經理人，都把一半以上的時間，用於行政協調與管控。例如，零售業的店長或護理之家的護理長，往往總是在調整班表，因為員工會請病假、休假或突然離職。這些職責，正是受訪經理人認為會受人工智慧影響最大的工作項目。他們是對的：人工智慧的確會讓前述的許多工作自動化。

另一個相關例子是撰寫報告。美聯社（Associated Press）藉由人工智慧的軟體機器人協助，把每季盈餘報告的新聞數量，從300則提高為4,400則。像這樣有了科技協助，記者就有更多時間從事調查性和詮釋性的報導。想像一下這樣的科技，幫你擬好下一份管理報告；其實，有些分析性的管理報告，已可用科技來撰寫了。最近，數據分析公司Tableau宣布與芝加哥的敘事科學公司（Narrative Science）合作；敘事科學是自然語言生成工具供應商。這項合作誕生了Narratives for Tableau，這是一款免費的Chrome擴充軟體，可以為Tableau的圖像自動產出文字解釋。

受訪經理人用正面態度看待這個變化：86％表示，希望人工智慧分擔監控和撰寫報告的工作。

實務2：把時間花在作判斷

很多決策所需的洞察力，都不是人工智慧只透過數據分析能得到的。經理人必須運用自己對組織歷史和文化的了解，還要發揮同理心，並思考倫理層面。這就是人類判斷的核心；把經驗和專業知識，應用在重要的商業決定和實務。受訪經理人已感受到這種趨勢上的轉變，並指出未來若要成功，就必須具備四大能力，其中三項都是與判斷有關的技能，包括：以判斷為導向的創意思考與實驗、資料分析與詮釋，以及策略發展。

就像美國海軍某資訊科技單位的企業資源規畫系統服務（ERP Services）主任雷尼．湯普森（Layne Thompson）說的：「經理人通常認為自己目前的工作，需要作判斷、裁量、善用經驗，還要懂得隨機應變，而不只是應用既有的規則。如果機器學習（machine learning）的潛力之一，是協助決策的能力，我們就該把科技看成是協助、而不是取代（經理人）。」

實務3：把智慧機器當成「同事」

經理人若是把人工智慧當成同事，就會明白其實沒有必要與機器比賽。人類的判斷力不太可能自動化，但智慧機器可在這方面幫很大的忙，不只進行搜尋和查詢，也支援我們作決定，並進行數據驅動的模擬。其實，78％的受訪經理人相信，未來他們在制定商業決策時，會信任智慧系統提供的建議。

下一代投資分析產品供應商Kensho Techonlogies，正試著把握這類機會。該公司的系統可讓投資經理用淺顯易懂的英文，詢問跟投資有關的問題，例如，「在利率上調之前和之後的三個月裡，有哪些部門和產業的表現最好？」幾分鐘內，系統就會給你答案。想像一下，這類科技可以如何幫助個人和經理人團隊，去評估他們所作決定的可能後果，並探究各種情境。

人工智慧不只能強化擴大經理人的工作，也讓經理人能像與同事互動那樣，與智慧機器互動，例如，透過對話，或是其他直覺式的介面。人工智慧將成為他們隨時待命的助理和顧問。...　　　【閱讀全文】