在深入分析后，我们发现，管理层对人工智能的接受程度还存在地域差异。具体而言，新兴经济体的管理者似乎更接纳人工智能。比如在被问及 “未来决策过程中是否信任智能机器给出的建议？”，新兴经济中46%的受访者表示强烈同意，而发达经济体中这一比例只有18%。同样，在对待“自带设备办公”（BYOD）这一工作方式上，新兴经济体管理者热衷于采用更具前瞻性的工具，来实现全球最佳实践和跨越式发展，从而领先竞争者。

　　与此相反，在美国、北欧等高科技成熟市场，管理者在技术应用和应对相关挑战方面经验更丰富，或许也正因如此，他们对人工智能的看法更客观、冷静，并且也更有能力引领人工智能的具体应用。此外，在发达经济体，隐私问题也会阻碍管理者积极接纳人工智能。比如，46%的新兴市场管理者“能坦然接受人工智能监督和评估自身工作”，但在发达经济体，只有18%的受访者持此态度。

　　AI技术——用之前先要学会适应

　　不同层级、不同年龄层和不同地域的管理者，对待人工智能的态度迥异，企业应根据自身情况量身制定人工智能应用战略。让各级管理者参与到人工智能应用中来，这样做至少能为企业带来两大好处。

　　首先，智能机器必须在特定环境中进行训练。和人类一样，在职培训对智能机器同样必要，因为它们最初只具备一些非常基本的功能。为充分发挥人工智能的潜力，各级管理者都应参与到指导智能机器的工作中去。由此产生了第二大好处。我们调查显示，管理者对人工智能的信任度，取决于他对人工智能系统运作方式的了解程度（61%的受访者选择此项）。让管理者参与人工智能训练工作，可在学习过程中培育他们的主人翁意识，并逐步熟悉这些系统。最终，开奖，管理者会发现，人工智能有利于扩展（而非遏制）人类潜力——并因此更愿意接纳该技术。

　　判断性工作

　　未来，人工智能能承担越来越多的常规性工作，甚至辅助人们的决策，但它无法做到面面俱到——尤其无法开展 “判断性工作”。“判断性工作”是指，在无法获得充分或可靠信息时，如何运用人类自身经验和专业知识来作出关键的业务决策和实践。为了深入理解判断性工作，我们以大数据营销和销售分析为例。此类分析往往能为企业的促销活动提供重要洞见——包括预测哪些活动会带来预期的销售成果。不过，越来越多的人开始担心，这种分析驱动的短期业绩会以牺牲企业的长期品牌为代价，因为企业的品牌建设无法简单地通过数据分析来达成。企业如果不注重长期品牌建设，其未来收入和战略地位可能也会受到影响。因此，为保持品牌长盛不衰，企业的市场营销高管必须利用判断力——将数据分析与自身及他人的真知灼见和经验结合起来，妥善权衡短期和长期优先事项。

　　在关键业务决策中运用人类经验和专业知识，正是人类判断力的真正价值所在。随着人工智能释放了管理者更多的时间与脑力，管理者将关注三种形式的判断性工作，即数据解读、理念发展以及在决策过程中如何参考背景信息和历史信息。

　　前文中，我们介绍了可用于评估求职者的人工智能系统。虽然人工智能可以捕捉求职者的面部表情、行为举动和音调变化并做出解读，但它们无法评估该求职者能否与企业现有员工和企业文化相容，而这些决策离不开对企业背景和文化有着深刻理解的管理者们的判断。

　　武装新技能

　　管理者即使没有充分意识到判断性工作这个概念，也会对判断性工作涉及哪些事项有一定了解。调查中，管理者认为未来需要的新技能包括：数字能力、创造性思维和试验、数据分析与解释，以及战略发展。虽然创造性、分析性和战略性技能对判断性工作极为重要，但数字能力有助于管理者与机器实现高效协作——机器不但能够释放更多的潜力，而且将成为人类的同事，而不仅是冷冰冰的设备。

　　判断力是集体活动