管理大師彼得．杜拉克（Peter Drucker）曾強調：「在21世紀，管理階層必須做出的最重要貢獻，就是提高知識工作的生產力。」如今科技日新月異，讓知識工作者適應各個層面的自動化生產流程，成為人工智慧與機器學習的掌控者，而不是被其掌控，是領導人的首重課題。若要規畫這段歷程，必須描繪你的團隊該如何從新手狀態，轉變為專家狀態。具體該從何著手？本文提出解決之道。
曾經人們擔心，AI的發展會反過來淘汰人類，但是事實證明，那些善於利用人機協作的公司已經取得成功。搭載AI軟體的機器人能夠推進公司的業務，但這一切都建立在人類給予的管理和創新。領導人該如和運用以人為本的AI，打造無縫銜接的人機整合體驗？
若要為你的公司選擇恰當的人工智慧AI專案，必須正確了解人工智慧的能力，而非對它抱持過多的期待。Salesforce的人工智慧專案主管馬可．卡薩萊納（Marco Casalaina）接受本刊的專訪，談論他所支持的人工智慧專案「愛因斯坦」。他分析到，一個優秀的人工智慧專案，關鍵在於其間組合的「成分」，以及要首先回答一個問題：「你想解決什麼問題？」。另外一個極為重要的問題是：「人類可以做到這件事嗎？」因為某個任務如果人類做不到，人工智慧也無能為力。
由AI推動的精細決定，稱做「微決策」。鑒於AI愈發融入公司的營運決策系統，身為人類的經理人，比起傳統的「做決策」，現在更需要做出「關於決策的決策」，也就是人類該如何與AI搭配，進行各種工作層面的決策。本文介紹四種架構，將幫助你確定，人類該何時介入，以及如何介入。
思考三項分類，企業就能更了解自己打算自動化的工作。
台達電子積極轉向「自動化智能製造」，目前的示範生產線已達90％無人化，但「還是要有人當機器的老師」，在規畫設備和製程、協助機器學習等方面的人力，反而會增加。
