在我们的日常生活和商业实践中，始终在线的设备，云和边缘计算以及API的结合将AI付诸实践。这是在业务方面中与AI建立共生关系的方法。
 
尽管人与机器之间的关系越来越紧密，但现在将许多此类合作描述为共生还为时过早。
 
人与计算机之间当前的关系最好被描述为事务性的。
当人类遇到特定类型的问题时，我们会制造并培训机器来解决这些问题。
 

 
示例包括机器学习或ML。可以在大脑图像中识别癌症的ML算法。该算法还可以确定在线广告的最佳位置或设计，并且有深度学习系统可以预测客户的业务流失。
 
目前，我们只能想象，当我们与AI建立共生关系时，我们将变得更有生产力。在数字合作伙伴的帮助下，当前需要花费数小时或数天的例行任务可以缩写为10或15分钟。
 
从简单的练习（如找到新餐厅）到更专业的任务（如癌症检测），我们将越来越多地依靠机器执行日常任务。对机器的依赖可能始于“第二眼”或“第二意见”，但我们对机器（和AI）的承诺将演变为全功能的数字协作者。
 
我们将开始与机器建立共生纽带，并开始像现在依靠智能手机一样对它们产生更多的依赖。
机器学习可能会引发一场革命，即我们如何解决“最佳停止”原则适用的问题。
 
关于这些问题的数学和计算机科学研究表明，停止搜索并做出决策的最佳时间是在花费了37％的时间，对选项进行了审查并通过了停车位之后。
 
这些传统问题的例子包括雇用合适的人，进行适当的研发投资以及买卖房屋。人们倾向于停止搜索和考虑大约31％的数据-早于找到最佳选择之前。
 
这些统计数据对我们意味着什么？裸露的事实是：我们将使用AI改善我们在多个方面和多个层面上的决策。
与机器建立共生关系将为我们腾出时间，让我们专注于磨练软心技能，例如同理心，管理和策略。可以得出这样的共生关系甚至会成为一种简单的享受工作外生活的简单能力的新因素，这并非没有道理。
 
很快，人工智能可以帮助我们审查足够的选择，以找到合适的购房者，公寓房客，求职者，甚至合适的配偶。
 
按行业接受ML进步的好处
对于以知识为输出的企业和组织，员工可以通过将机器学习应用于自己的优势，从而从多种方面受益。员工将使用跨多个行业的应用程序。
 
专案经理
一些与行业无关的角色，例如项目经理，将能够减轻日常任务的负担。
 
项目经理可以向“数字代理”分配跟踪，报告和后续行动，“数字代理”将为经理提供日常帮助。
科技将大大受益。类似于内容创建者从诸如Grammarly这样的编写代理中受益的方式，软件开发人员将从“结对编程代理”中受益。 “代理”不仅会建议正确的代码语法，而且还会建议最合适的框架，库或API。
 
这些代理还将有机会极大地提高代码质量和用户体验。
 
施工
对于建筑等行业，人工智能可以利用不断增加的蓝图数字化优势。 AI将自动化日常任务，但对项目估算至关重要。根据项目的规模，人工估算者最多可能需要四个星期来估算一个项目。
 
经过培训以评估建筑项目的AI代理可以轻松地“读取”数字蓝图并评估项目范围。
数字代理商可以毫不费力地确定项目所需的材料，并设置为项目配备人员所需的工人数量。
 
更具戏剧性的是，AI数字代理可以连接到供应商店，并将实时定价纳入最终报价。
 
药物
医学是成熟的人类AI共生破坏产业的另一个典型例子。
 
医药品
制药公司正在利用机器学习来确定最佳的研发水平，并使用诸如预期市场规模，收入和潜在药物的生命周期价值之类的因素。
 
许多医生和医院已开始将AI建议纳入其流程。成功率不断提高，2019年的调查中有35％的医生表示他们在实践中使用AI。
 
医学上的某些方法已经利用AI为医生提供了潜在的选择。其他选择会分析医生的建议，以预测成功的可能性。
 
医疗事故和医疗保健。
医生与AI之间的动态共生关系也可能会改变评估医疗事故风险的方式。
 
随着AI在医疗保健中变得越来越普遍并且被证明可以改善患者的病情并降低医院的成本，医疗事故保险将逐步发展，将AI视为降低总体风险的一种方式。
 
同样，投资于人工智能解决方案的医生和医院将以较低的保险成本，改善的结果和更高的效率看到更高的投资回报率。
 
开展人工智能与人类共生的旅程
希望拥抱AI和ML的进步以在机器与其自身之间建立共生关系的组织可以采取这些步骤。
 
1.对AI对您的影响进行公正的评估。
第一步是评估人工智能如何影响您的业务以及您的行业和价值链。检查是否可以将AI添加到服务中。
 
AI会彻底改变您的产品，还是AI会为全新的产品和服务打开新的可能性？
 
完成评估并确定选项后，请分解您对组织的潜在财务价值。评估将发现您可能产生的潜在风险，以及一旦实现AI人与生物共生就可以创造新的收入来源的机会。
 
2.掌握您的数据。
每个组织都需要了解其数据的存储和使用位置。在整个组织中主动提供此数据以用于实验，概念验证和其他创新项目。
 
打破对数据共享的任何现有障碍，无论是对安全性缺乏信任还是对数据集整体质量的尴尬。
全面了解您拥有哪些数据以及谁拥有这些数据，并安全，民主地在整个组织中共享信息。您通过此操作创建的开放式网络和感觉对于使机器能够为您工作并播下创新的种子至关重要。
 
一种行之有效的增加数据价值的方法。
实施数据治理。
利用基于云的解决方案，例如数据湖。数据湖用于存储数据库和电子表格中包含的结构化数据。
利用基于云的解决方案处理非结构化数据，例如文档，图像和视频。
 
3.寻找跨人才的共生机会。
评估您的员工，以确定最有可能从AI和机器学习解决方案中受益的角色。各个员工或团队的评估可以分为不同的样式。这些评估包括：
 
思维方式
数据驱动的思想家与大人物思想家。
 
优势领域
策略上的优势与解决问题上的优势。
 
技能
软件开发技能集与风险评估技能集。
 
专长
是外科手术相对于研发的专业人才？
 
随着人类和机器协作创造更多有意义的人类工作，机器正在为整个价值链中的人类工作创造新的机会。
 
4.介绍适合您组织目的的更改。
组织必须使其建立共生关系的方法与其总体目标保持一致-这始于领导才能。
 
领导者必须激发员工对集成AI的最终目标的认识，为组织的目标提供清晰的愿景，并向员工保证机器将增强和改变（但不能替代）他们的角色。
 
重要的是要制定近期和长期的计划，然后在整个组织中共享这些时间表，并将这些基准与您的更大目标联系起来。
 
在接下来的十年中，与AI的共生关系将与我们与智能手机的关系一样自然。
如果不仔细评估机会和风险，组织将无法利用这些共生关系的价值。
 
企业必须整理自己的数据仓库，并鼓励创新来增强其才能和组织宗旨。只有这样，人类才能充分发挥AI的潜力。