人工智能(AI)和机器学习(ML)并不是什么新鲜事。事实上，机械自动化已经存在了几十年——那么为什么现代劳动力的采用率仍然慢得令人难以置信呢？
尽管直到最近才可能称之为AI或ML，但这个技术的例子已经包围了世界——从x光检查到抵押贷款。它的主要目的是试图让人们变得更简单、更快、更容易。
然而，尽管它存在了近一个世纪，人们对机器将“占领世界”——或者它们不可信并将承担每个人的工作——的担忧在今天仍然是真实的。
多年来，公司一直试图用革命性的承诺超越彼此，但仍然缺乏对人工智能和人工智能代表什么以及它们如何能够和不能推动组织前进的理解。
那是因为仍然缺乏信任——显然，当人们缺乏信心时，许多人仍然不愿意把绳子交给机器。对于那些占据商业智能领域的人来说，这并不是什么新鲜事，因为这个行业知道AI如何承诺一切，但并不总是能够兑现。不确定性随之而来，因为自动化并没有完全解决最初的问题，但与此同时，没有人被“自动化完成工作”。
一个很好的例子是，它如何真正转化为商业表现，看看在线交付品牌亚马逊。该组织部署了数百个带有简单代码的机器人来收集货架上的产品，而不会相互碰撞——这是人工智能的一部分。
同样的概念可以应用于商业。例如，如果有人在过去20到25年内申请了银行贷款，他们不太可能处理初始查询。它将被机器(一种算法)消化，机器将与他人具有相似属性的个体分类。
人工智能并不“神奇”，但它可以在一秒钟内整理出大量数据，这对于快速发展的经济环境来说是一个明显的优势。
因此，“以人为中心的AI究竟是如何影响企业业绩的？”问题是。
为了更大规模地采用AI，组织必须跳出框框思考，甚至考虑网球场。是的，这可能是一条奇怪的路，但这项运动的“鹰眼”技术体系可以通过一个透明的镜头来分析AI的成功，为我们提供了一些思考的机会。
回顾约翰约翰麦肯罗用表演和炫耀来反击巨大声音的著名日子，如今鹰眼通常会限制那些时刻——相反，它会用可疑的证据来结束任何可疑的决定，以支持裁判的声音。
许多运动员和人们接受这些关键成就的原因是，网球并不像“黑匣子”那样自动化。相反，每个观看的人都可以确切地看到机器是如何做出决策的，这带来了前所未有的公平和信任。
直接判断者提供人为因素，但这是增加决策能力的机器。现在，因为它做得很好，它已经成为游戏的一部分——就像其他运动一样。
然而，机械AI的糟糕表现是最近引入英超的VAR。如果是这样，那就激怒了足球人群来表达他们的不满，这一切都是因为他们没有和他们分享机器的决定。它决定的是缺乏支持者和旁观者的信任，因为他们在最终的决定中没有发挥任何作用。
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