导读人工智能的进步使机器变得更智能，因此功能最强大，最耗数据的机器现在可以承担更复杂的工作。但是，人工智能仍然不完全适合于仆人机器人，
人工智能的进步使机器变得更智能，因此功能最强大，最耗数据的机器现在可以承担更复杂的工作。但是，人工智能仍然不完全适合于仆人机器人，驾驶车辆，寻找新星球或应对大流行病。
原因：尽管AI发展迅速，但它仍然无法满足人类能力的需求。机器仍然没有(也可能永远没有)我们的直觉决策能力来做出有意识的决策。无论过去的信息如何，人类都是能够预见事件并处理关键决策的人。
而且，顺便说一下，人在配置机器决策过程的幕后。尽管如此，机器在特定任务上的训练和比我们更好。
所有这些都由汤姆·达文波特(Tom Davenport)进行了探索，汤姆·达文波特(Babson College)总裁是信息技术和管理领域的杰出教授，是国际分析学会的联合创始人，麻省理工学院数字经济计划的发起人。在BizOps宣言发布会期间，他与SiliconANGLE Media的直播工作室CUBE的主持人Jeff Frick进行了交谈。他们讨论了BizOps联盟，BizOps宣言和AI决策制定。为简洁起见，采访进行了精简。(*以下披露。)
我碰到了您的LinkedIn帖子，第一句话引起了我的注意：“我一直对解决技术在企业中如何运作的长期问题的新尝试很感兴趣。”您在BizOps中看到了什么解决了这些真正的长期大问题之一？
Davenport：长期的问题是，我们在业务人员和IT人员之间的联系较差;在业务目标和解决这些目标的IT解决方案之间。因此，BizOps是使用新框架来解决该问题的新尝试。