我們所觀察到的是，在人工智慧整合中，我們所謂的「顧問模式」已被廣泛採用。與其將決策權完全交給演算法，進步的組織正在開發以下系統：
這種方法可解決人工智能應用中長期存在的挑戰之一：信任赤字。透過將人工智能定位為顧問而非替代品，公司發現員工和利害關係人更容易接受這些技術，尤其是在決策對人類有重大影響的領域。
高盛 (Goldman Sachs) 就是這個趨勢的最佳例子。該銀行已為約 10,000 名員工實施「GS AI 助理」，目標是在 2025 年前將其擴展至所有知識工作者。
正如首席資訊長 Marco Argenti 所說：「AI 助理真的就像在與 GS 的另一位員工對話。系統不會自動執行金融交易，而是透過詳細的簡報與投資委員會接觸，以強化人類的決策過程。
可衡量的結果：
在健康領域，Kaiser Permanente 實施了預先警示監控 (Advance Alert Monitor, AAM) 系統，每小時分析病患健康記錄中的近 100 個項目，提前 12 小時通知臨床醫師臨床狀況惡化。
記錄的影響：
最重要的是，該系統不會進行自動診斷，而是透過可處理數以千計類似病例的人工智慧，確保醫生保留決策權。
在生產中實施人工智能模型時，可解釋的人工智能 (XAI) 對於建立信任和信心至關重要。成功的組織所開發的系統不僅能溝通結論，還能溝通基本推理。
經過驗證的優點：
信心分數可協助校正人們對 AI 模型的信心，讓人類專家能適當運用他們的知識。有效的系統可提供：
模型的改善率可藉由不同時間的 AI 效能差異計算出來，讓系統得以持續改善。領先機構實施：
這種混合方法優雅地解決了 AI 實作中最複雜的問題之一：問責性。當演算法做出自主決定時，責任問題就會變得複雜。顧問模式可維持明確的責任鏈，同時利用人工智能的分析能力。
77% 的公司正在其業務中使用或探索使用 AI，而83% 的公司表示 AI 是其業務計劃中的重中之重。
到 2030 年，人工智能解決方案和服務方面的投資預計將創造 22.3 萬億美元的累計全球影響力，約佔全球 GDP 的 3.7%。
儘管採用率很高，但只有 1% 的企業主管形容他們的生成式 AI 實作為「成熟」，這突顯了結構化方法 (例如顧問模型) 的重要性。
競爭優勢越來越多地屬於能夠有效結合人工判斷與 AI 分析的組織。這不僅僅是運用精密演算法的問題，也是建立組織結構與工作流程，促進人類與人工智慧有效合作的問題。
領導力在塑造人類與機器之間的合作情境中扮演著關鍵的角色。在這方面表現優異的公司，員工與 AI 系統合作的滿意度和採用率都顯著提高。
解決方案：實施XAI 系統，提供可理解的 AI 決策解釋。
問題：46% 的領導者認為工作團隊的技能缺口是採用 AI 的重大障礙。
解決方案：結構化的訓練計畫和鼓勵 AI 試驗的領導能力。
在 Gartner 的 Hype Cycle 2025 中，最先進的 AI 技術包括 AI 代理和 AI 就緒資料，這表示將朝著更複雜、更自主的顧問系統演進。
到 2026 年，策略性 AI 員工將獲得 4 倍的投資報酬率，突顯出現在投資顧問模式的重要性。
顧問模式代表的不僅是技術實施策略，更是人類與人工智慧優勢互補的基本觀點。
在採用這種方法時，企業正在尋找一條既能捕捉人工智能的分析能力，又能保留上下文理解、道德推理和利害關係人信任的道路，而這些仍然是人類獨有的領域。
以可解釋的 AI 為優先考量的公司，將可透過推動創新，同時維持透明度與問責性，獲得競爭優勢。
未來屬於能夠有效協調人類與人工智能合作的組織。顧問模式不僅是趨勢，更是企業人工智慧時代的成功藍圖。
AI 決策支援系統 (AI-DSS) 是使用人工智慧的技術工具，透過提供相關資訊和資料驅動的建議，協助人類做出更好的決策。
與完全自動化不同，顧問系統可確保人類保留對決策流程的最終控制權，而人工智能系統則扮演顧問的角色。這種方法在策略性決策情境中特別有價值。
只有 44% 的人對使用AI 的公司感到放心，顧問模式解決了 AI 的信任赤字問題。透過維持人為控制，組織可獲得更大的接受度與採用率。
主要行業包括
策略性 AI 貢獻者的 ROI 是簡單使用者的 2 倍，指標包括
主要挑戰包括
建立信任：
預測顯示，到 2026 年，策略性 AI 員工的投資報酬率將提高 4 倍。向更精密的代理系統演進時，仍會維持顧問的方式，擁有更大的自主性，但仍會受到人類的監督。
立即採取的步驟：
主要資料來源：麥肯錫全球研究院、《哈佛商業評論》、PubMed、《自然》、IEEE、高盛研究部、Kaiser Permanente 研究部
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