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。
軟體運用正在逐步吞食世界，但全球懂得如何寫程式的人，只占0.25％。程式開發人才等同稀有資源，只有資源雄厚的大型企業，才有能力招聘。對一般中小企業來說，大多只能負擔「會修電腦」的資訊管理部門。然而轉機出現了，「無程式碼」平台，可以讓不會寫程式的一般使用者，以簡單的操作介面，享受原本需要複雜的程式才能處理的運算工作。
每個領域的領導人都知道，AI技術具有巨大的獲利潛能，但將AI工具導入企業，除了採購成本，還有員工訓練與人才招募等方面，看上去又貴又複雜，對非科技業來說，進入門檻會不會太高？本文告訴你：不會！
一項橫跨14個產業，針對超過八百個人工智慧系統進行的調查，把這些系統歸納出四大類型：涉及有限道德決策的重複性任務、內含重要道德成份的重複性任務、涉及有限道德決策的創意任務、既需要創意也需要道德決策的任務。人類員工必須以不同的態度，與人工智慧配合。領導人要活用各種人才，讓手邊可運用的人工智慧工具充分發揮成效。
由人工智慧掌管一切的新型公司，正在重新塑造今日的市場。一種由人工智慧驅動的流程，可以非常快速地擴大規模、擴展範疇，連結到許多種類的企業，並提供強大的學習與改善機會。因此，由人工智慧驅動的公司，也已快速超越傳統公司。
人工智慧系統就像人類一樣，從本身接觸到的環境裡學習，並依據它們培養出來的偏見來做決定。隨著我們愈來愈把做決定這件事外包給演算法去做，就更有必要開始正視人工智慧偏見造成的問題，拿出對策減緩這種負面效果。這是減少偏見的唯一方式。
領導人應採取以下六個步驟：隨時掌握快速變化的研究資訊。所屬的企業或組織在建置人工智慧時，應建立負責任的流程，以減少偏見。針對潛在的人類偏見，以事實為基礎進行對話。考慮人與機器如何攜手合作來減少偏見。投資更多，提供更多資料，以繼續推進此一領域。加強投資以提高人工智慧領域的多元化。
