目前，许多行业正在启动非常雄心勃勃的人工智能项目，但大部分人对人工智能应用程序的使用仍普遍持怀疑态度。在公共讨论中，引用的是最坏的情况，着眼于未来，但没有对实际可以实现的用例进行差异化的讨论。有足够的理由去看看。
所有怀疑的理由
人们总是从效用的角度来评估新技术的使用以及相关的好处：他们能获得甚至失去一些东西吗？新技术最初是处于规避风险的立场，特别是在尚未形成基本理解的情况下。个人数据的功能，特别是实际使用通常太不确定。在这一点上，某些保留意见是可以理解的。但过去，当人们因为一些建筑工地不为人所知而不想依靠智能手机导航辅助来找到路时，情况又是怎样呢？如今，移动服务的流量预测比某些集成服务的流量预测更加准确。尽管老一辈人常常对在社交媒体上分享信息或使用在线通信服务持保留态度，但由于新冠疫情，这些现在基本上已经消失了。但为什么人工智能仍然被视为鹰呢？
走出你的舒适区——就业方面与职业转变
人工智能常常被认为威胁到了多种工作。当前一项关于机器人流程 dj电子邮件列表 自动化 (RPA) 或机器人学主题的研究检查了 1990 年至 2016 年的数据，得出了惊人的结果：使用机器人的公司的产量平均增加了 20% 至 25%，员工人数也增加了10%。 RPA 的使用还导致了市场份额的重新分配，这说明了其竞争相关性。
现在 RPA 不是人工智能。应用工作科学研究所认为，数字网络和人工智能的使用将改变大约 75% 的工作系统的识别、处理、交互和控制领域。因此，问题是未来哪些工作内容可以由人类有意义地接管，哪些工作内容可以由人工智能组件接管。似乎可以肯定的是，负面就业影响是可以预料的，特别是在行政或分析活动中。活动越简单，受影响的风险就成比例增加。未来至关重要的是采取哪些一揽子措施来应对事态发展，以及通过教育和进一步培训提供哪些就业支持。
从事战略性人力资源工作的公司可以通过及时支持员工并通过有针对性的培训措施将他们部署到更有效地完成工作来解决重要的分配问题。这也让许多员工有机会成长到新的专业和新的专业领域，从而找到新的、有价值的观点。这意味着数字杂耍的职员成为 IT 项目经理，或者精通纸张的演讲者成为敏捷大师。这看起来当然是可能的。然而，从目前劳动力市场的总体趋势来看，我们还不能轻易下结论说人工智能的使用将会带来超前的负面发展。
超级人工智能的神话
根据当前的技术状况，人工智能使用特定的算法，根据数学优化规则进行工作。机器学习技术使应用程序能够根据从大量先前分析的案例中获得的经验来决定如何处理下一个案例。分类情况或类推决策。然而，当前所有人工智能应用程序固有的特点是，人们仍然决定应用程序提供的质量。换句话说，机器的主权仍然属于负责机器输出质量保证的决策者。监管机构也坚持这一经过验证的人类责任原则。