不久之前，人工智能还被认为是属于精英专家或数据科学家的领域。企业热情洋溢地谈论着它改变业务的潜力，但却只有一小部分员工能接触到它。然而，有了生成式人工智能后，游戏规则发生了变化——突然之间，每个人都是潜在的程序员，这要归功于OpenAI的ChatGPT、谷歌的Bard或Anthropic的Claude 2等工具。但在我们经历这些技术上的飞跃的同时，每个组织都需要一种基本的、长期的能力来实现人工智能的真正潜力，这就是判断力。

人工智能时代的判断理念是我们已故的同事、有远见的朋友亚历山德罗·迪·菲奥雷工作的核心内容。亚历山德罗认为，应该以人为中心，技术是一种帮助人们增强创造力、自主性和批判性思维的方式。作为《哈佛商业评论》的撰稿人（也是《哈佛商业评论》意大利版的前主席），他经常思考创新、领导力和人工智能是如何携手并进的。他认为，随着所有员工都能更容易地使用人工智能，判断力将变得和任何技能一样重要。

亚历山德罗认为，随着人工智能系统上升到新的通用操作标准，判断力将成为组织真正的竞争优势。但是仅仅强化人的技能并不能培养出更好的判断力。为了适应变化的步伐，企业需要从根本上重新思考他们如何看待和部署判断力。值得注意的是，亚历山德罗认为判断力的三个关键方面对当前的时刻而言至关重要：

权限

这一点指的是谁有权力、谁被允许做出判断。作为判断民主化的早期倡导者，亚历山德罗知道，做出正确的决定并不局限于高管。随着知识、数据和技术更加广泛地传播，判断也必须更加广泛地传播。

企业需要了解如何利用和扩展生成式人工智能，而试图禁止这种访问最终将徒劳无功。只要员工能够利用这些人工智能工具创造价值，企业就需要确保他们能够访问所有这些工具，这是转型的一部分。当然，要以一种安全和受控的方式进行。这需要信任和沟通。但是领导者应该考虑到，越来越多的新使用案例和实践必然是自下而上出现的，而不是自上而下的。

行使判断力

这一点指的是决定或形成意见的行为或者过程。亚历山德罗认为，判断是一个连续的过程，而不是某一个单一的时刻：

“判断不仅仅是在评估数据和信息并作出决定的那一刻进行的。判断的范围要更广，它始于提出正确的问题，构建正确的问题框架，评估更广泛的背景。判断是共同创造的。”

这种判断的概念在今天看来尤其正确。生成式人工智能的兴起将判断扩展到离散决策之外——它现在是一个人机协作的过程。

对于人工智能聊天机器人，情景互动的重要性是显而易见的。判断是通过整合人类与人工智能的对话产生的。我们最近利用ChatGPT做了一个实验，是关于生成式人工智能如何赋能十种流行的管理实践的，这就是一个很好的例子。在与ChatGPT进行有意义的对话时，我们必须在给出提示之前、期间和之后锻炼我们的判断能力，输入正确的上下文，制定最佳的提示链，并仔细解释相关建议。

这个实验证实了亚历山德罗的直觉：理想的结果出现在人类智能和机器智能的交汇处。未来，正确的判断是共同创造的过程。这种转变要求企业进行全面的人员转型和再培训，才能为员工们配备人工智能时代必不可少的判断能力。

控制

这一点与监督或检查决策的系统或流程有关。传统的控制方法很快就过时了。严格的自上而下的监督可能会扼杀这种新模式中的敏捷性。然而，如果合乎道德的人工智能开发和部署原则没有在整个组织中根深蒂固，那么完全不受约束的自主权就会带来风险。

该解决方案由两部分组成：首先，通过公平、安全和可持续利用的道德准则在系统中建立起信任感和责任机制，并防止人工智能模型产生不准确的信息或产生与贵公司价值观相抵触的反应；第二，为用户提供培训，让他们知道如何为人类和人工智能的决策设定正确的背景。第二部分内容包括：解释提示的适当边界，以及负责任地构建查询框架。领导者不应该在微观上批准一系列选择，而应该把重点放在赋予各级员工相关技能上。

在这个愿景中，控制从官僚把关转变为培养集体责任感。正如亚历山德罗所写的那样：“领导者有责任创造合适的环境和条件，让员工在数据和技术的帮助下做出更自主的决策。给予自由是好事，但帮助他们行使自由权力则更为重要。”

亚历山德罗的愿景强调了：在人工智能重塑社会的过程中，人们需要健全的判断。在我们致力于实现人类与技术无缝合作、促进创新和进步的未来努力的过程中，他的遗产仍然是我们灵感的不竭源泉。而未来仍然是由我们通过远见、伦理和负责任的创新来塑造的。