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導入成熟的機器學習方法，把數據變成訓練材料，打造自動化機制，尋找、發掘有價值的管理模式和客戶模式，或是合理引入協力廠商的人工智慧流，以支援企業的業務發展，並且找到一個合適的創新循環：「數據—演算法—知識—使用者經驗—新的數據」，循環往復，像滾雪球般前進。在這個過程中創造商業價值，這就是人工智慧長（CAO）要做的事。
期望每一位高階主管都完全了解人工智慧，這是不合情理的。但如果所在的產業能夠產生大量數據，就有很大的機會使用AI將這些數據轉換成價值。對大部分有數據、但缺乏深度人工智慧知識的公司來說，聘請一位人工智慧長或人工智慧副總（VP of AI），這件事已經箭在弦上，有些數據長和有超前思維的資訊長，實際上已經在扮演這個角色了。
企業渴望從互聯網時代邁入人工智慧時代，此時人工智慧長尤其需要分清輕重緩急，是先優化財務資訊，還是先優化產能？是固本強體，還是拓展銷售？在對外業務上，人工智慧長可以發揮顯著錦上添花的作用，例如建立自動化的客戶需求分析系統，即時提交訂單資訊和生產資訊給客戶參考。對內管理也十分重要，以製造型企業為例，生產管理、物料管理、品質管制、設計變更的資訊化和數據化都需要整合，等數據化達到一定程度之後，輔以演算法和開發，人工智慧就水到渠成了。
企業的內部修煉和外部拓展，在AI時代將高度統一。 吳恩達認為，傳統企業尤其需要依靠人工智慧長來了解先進的應用，以升級自身業務。當然，面對很多可能的方向，人工智慧長還是應該先抓住一個部門或一塊業務重點突破、形成典範，以吸引其他部門燃起熱情。畢竟，企業智慧化是一個非常需要創新精神的事業，需要廣泛參與。
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人工智慧長要與最具挑戰性的深度學習技術打交道，必須是一個特別理性的人，還是一個不失感性的人？與一般工程科技不同，AI在模仿人類的思考習慣。科學家普遍強調，人機結合是未來的發展方向；以此類推，可見AI科學家和人工智慧長都不會是機械論的化身，而是對各種知識具有全面的興趣。
人工智慧長可能是美劇《宅男行不行》（The Big BangTheory）裡有趣的理工男，善於發現別人沒有發現的契機；也可能是數據領域的福爾摩斯（Sherlock Holmes），善於明察秋毫。不過，他畢竟要先是一個具有「數據感性」的人，要懂得利用數據，最重要的是在別人看不到數據的地方看見數據。
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人工智慧是一場人機之間的故事，人工智慧長既要善於理解機器智慧，也要善於理解人情事理。人工智慧長應該成為一個布道者和指引者，讓整家企業具備一種AI的興趣和品格。人工智慧長將是新時代的企業偶像，就像產品大師是互聯網時代的英雄（賈伯斯）。AI知識、產品及管理思維，與合適的人文感受力結合，將共同造就這種英雄。
很可能在不久的未來，沒有設置人工智慧長、沒有連結智慧流的企業，將會被看作是舊企業。[[從技術長、資訊長、數據長，再到人工智慧長，是一個迂迴上升的艱苦提升過程；在某種意義上，也反映出企業自我更新、自我進化的艱難過程。]]
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