当我们想到在商业世界中越来越受欢迎的最具颠覆性的技术时, 无法不将人工智能视为主要工具之一. 这并非偶然, 由于研究“2024年初人工智能现状：生成性人工智能的采用激增并开始创造价值”, 由麦肯锡进行, 揭示72%的公司已经在使用人工智能. 热情主要源于通过自动化消除重复任务的可能性, 优化专业人士的时间, 可以在更有价值和相关性的活动中加以利用, 降低成本，提高效率
这种狂热可能会使尚未采用这项技术的管理者感到处于劣势. 在高度竞争的市场中, 寻求创新解决方案以使组织脱颖而出并取得成功是很常见的. 然而, 管理者在采用新技术之前，必须以战略性思维进行考虑, 避免仅追求创新表象的草率决策. 有必要确保这些解决方案的接受与业务的实际需求相一致，并理解它们如何可以, 事实上, 推动增长
收养必须经过仔细研究, 因为工作日常的任何变化都会导致流程的变化, 组织结构和文化, 什么需要如此多的时间和资源.
为了支持决策制定, 专家如亚历山德雷·纳西门托, 麻省理工学院的研究员, 提出的研究可能对制定商业人工智能计划至关重要. 一个例子是AI2M模型（人工智能采纳意图模型）, 由他创造,认为影响人工智能整合意图的五个主要因素：促进条件, 评估用户是否认为自己拥有使用人工智能所需的资源; 表现预期, 用户是否相信人工智能会提高他们的工作表现; 努力的期望, 反映用户对学习和使用人工智能难度的感知; 自我效能, 用户对其使用人工智能能力的信任是什么; 社会影响, 评估他人对采用人工智能的感知压力.
更一般地说, 这些决策者应考虑以下情境：我面临的问题是什么，以及人工智能如何帮助解决这个问题, 而不是采取相反的方法, 这将是决定实施人工智能而不考虑它将在哪里以及如何应用. 这些问题并不打算对人工智能的整合提出负面看法, 因为显而易见她可以为工作流程带来好处. 相反, 目标是强调人工智能应被视为一种工具, 而不是作为奇迹般的解决方案, 媒体的频繁关注所产生的热情和轰动往往使人看起来. 这样, 组织可以最大化人工智能的好处并确保有效的转型
