例如，SAP的成功因素有助于企业将人力资源管理从“孤立的自我服务转变为智能服务”。该应用程序由微软公司使用，可以同步标准程序，提供员工协作平台，从工作数据中获取可执行的见解，并预测资源决策对其他业务领域的影响。
3、与机器一起学习：要充分发挥人工智能的潜力，人类和机器智能必须紧密结合。在劳动力中，有必要开发新的技术来越过已有的技术专长，重新强调人类能力判断能力、沟通能力、创造性思维能力来补充机械的技术。
人工智能不仅会改变人们学习的东西，也会改变他们学习的方式，从传统上来说，职业道路遵循着从入门到经验丰富的线性过程，但是，由于人工智能会代替人类完成普通和低附加值的工作，年轻的专业人士和年长的员工之间会出现技能鸿沟，有工作经验的员工会更加得心应手，为了让企业适应不断变化的自然学习过程和员工培训流程，企业领导者可以专注于员工的需求，特别是在灵活技能的开发领域。
例如，万事达卡正在试用一种AI软件，它利用经验丰富的员工的知识，帮助他们的工作人员成为更好的卖家，结合人类和大数据的见解，软件可以将经验丰富的人的专业知识扩展到整个团队，减少对大型培训团队的需求，集中化的知识经验输入AI可以作为销售团队的每个成员的个性化顾问，以便优化他们的销售策略。
4、任命一名首席数据供应链官：人工智能的性能将直接依赖于可用数据的质量和数量。埃森哲的研究显示，大多数高管不确定自己从数据分析项目中获得的商业成果，这可能意味着企业数据仍未得到充分利用，尽管许多大公司已经将首席数据官（CDO）添加到高管层（Gartner估计，到2019年，90%的大型企业将拥有一个CDO），但这些高管的一个关键关注点是数据安全、监管和治理，而不是管理数据，让数据形成AI的进化供应链。
首席数据供应链官将需要构建一个完整的、端到端的数据供应链，考虑：内部和外部数据源之间的平衡是什么？公司每天的数据是多少？数据存储在哪里？我们的公司如何简化数据访问？诸如此类的问题。
5、创造一个开放的人工智能文化：企业文化必须适应其新的人工智能员工的形象，人类和机器将相互协作、相互教授，互相学习。这需要信任、开放和透明，就像任何合作关系一样。例如，人们一开始可能会指责机器的性能不太好或者错误的输出结果，而不是定义缺陷在哪里无论人或机器并改进它们。就像不和谐的人际关系、敌对的交易互动，这将成为共同克服困难、最大化共享价值的障碍，而不是通过帮助计算机，最终达到帮助自己的目的。
人工智能对工作安全、工资和隐私的影响，也会影响员工的态度，以及他们在工作中如何接纳AI的行为。领导者有责任解释混合劳动力带来的风险和机会。但它们也可以塑造文化和指导方针，使风险最小化，并使机会最大化。通过主动使用人工智能本身来改善职场文化，公司可以更进一步，人工智能解决方案已经存在，例如，它可以通过自然语言的处理来检测情绪压力和员工倦怠，帮助管理者塑造和改善工作场所的文化氛围和满意度。
6、超越自动化：在过去，自动化一直是商业战略的关键，然而，随着人工智能技术的进步，企业需要超越自身的能力，来驾驭智能动力、自学和自我管理的机器。
埃森哲的研究显示，人工智能的潜在好处远比过去的自动化带来的影响大得多，举例来说，在1993年至2007年之间，传统的自动化系统据估计已经产生了0.9%的额外年增长率，而在发达经济体中则增长了0.9%。然而，在芬兰，人工智能的未来影响可能会比传统自动化高出70%，而美国这一比例为50%。因此，接纳人工智能可以确立公司的强大竞争优势。例如，Bosch正在把人工智能放在他们的业务的前沿。该公司的“思维工厂”目前在Bosch在德国汽车工厂中推出，目的是让人工智能机器能够自我诊断技术故障，自动订购替换部件，并预测维修需求。
总体而言，博施预测，到2020年，智能系统和机器的广泛使用将带来超过20亿美元的额外收入和储蓄。