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随着人工智能(AI)进入商业世界，它有助于将这一过程视为新的高素养团队成员的加入。通常在初始培训期间，个人将学习其新角色以及业务运作方式及其价值。组织拥有适当的流程和人员，可以向新同事传授此类知识，并帮助他们学习精髓，以便他们可以与他人有效地沟通和协作。
在一定程度上，您可以应用相同的原理和步骤来嵌入新的AI系统。
大多数新的，高技能的员工都渴望学习他们需要掌握的知识，从而开始运作。但是，要有效地做到这一点，他们首先需要掌握“公司术语”，这是每个组织随着时间的推移在内部开辟的独特语言。
同样，公司需要确保AI系统从基本原则入手，然后根据既定的分类结构逐步构建技能。在此阶段，拥有最佳数据以“教导”其AI的组织最终将拥有功能最强大的AI系统。
以Google为例-它公布了一个数据集，可帮助公司教授其AI系统以了解人们的语言。为了创建最佳数据集，Google记录了65,000个剪辑，其中包含成千上万不同说话的人。这种规模的培训数据使Google的语音识别达到了95%的准确性。
学习过程的关键要素是可解释的决策-无论是老员工还是新员工。作为新的同事，让团队成员解释业务运营某些方面的决策过程至关重要。同样，新员工在提出挑战当前思维的新想法时也必须解释自己的决定。
人们期望能够理解为什么某人(或某物)以其他方式行事并决定他们的行为方式，特殊是如果这些行为和决定直接影响我们的话。这种透明性是成功协作的关键。随着AI承诺给予 人们权力并成为有效的同事，顾问和帮助者，组织将需要确保其AI系统能够解释其行为和决策过程。
理解AI决策的这种推动力导致了多项新法规和技术进步。例如，新的欧盟《通用数据保护条例》为个人提供了人工智能和其他算法做出决定的“解释权”。
在技术领域，NVIDIA公司拥有一个融合了AI的无人驾驶汽车平台，称为Drive PX，可以“自学”驾驶，最近又向该平台添加了一项功能，使其可以通过显示视频来直观地说明其驾驶风格最近行驶的街景的一部分，突出显示在导航过程中权重最大的区域。这制造了透明度，使NVIDIA能够在其AI系统和客户之间建立信任。
