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数字化／技术42%
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创造性思维／试验33%
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数据分析与解读31%
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战略开发30%
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规划与管理23%
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建立社交网络21%
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员工发展与指导21%
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协作20%
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质量管理与标准20%
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在现有专业技术领域提升技能20%
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绩效管理与报告17%
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管理者对智能机器的信任问题
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调查结果反映出受访者的意见存在矛盾。一方面，84%的各级管理者相信，机器能提升工作效率和趣味性。而另一方面，只有14%的一线管理者和24%的中层管理者表示，会在未来决策时信任智能信息系统提供的建议。相反，近一半的高级管理者（46%）表示，愿意接受智能系统的建议。(14)
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如何弥合信任缺口？在被问及如何才能信任系统建议时，60%一线和中层管理者选择“需深入了解系统是如何运行和生成建议的”，55%选择“挑选配有可靠追踪记录的系统”，49%选择“确保系统能解释其工作逻辑”。
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只有满足以上三点，企业领导才能在机器增强管理者绩效的同时捕捉到其带来的协同效应。否则，若缺乏信任，企业不过是实现了一些日常管理工作的自动化罢了，除此之外无可建树。
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定义判断性工作
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判断性工作是指当信息不充分，无法指导行动方案时，如何依靠判断力来把求知欲、经验和专业知识应用到关键业务决策与实践中去。
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行业领导者在访谈中透露，判断性工作可分为三大类：
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洞察力
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智能机器尽管善于发现规律和相关性，但无法解读数字、数据或文字背后的真正意义。市场营销组织是最先发现这一差别的组织之一，并能用算法等方式计算出促销活动预计带来的销售成果。但是对带来短期销售额与投资的促销活动能否建立起长期的品牌价值，这一点仍需要人的真知灼见和经验来评估。
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抽象思维
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只要人类提供规则与说明，智能机器就能准确识别不同种类的物品（例如，从网上大量的图片中识别各种动物）。但若没有人类的指导，计算机是无法“跳出外壳”自主思考的。例如，计算机无法让优步（Uber）的创建者发现，私家车司机有提供灵活交通服务的潜力。
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环境推理
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当管理者信息掌握不全，无法做出周全的决策时，他们就会参考历史、文化和人际关系等背景信息来填补空缺。例如，成功的风险投资家运用对环境的认识，来巩固其投资计划。
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