在日本武术中，有一个概念很难用葡萄牙语准确表达，那就是“残心”（zanshin） ，指的是在技法施展之后仍然保持的专注。攻击已经结束，但武士不会放松，因为他知道时机尚未结束。古希腊人将这种务实的审慎称为“phronesis” ，即在恰当的时机采取行动，既不过早也不不过晚。

这两个相隔数个世纪和不同文化的理念，其共同之处在于它们都理解到同一个道理：准备就绪是一种与时间的关系。它无法被宣告，也无法被购买。它会自然发展，并遵循一种不受外部压力影响的节奏。

当这个概念延伸到人工智能领域时，企业界给它起了个新名字，叫做“人工智能准备度”。然而，这个名字出现得快，消失得也快。

把任何涉及采用人工智能工具的事情都称为“人工智能准备”。你买个许可证，把它集成到某个工作流程中，然后，瞧，公司就准备好了。其实不然。

人工智能准备度本身是指组织能够就人工智能做出正确的决策，而不仅仅是能够使用它。正确的决策可以消除主观判断。而主观判断需要时间来培养。这种培养并非购买许可证或接受任何培训就能实现的。

我关注这些组织经历这个过程已经有一段时间了，我几乎总是看到言辞和内部实际情况脱节。公司在幻灯片上看起来一切就绪，但在真正重要的方面却远未做好准备。

领导层缺乏有效的沟通语言，无法与基层员工坦诚沟通被取代的恐惧，因此选择沉默而非解决问题。企业文化始终未能就如何弥合人工智能熟练操作者和新手之间的鸿沟达成共识：解雇他们？重新培训他们？还是不经培训就要求他们取得成果？

这种治理模式体现在：在算法出错时，没有明确由谁来最终批准决策；也没有建立相应的伦理体系来应对错误造成的实际后果。这些都体现了人工智能决策能力的不足，而且值得注意的是，这些问题都不是技术性的。

罗盛咨询公司的一项研究有助于说明这一点：54%的领导者认为技术变革是未来18个月内对其组织健康构成的主要威胁之一。然而，只有45%的领导者投资于公司自身的转型能力。

深入分析一下：领导者们凭直觉就知道，问题不在于技术，而在于他们自身。

青少年是世界上唯一一群既觉得自己无所不知，又对即将发生的事情毫无准备的人。这并非因为他们不够聪明，而是因为缺乏人生经验。

一个人的经验储备无法缩减。经验没有压缩版本。而奇怪的是，他往往只有在事情出了差错，而且是任何建议都无法避免的差错之后，才会意识到这一点。

许多组织在人工智能方面处于类似于青春期的阶段——自信满满地宣称自己已经准备好了，但却还远远没有意识到自己不知道什么。

残心和实践智慧之所以能够延续，是因为每一代人都会从零开始重新发现一些被紧迫感试图抹杀的东西：准备就绪拥有一个不受外部压力影响的内在时间。在人工智能领域，这有一个专门的名称，叫做判断力。

青少年并非通过阅读就能习得这种能力；他们只有在现实世界需要时才会习得。组织机构也是如此。唯一影响这一过程速度的因素是，当情况变得过于复杂难以应对时，提供支持的人员素质如何。

伊奥娜·斯库尔尼克是企业教育平台 Education Journey 的创始人兼首席执行官，该平台利用人工智能技术提供个性化学习体验。她拥有斯坦福大学硕士学位，并在哈佛大学接受过人工智能方面的高管培训。伊奥娜同时也是 Brasil no Vale do Silício（巴西硅谷）的联合创始人、莱曼基金会研究员以及圣保罗创新周的策展人。