这可能包括自动化某些管理任务、项目管理和资源规划。在 Klee，我们已经开始了这一项目，实施人工智能来分析招标内容，从而大大减少响应招标所花费的时间，无论涉及哪个职业（销售人员、技术主管、顾问、用户体验主管等）。
如果我们看生产方面（创作和开发），现在借助 Relume.io 等工具，AI 可以自动创建线框界面（灰度模型）、图形模型（UI）以及文本和图像内容。许多平台也使用它来快速生成代码，以极低的价格制作移动应用程序或网站，例如Builder.ia。
AI 根据用户选择的模型分配可重复使用的组件，使开发人员能够专注于特定于项目的独有功能，以及公司为其执行使命的客户。
人工智能可以为我们的日常任务带来这些改进，只是众多例子中的几个。
这幅全景图可能看起来非常有吸引力，而且几乎很容易实现。然而，我们应该退一步思考并质疑这个问题的几个方面。
人工智能：
人们在平板电脑上工作
事实上，如果我们以收集和分析大量数据为例，使用人工智能似乎可以非常有吸引力，以节省费用。
然而，经验表明， 既要提出正确的问题 ，又要 知道如何对人工智能的回答进行分类。当谈到趋势时，你必须小心地质疑实际上已经吸收了最新 和 可靠
数据的 人工智能。
至于要进行的推理，顾问必须谨慎使用人工智能， 保持批判性思维 ，并牢记从 萨尔瓦多 WhatsApp 号码列表 长远来看，风险很可能是思想的统一，
因为人工智能可能会 机械地复制人类的偏见 （例如确认偏见，即偏爱那些证实假设而不是推翻假设的元素和信息）。
在生成详细报告时，人工智能可以帮助进行格式化。有多个在线软件程序允许您执行此操作，例如 Tableau 或 Microsoft PowerBI。
但它们更多地涉及数据格式化。当谈到 详细和个性化的建议时，当前的生成式人工智能 ChatGPT、Google Bard 和 Bing Conversation 目前仍然 非常通用 ，无法真正以它们为决策依据。
但每项技术进步都有其弊端。花在低附加值任务上的时间减少意味着 某些工作岗位的减少 和 其他工作价格的压力。
面对人工智能逐渐被应用于处理操作性和重复性任务的趋势，这些任务传统上是由所谓的初级或资历较低的人员处理的，咨询公司的客户可能不太愿意支付高额费用，因此要求降低服务费率，甚至在执行任务时不再求助于这类人员！因此，
咨询公司 必须不断证明其服务的价值，强调人力专业知识、解决方案的个性化和量身定制的支持。
最后，顾问使用人工智能提出的另一个关键问题是 数据安全性 和保密性 ，这对责任而言是一个真正的挑战。正如我们所见，所谓的生成式人工智能（Chat GPT、Bard 等）所使用的技术之一是机器学习，即从数据中学习。如果入口处提供的数据是公开的，那就没问题。但是，如果 将机密信息 复制粘贴到提示（用户向AI提供的作为起点的要执行的命令的英文术语）中，或者下载机密文件进行汇总，以获得报告、摘要和其他“定制”演示文稿，会怎样呢？不可否认的是，这确实节省了时间并提高了生产力，但这也并非没有风险： 任何人都 可以很容易地 重复使用这些数据 ，只要他们针对所使用的文档中精确涵盖的主题提出提示。