ჰანნა კალჰუნი, Indeed-ის AI-ის ვიცე-პრეზიდენტი, ხაზს უსვამს ხელოვნური ინტელექტის როლს არსებული ამოცანების ეფექტურობისა და ხარისხის გაუმჯობესებაში. მნიშვნელოვანი ინიციატივა იყო დიდი ენობრივი მოდელების (LLM-ების) გამოყენება სამუშაოს მაძიებლებისთვის გაგზავნილი ელფოსტა პერსონალიზაციისთვის, რის შედეგადაც განაცხადების რაოდენობა გაიზარდა 20%-ით და სამუშაოზე მიღების მაჩვენებელი 13%-ით. კალჰუნი აღნიშნავს, რომ AI ხელახლა განსაზღვრავს სამუშაო როლებს, რაც თანამშრომლებს საშუალებას აძლევს დაასრულონ ამოცანები სპეციალისტების მომზადების გარეშე და მნიშვნელოვნად გაზარდონ პროდუქტიულობა — ავტომატიზაციის საშუალებით მოშორებენ მექანიკურ საქმიანობას და კონცენტრირდებიან ინოვაციებზე. CIO-ები ცნობენ AI-ს, როგორც კრიტიკულ ტექნოლოგიას, რომელიც უზრუნველყოფს ოპერაციებში გაუმჯობესებებს, რომლებიც გადაუსწავლიან წინა ინოვაციებს მასშტაბისა და სიღრმის მიხედვით. Asgharnia-ს გუნდი Gainwell-ში შექმნა AI იარაღი, რომელიც აუმჯობესებს საგადასახადო პროფესიონალებისთვის კვლევებს, რაც საშუალებას აძლევს სწრაფ ანალიზს და გაუმჯობესებულ მომსახურებას კლიენტებისთვის. AI-ის წინსვლა ხელს უწყობს ჯანმრთელობის რისკების იდენტიფიცირებას და სამკურნალო პროგრამების ოპტიმალურად მორგებას, რითიც რევოლუციას აკეთებს ჯანდაცვაზე. EY-ის კვლევა მიუთითებს დიდ აღიარებას AI-ს პოზიტიური ROI-ის ოპერაციულ ეფექტურობაში, თანამშრომელთა პროდუქტიულობასა და მომხმარებელთა კმაყოფილებაში.

ექსპერტები ვარაუდობენ, რომ AI-ის პოტენციალი სცილდება უბრალოდ პროცესების ავტომატიზაციას; ის შეიძლება ძირითადად გადაიხაზოს სამუშაო პროცედურები, უფრო კონცენტრირებული შედეგებზე და არა ტრადიციულ პროცესებზე, ცვლილება, რომელიც შეუძლია დაარღვიოს ტრადიციული ბიზნეს მოდელები. Agustin Huerta ბოლთან ხედავს AI-ის მზარდ გამოყენებით ოპტიმიზაციისთვის ადრე არაოპტიმიზირებული სფეროები. მაგალითად, მედიის კლიენტებისთვის შექმნილი მოწინავე ვიდეო საძიებო იარაღი აჩვენებს AI-ის უნარს ასრულოს ამოცანები ალაგმებული მასშტაბით, რაც შეუძლებელია ადამიანებისთვის. ინდუსტრიები, დაწყებული ფარმაციიდან ჯანდაცვამდე, იყენებენ AI-ს ინოვაციებისთვის, რაც მიუთითებს ადამიანის წინაშე დამცველ უახლოეს გამოწვევების გადაჭრის პოტენციალზე. მიუხედავად ამისა, მრავალ ორგანიზაციას ჯერ არ გააჩნია საჭირო მონაცემთა სტრუქტურები ან კულტურა AI-ის მიწოდებისთვის სრულად, რაც იწვევს ძირითადად ინკრემენტულ გაუმჯობესებებს ეხლა. ექსპერტები მიჩნევენ, რომ ეფექტური მმართველობით, მეტი გარდაქმნა მოხდება მომავალში.