Dirbtinis intelektas keičia verslo operacijas, sukeldamas klausimą, kaip jis pakeis darbus, o ne ar juos pakeis. Neseniai MIT klasėje Thomas Malone ir Danielle Li pasidalijo įžvalgomis paremta tyrimo medžiaga, kuri suteikė išsamesnį supratimą apie dirbtinio intelekto poveikį darbo vietoms, atskleidžiant tiek teigiamus, tiek neigiamus poveikius darbams ir įgūdžiams. Vienas nustebinęs Li atradimas parodė, kad dirbtinis intelektas žymiai labiau naudinga mažiau įgūdžių turintiems darbuotojams nei tiems, kurie turi aukštus įgūdžius. Jos studija parodė, kad nors dirbtinio intelekto įrankiai pagerino problemų turinčių darbuotojų veiklą, kartais jie verčia aukšto lygio darbuotojus tapti vangiais, nes jie pasikliauja dirbtinio intelekto rekomendacijomis, o ne savo ekspertize. Tai kelia daugiau susirūpinimo dėl galimo gilaus profesionalumo sumažėjimo organizacijose, kai dirbtinis intelektas vis labiau integruojamas į darbo procesus. Kalbant apie klientų aptarnavimo roles, diskusijoje pabrėžta, kad nors dirbtinis intelektas automatizuoja rutinas ir mažina žmogaus įsitraukimo poreikį, jis taip pat gali padidinti paslaugų agentų paklausą labiau strateginėse rolėse, nes dirbtinis intelektas gerina klientų patirtį. Vietoj to, kad naikinant darbus, dirbtinis intelektas galėtų juos transformuoti, skatindamas įmones pergalvoti, kaip jos naudoja šias technologijas. Li taip pat įspėjo apie įmones, kurios priima dirbtinį intelektą dėl baimės praleisti progą, pabrėždama aiškios strategijos poreikį integruojant dirbtinio intelekto įrankius. Jeigu visos įmonės paseks tomis pačiomis dirbtinio intelekto tendencijomis be skirtingumo, jos gali susidurti su sumažėjusia inovacijų galimybe, o ne įgyti konkurencinį pranašumą.

Dirbtinis intelektas turėtų papildyti įmonės stiprybes ir atitikti jos strateginius tikslus. Dėl darbo patenkintumo darbuotojai, naudodamiesi dirbtiniu intelektu, pranešė apie mažesnį stresą ir didesnį produktyvumą, nes jis sumažina pasikartojančias užduotis. Tačiau yra rizika, kad pernelyg didelis priklausomumas nuo dirbtinio intelekto gali paversti darbus per daug automatizuotais ir sumažinti darbuotojų vertę. Įmonės turi rasti pusiausvyrą, užtikrindamos, kad dirbtinis intelektas pagerintų darbą, išlaikant aspektus, kurie daro darbus savotiškais. Galiausiai, smalsumo kultūros puoselėjimas yra būtinas norint veiksmingai naudoti dirbtinį intelektą. Skatinant darbuotojus kritiškai vertinti dirbtinio intelekto rezultatus, galima pagerinti jų įgūdžius ir skatinti inovacijas, o ne patenkintumą. Įmonės, kurios prioritetą teikia smalsumui dirbtinio intelekto įsisavinime, tikėtina, daugiau tyrinės, kaip derinti su savo unikaliomis stiprybėmis, o ne tiesiog seks pramonės tendencijomis. Galiausiai, dirbtinis intelektas perskaičiuoja darbą, tačiau smalsumas nulems, ar šie pokyčiai paskatins inovacijas, ar sukels stagnaciją.