劍橋大學嘉治商學院的Stella Pachidi博士在其合著文章中稱，人工智能有能夠重塑工作場景的潛力，但管理者需避免包括算法偏見在內的四種主要“人工智能功能障礙”。

劍橋大學嘉治商學院的Stella Pachidi博士在《管理信息系統(Management Information System)》雜志的季度特刊中發表合著文章稱，人工智能擁有能夠重塑工作場景的巨大潛力，但隨著這項仍處于起步階段的技術不斷發展，機構和企業需要采取相應措施來避免算法偏見等人工智能的“功能障礙”所帶來的不利影響。

劍橋大學嘉治商學院信息系統講師、特刊編輯Stella Pachidi博士在合著文章中表示，人工智能在大型公司中的應用仍處于相對早期的發展階段，而在規模更小的非科技公司中則幾乎沒有應用。因此，管理者需要明確了解這些人工智能應用可能產生的功能障礙，以應對人工智能部署和培養相關人才的過程中的挑戰。

目前機構與企業中所應用的許多人工智能系統都屬試驗性質，尚未被大規模推廣。該文章表示，要想在更大范圍推行人工智能，還需克服一些障礙，如人工智能與傳統基礎設施的整合、調整組織架構（包括劃定首席信息官與首席數據官的管轄范圍）、吸引人才以改善數據科學家和人工智能工程師缺失的現狀等。

該文章名為《特刊社論：機構中的人工智能：現狀與未來機遇》，文中列出了四種管理者需要了解的人工智能功能障礙：

1、算法偏見。機器學習算法的結果可能使部分群體處于不利地位，如算法中包含種族歧視傾向、根據過往判決結果向法官提出先入為主的建議等。

2、難以解釋的決策結果。使用人工智能系統進行決策的過程中，可能涉及到多層級的數據過濾，最終可能會導致結果難以解釋或服眾。為提升這類結論的可信度，作者建議公開評估時所使用的數據，同時用簡單的術語解釋模型運作的邏輯。

3、模糊責任界限。發生于結論同時受人類和機器因素影響時，如無人駕駛汽車事故，或算法股票交易造成大額損失中的責任判定。文章建議預先同人工智能設計者、商業用戶和機構明晰法律責任與義務。

4、侵犯個人隱私。鑒于人工智能需要處理的數據量日漸增長，除了遵守政府關于個人信息的規定，如歐盟國家的《通用數據保護條例（GDPR）》，該文章還建議通過開發可審計的算法并執行此類審計來提高透明度，以確定決策過程中使用的數據和輸入的變量。

該期《管理信息系統(Management Information System)》季度特刊由本篇文章的三位作者擔任編輯。它們分別是澳大利亞迪肯大學的Hind Benbya、馬薩諸塞州巴布森學院的Thomas H. Davenport和劍橋大學嘉治商學院的Stella Pachidi。他們從50篇投稿中選取了五篇收錄進特刊，分別涉及的主題包括：為知識密集型工作開發人工智能系統的重大挑戰、人工智能決策過程中的意外后果、人工智能的可解釋性、克服用戶對人工智能的抵觸情緒、設計對話代理或 “聊天框”。

“由于人工智能技術還在不斷發展，人們對人工智能帶來的新管理挑戰、以及其對工作場景和機構的影響的認識還在不斷提升。其最廣泛的影響很可能是對未來工作方式的改變。”文章總結道，“因此，從現在起，企業應著手開發能夠創造經濟價值，且有利于人類與機器協調合作的人工智能應用。”