隨著生成式人工智慧（Generative AI，指能創造新內容的人工智慧技術）熱潮持續發展，企業界對其在商業策略中的應用，正從「AI能做什麼」轉變為「由AI執行任務時，誰應負責？」根據《Shattered》報導，人工智慧在加速策略執行方面表現出色，但無法取代人類在決策過程中不可或缺的判斷力。
報導指出，人工智慧系統擅長資料收集、分析及資訊整合，卻缺乏權衡利弊、理解第二層後果（指決策後可能衍生的更深遠、不直接的影響），以及在決策失誤時承擔責任的能力。麥肯錫公司（McKinsey）將此現象描述為「判斷瓶頸」，意指人工智慧分析數據的速度與人類理解意涵、質疑假設及負責決策之間存在時間落差。
哈佛商學院（Harvard Business School）的研究也證實，人類經驗與判斷力至關重要，因為人工智慧無法可靠地區分好壞點子，也無法獨立引導長期商業策略。哈佛商學院副教授 Rembrand M. Koning 強調：「任何使用AI工具的人，都必須仔細思考工具使用者是否具備完成任務所需的足夠判斷力。」思特沃克（Thoughtworks）的 AI 解決方案副總裁 Alex Moore 則認為，在企業採用人工智慧的競賽中，判斷力而非模型品質或價格，才是區分贏家與輸家的關鍵。
多位企業領袖也對此發表看法。微軟（Microsoft）董事長兼執行長納德拉（Satya Nadella）認為，人工智慧能增強人類的能力與產能。IBM 前董事長、總裁兼執行長羅睿蘭（Ginni Rometty）表示，人工智慧並非策略本身，而是重新思考策略的工具。輝達（NVIDIA）創辦人兼執行長黃仁勳（Jensen Huang）的金句「人工智慧不會取代你的工作，使用人工智慧的人才會取代你的工作」更點出人機協作的重要性。而 eBay 前執行長戴文·維尼希（Devin Wenig）則指出，若企業沒有人工智慧策略，將在未來競爭中面臨淘汰。
因此，許多企業正在擬定「人類審核點政策」（human checkpoint policies），即在關鍵環節設置人類介入審查的機制。Chamberlain Group 執行長 Jeff Meredith 認為，任何影響人員、客戶、風險、策略或聲譽的人工智慧決策，都應由人類判斷。企業的人工智慧策略責任也趨向分散，由執行長（CEO，最高級管理者）定調，資訊長（CIO）監督技術整合，營運長（COO）管理工作流程，各部門領導者則將策略轉化為實踐。企業的投入也從單純擴充人工智慧容量，轉向治理、審核基礎設施與員工判斷力訓練。
預計在未來，關於優先追求人工智慧的應用速度，還是維持謹慎以確保人類判斷力的辯論將會更加激烈。這種「判斷瓶頸」不僅存在於高層策略決策，也延伸到軟體開發領域，例如人工智慧生成的程式碼變更，仍需由人類審閱者決定是否採納。
