3. デジタル倫理：データで可能となることをすべて実行して良いわけではない

「2017年、企業と組織の関心はデータの獲得からデータインテリジェンスへと移るでしょう。ガートナーは『2017年の戦略的テクノロジートレンド トップ10』の中で、高度な機械学習とAI（人工知能）を1位に位置づけました。アバナードの顧客も、その多くが自動化を前面に置いた取り組みを始めています。しかしながら、人、インテリジェントシステム、デバイスからなる拡張ワークフォースは、複雑な倫理課題を新たに生み出しています。アバナードが最近行った調査によれば、企業の経営幹部（いわゆるCxO）の大多数が、スマート技術を職場で使用することから生じる倫理上の問題に取り組んでいます。企業は顧客データについても同様のデジタル倫理のジレンマを抱えています。たとえば、保険会社は現在、消費者の運転傾向を追跡するためにテレマティクスデバイスを使用しています。安全運転をするドライバーに割引優遇を与えるというのは良いアイデアに思えますが、ドライバーは日々の自分の運転データを誰が所有しているのか認識しているでしょうか？ 保険会社がテレマティクスデバイスをトリガーとして、事故が発生した際に自動的に緊急サービスを呼び出すというのは、消費者にとって気持ちの良いことなのでしょうか？2017年には、企業と組織は、デジタル技術がもたらす倫理的影響に関する従業員教育を施すことが必須となるでしょう。また、デザイン思考のアプローチの一環として、倫理を義務付けることが求められるでしょう。インテリジェントシステムが、顧客や従業員から得ている信頼と期待を損なうことなく、人間の行動と意思決定を継続的に増大させ、改善していくようなフレームワークを確立することが求められるでしょう。」