названиеавтор

Менеджмент.Книги: телеграм-канал для управленцев

КНИГИ :: Информационные технологии (ИТ) ::

Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности

Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности

КУПИТЬ КНИГУ - Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности


КУПИТЬ КНИГУ «Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности» в Kniga.biz.ua (за гривни)

КУПИТЬ КНИГУ «Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности» в Yakaboo.ua (за гривни)


СКАЧАТЬ КНИГУ

СКАЧАТЬ КНИГУ «Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности»

СКАЧАТЬ АУДИОКНИГУ

СКАЧАТЬ АУДИОКНИГУ «Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности»



Примечание: относительно приобретения книг просим обращаться в соответствующие интернет-магазины либо издательства.
Название: Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности
Автор(ы): Томас Дэвенпорт
Издательство: "Альпина Паблишер", — 2021

Описание:
Оригинал (англ.): "The AI Advantage: How to Put the Artificial Intelligence Revolution to Work" by Thomas H. Davenport

Дорожная карта для владельцев и руководителей компаний по внедрению решений на основе ИИ и когнитивных технологий

Ажиотаж вокруг искусственного интеллекта и его применения в классическом бизнесе не утихает, но многие компании до сих пор не понимают, какую реальную выгоду принесет им внедрение новых технологий в их бизнес-процессы.

Эксперт в области аналитики и больших данных, преподаватель в Гарвардской школе бизнеса Томас Дэвенпорт в своей книге покажет, как можно эффективно интегрировать ИИ и когнитивные технологии в текущую бизнес-стратегию предприятия, чтобы сделать продукты привлекательнее, процессы совершеннее, а компанию успешнее.

Он подробно рассматривает преимущества и сложности внедрения различных видов технологий: статистическое машинное обучение, нейронные сети, глубокое обучение, обработку естественного языка, экспертные системы на основе правил, роботов и роботизированную автоматизацию процессов. И приводит примеры как успешного, так и неудачного использования ИИ в разных компаниях: Amazon, Google, Facebook, GlaxoSmithKline, Uber, GE, цифровом банке DBS и др.

Целевая аудитория:

Для топ-менеджеров, руководителей ИТ-департаментов и отделов инноваций, операционных директоров.


ЦИТАТЫ ˅
«Подобно тому, как самые умные инвесторы "богатеют медленно", компании должны переходить к использованию когнитивных технологий постепенно. В сфере искусственного интеллекта преуспеют предприятия и организации, которые будут постоянно инвестировать в ИИ, не станут обращать внимания на ажиотаж вокруг него, сумеют приспособить ИИ для решения конкретных бизнес-задач и будут ориентироваться на долгосрочную перспективу».

* * *

«Поскольку технологии ИИ не всегда понятны и порой перекрывают друг друга, можно рассматривать ИИ через призму возможностей для бизнеса, а не через призму технологий».

* * *

«В сфере кадров DBS прогнозирует отток своих продажников. На основе ряда факторов, выявленных моделями машинного обучения (включая время отпуска, количество больничных, а также скорость ответов на электронные письма), банк может с 85%-ной вероятностью предсказывать, уволится ли кто-либо из сотрудников, за три месяца до увольнения».


Об авторе:

Томас Дэвенпорт (Thomas H. Davenport) — почетный профессор менеджмента и информационных технологий в Колледже Бэбсона, сооснователь Международного института аналитики, научный сотрудник Инициативы MIT в области цифровой экономики и старший консультант Deloitte Analytics. Ведущий эксперт в области менеджмента знаний, инноваций, аналитики и больших данных.

Преподает курс по аналитике и большим данным в Гарвардской школе бизнеса и школе общественного здравоохранения, Школе менеджмента Слоуна. На его счету свыше 200 статей для таких изданий, как Harvard Business Review, Sloan Management Review, Financial Times, The Wall Street Journal и Forbes.


СОДЕРЖАНИЕ ˅
  • Предисловие

  • 1. Искусственный интеллект вступает в эпоху зрелости. Медленно
    • Постепенный переход к когнитивным технологиям
    • Что мы называем искусственным интеллектом и когнитивными технологиями?
    • ИИ в сообществе поставщиков технологий
    • Что вас ждет в этой книге

  • 2. ИИ на предприятии
    • Обоснование необходимости применения когнитивных технологий в бизнесе
    • Сколько отраслей, столько и функций
    • Почему только крупные компании и технологические стартапы?
    • Уже не разведка, но еще не глубокое погружение
    • С какими трудностями сталкиваются компании

  • 3. Что сегодня делают компании?
    • Обзор когнитивных проектов
    • Три типа возможностей ИИ
    • Сочетание категорий
    • Как стать когнитивной корпорацией
    • Создание пилотных или тестовых проектов
    • Когнитивная компания будущего

  • 4. Какова ваша когнитивная стратегия?
    • Стратегическое воздействие когнитивных технологий
    • Внутренние или внешние цели?
    • Разработка новых продуктов и услуг и улучшение существующих
    • Новые бизнес-модели
    • Почему существующие бизнес-модели выживают, несмотря на появление ИИ
    • Задачи и процессы когнитивной стратегии
    • Контент-стратегия
    • Кадровая стратегия
    • Стратегия партнерств и приобретений
    • Стратегия амбиций
    • Государственные стратегии ИИ
    • Стратегическое развитие

  • 5. Задачи, организационные структуры и бизнес-процессы ИИ
    • Создание детализированных моделей прогнозирования и классификации
    • Выполнение структурированных цифровых задач
    • Управление информацией
    • Понимание человеческой речи и текста
    • Планирование и оптимизация операционной деятельности
    • Восприятие и распознавание изображений
    • Применение в бизнес-процессах
    • Целенаправленное и беспилотное перемещение по миру
    • Оценка человеческих эмоций
    • Необходимость разработки архитектуры процессов или (ре)инжиниринга

  • 6. Профессии и квалификации в мире умных машин
    • Масштабная автоматизация
    • Масштабное совершенствование процессов
    • Переход к совершенствованию процессов — или автоматизации

  • 7. Технические подходы к когнитивным технологиям
    • Технологические трудности
    • Разработка технологической стратегии для ИИ
    • Внедрение когнитивных компетенций, предоставляемых поставщиками программного обеспечения для обработки транзакций
    • Роботизированная автоматизация процессов как стратегия начального уровня
    • Внедрение крупной когнитивной платформы при помощи поставщика технологий
    • Внедрение технологий разных поставщиков и решений с открытым кодом
    • Подготовка данных
    • Использование внешних данных

  • 8. Управление организационными, социальными и моральными последствиями внедрения ИИ
    • Проблемы Facebook с ИИ
    • Объективность ИИ и алгоритмическая предвзятость
    • Прозрачность и объясняемость ИИ
    • Конфиденциальность и защита данных
    • Доверие и раскрытие информации в сфере ИИ
    • Утрата человеческих знаний и навыков
    • Стратегии управления изменениями в компаниях
    • Чему можно поучиться у государственных и частных организаций
    • Резюме и выводы

  • Примечания


ДРУГИЕ КНИГИ АВТОРА (Томас Дэвенпорт):
comments powered by HyperComments

НОВЫЕ КНИГИ ПО ТЕМЕ:ПОПУЛЯРНЫЕ КНИГИ ПО ТЕМЕ:





bigmir)net TOP 100

МЕТОДОЛОГИЯ: Стратегия, Маркетинг, Изменения, Финансы, Персонал, Качество, ИТ
АКТУАЛЬНО: Новости, События, Тенденції, Интервью, Бизнес-образование, Комментарии, Рецензії, Консалтинг
СЕРВИСЫ: Бизнес-книги, Работа, Семинары, Форумы, Глоссарий, Цитаты, Рейтинги, Ресурсы, Статьи партнеров
ПРОЕКТЫ: Блог, Видео, Визия, Визионеры, Бизнес-проза, Бизнес-юмор

Страница Management.com.ua в Facebook    Менеджмент.Книги: телеграм-канал для управленцев    Management Digest в LinkedIn    Отслеживать нас в Twitter    Подписться на RSS    Почтовая рассылка


Copyright © 2001-2021, Management.com.ua
Портал создан и поддерживается Strategic