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
Фрагменты:
ДРУГИЕ КНИГИ АВТОРА (Томас Дэвенпорт):
|
