Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности

Нет отзывов

В данный момент этот товар отсутствует в продаже.
Возможно, у нас найдется аналогичный или похожий товар здесь.

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.

Развернуть ↓Свернуть ↑

Фишки книги:

• дорожная карта для владельцев и руководителей компаний по внедрению решений на основе ИИ и когнитивных технологий.

Для кого книга:

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

Развернуть ↓Свернуть ↑

«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».

Томас Дейвенпорт, все товары

Американский ученый и писатель, специализирующийся на аналитике, инновациях бизнес-процессов, управлении знаниями и искусственном интеллекте. В настоящее время он является почетным профессором информационных технологий и менеджмента при президенте в колледже Бэбсона, членом Инициативы MIT по цифровой экономике, соучредителем Международного института аналитики и старшим советником аналитической компании «Делойт»

Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности

Выберите способ оплаты