Аннотация: Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности

<div class="b-post-content _bookPage"><h2 id="o-chem">О чем</h2><p>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. </p><p>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.</p><p>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.</p><div class="box _cite"><div class="i-cite"><p class="i-cite__text"> «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». </p></div></div><div class="i-cut"><div class="i-cut__inner"><div class="box _cite"><div class="i-cite"><p class="i-cite__text"> «Поскольку технологии ИИ не всегда понятны и порой перекрывают друг друга, можно рассматривать ИИ через призму возможностей для бизнеса, а не через призму технологий». </p></div></div><div class="box _cite"><div class="i-cite"><p class="i-cite__text"> «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». </p></div></div><h2 id="dlya-kogo">Для кого</h2><p>Для топ-менеджеров, руководителей ИТ-департаментов и отделов инноваций, операционных директоров.</p></div><div class="i-cut__action"><a class="i-cut__activator link-txt _caps-14 _gray _t-bold" data-cut-text-active="Свернуть" data-cut-text-default="Развернуть" href="#">Развернуть</a></div></div></div>

Издательство	Альпина
Автор/составитель	Дейвенпорт Т., Дэвенпорт Т.
Год выпуска	2020
ISBN	978-5-9614-3952-6
Обложка	твердый переплет