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主编推荐语

开展“人工智能+”行动,加快形成以人工智能为引擎的新质生产力。

内容简介

如何用AI提高整个组织的效率?怎样利用AI和数据驱动型决策打造新的产品和商业模式?AI时代的领导力真谛是什么?如何在每个核心业务流程和企业运营中系统地部署AI工具?

在AI发展得如火如荼的当下,大多数新兴科技公司都在深度布局AI,它们是原生数字化企业。然而,也有一些颇具远见的老牌企业锐意转型,尝试踏上AI的快车,全力押注这项技术,并为此从根本上改变其业务、流程、战略、客户关系和企业文化。

虽然这些企业只占全部大公司的不到1%,但它们都是各自行业的佼佼者,横跨消费行业、金融服务业、医疗健康行业等各个领域。它们争分夺秒,全力押注AI,并从根本上推动变革,从而做出更好的决策,与客户建立更好的关系,提供更好的产品和服务,获得更高的价值,打造适应当下环境的新的商业模式。

本书由巴布森学院的校长特聘教授托马斯·达文波特和德勤AI战略负责人尼廷·米塔尔合著。两位作者通过分析德勤、平安、空客、壳牌、沃尔玛、迪士尼等企业的AI实践,深入剖析了传统企业如何利用AI创造新的竞争优势,帮助企业快速行动起来,决胜人工智能转型。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 第1章 AI驱动意味着什么
  • AI驱动的构成有哪些
  • AI驱动的公司如何实现价值
  • 公司在全力押注之路上的位置是什么
  • 成为一台组织学习机器
  • 第2章 人性的一面
  • 一位AI领导者的画像
  • 关于领导力的经验
  • 播下成功的文化种子
  • 对员工进行关于AI及未来工作的教育
  • 第3章 战略
  • 战略原型1:创造新事物
  • 战略原型2:运营转型
  • 战略原型3:影响客户行为
  • 战略性AI的流程
  • 第4章 技术和数据
  • 使用工具包中的所有工具
  • 更快、更好地打造AI应用
  • 逐步扩大规模
  • 管理用于训练AI的数据
  • 传统应用和体系架构的负担以及应对方法
  • AI、数字化和智能运维
  • 构建高性能计算环境
  • AI技术的变革步伐
  • 第5章 能力
  • 通往AI驱动的一般途径
  • 平安:一家打造新商业模式的“第5层”公司
  • 丰业银行:起步慢、成长快的运营转型
  • 数据和AI对保险客户行为的影响
  • 开发合乎伦理的AI能力
  • 第6章 行业用例
  • 消费行业
  • 能源、资源和工业
  • 金融服务业
  • 政府和公共服务行业
  • 生命科学和医疗健康行业
  • 科技、媒体和通信行业
  • 第7章 成为AI驱动的公司
  • 德勤:从人类驱动到人与AI驱动
  • 第一资本:从专注于分析到专注于AI
  • CCC智能解决方案:从以数据为中心到以AI为中心
  • Well:从零开始到AI驱动的初创公司
  • AI应用的经验和教训
  • 致谢
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评分及书评

3.8
5个评分
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    给这本书评了
    5.0
    读《AI行动方案》感悟

    AI 行动方案》,其副标题是传统企业如何决胜人工只能转型;是我退休后,精读的第九本,与大数据和人工智能相关的书籍,该书作者,对传统的企业,如何在扑面而来的 “人工智能” 的背景下,从组织需要面对现实的环境下,怎样从:战略、技术和数据、能力等方面,把一个传统企业,变革成以 “AI” 驱动的企业。同时也列举了最大的咨询公司德勤,以及金融服务和做人工智能服务的公司,讲述了企业如何转型发展。对我们这种传统企业的领导,提出了很好的视角,来认真思考,传统的建筑企业,如何在互联网、大数据、人工智能等接踵而来的今天,怎样来把企业插上 “AI 的翅膀 “,让企业能进行像人一样的做出 “智慧判断,科学决策”。      工作时所在的传统企业,服务了近 40 年,而这个企业的建立,也是跟随着国家战略,在 “一五” 规划的背景下成立的(1954 年),其背景活多活少,有苏联人的 “影子”,解放初期,中国一穷二白,百废待兴,工业更是白纸一张,如何快速建立其中国的工业化体系,摆在了以毛主席为首的第一代党和国家领导人面前,在中国进行工业化的布局,既要考虑资源的分布,还要考虑人员的匹配。毛主席出访苏联后,中苏关系进入了,解放后的第一次蜜月期。中国的工业化的进程和体系的建立,就是在这个年代建立的。我司的前身,就是按照这个体系和中国工业化体系的布局,走南闯北,企业变革,组织转型。从原本按照工业体系、计划经济模式的 “工序为主” 的建设公司,转型发展成为:组织结构以区域布局加行业版块,总承包加专业,设计加施工,投资、建设加运营集团化公司。公司的规模也能力也在逐步提升。而公司也随着计算机的普及和行业数字化,信息化管理的加持下,企业的管理也走过了 “单机版、网络化、数字化,信息化” 的年代,随着企业规模的扩大,区域分布较广,三年前,企业成功的开发了市场营销 APP,将散落在各区域公司的市场营销人员,进行了体系化的管理,用企业自行开发的软件,达到了将信息,按照一定的权限和公开的范围,以及不同的层级进行分类管理,分级处理,按照板块和区域,进行统计分析。提高了企业运行的效率!      近期阅读完几本与人工智能相关的书籍后,感觉到,我们的管理体系思路还必须提升。      首先:要打通项目从市场营销阶段和项目执行阶段信息无缝连接,同时要把项目的履约与合同的约定,进行及时比对、随时更新(这就需要授权给项目部人员,从末端进行数据的录入,从执行端反馈到合同签订端),这样在执行项目过程中,就能把在合同中约定的报量、收款、结算、要钱等过程中产生的数据,及时准确的反馈到前端,让接到订单后,在执行过程中的每个环节,记录数据,逐步分析,在规则的约定下,可以让其过程变成智能化。      其次:按照公司的板块和区域等组织结构,进行项目执行过程中的数据 “拆解进行归类处理”,然后按照组织的运营所产生的各类材料、机械、设备等成本,也按照财务报表要求,进行录入,虽然过去有现成的软件拿来用,但要提升管理水平,让软件依据一定的规则来提高判断和决策能力,以达到智慧的效果,其目的是减少人为的干预,把原来管理工作是以统计分析决策的琐碎而繁琐的工作,进行软件化的植入,也就是说:输入所需数据、按照一定的算法、在算力的加持下,提高企业的智慧水(决策)平!这样可以把过去的工作交由计算机和规则来完成,可以减少重复性的、不产生效益而且还耗费成本的工作。       建筑施工总承包企业,其业态和规则比较简单,管理起来比较简单,倒是除了项目管理和企业管理外,企业的设计、施工(作业工人)的组织,等工作,会变得越来越重要;      现代的建筑,设计的越来越复杂,各种建筑设计软件层出不穷,而且随着建筑结构的复杂程度,会涉及到诸多专业和工序,如何从规划、设计就介入,然后在结构的建造、施工的方法、机具的使用、寻找到技能和素质过硬的作业人员等,都是摆在企业面前的问题。人工智能,不能替代作业,机器人也自能做一些最为简单的、固定作业场景下的重复性莱动。建筑行业,时时刻刻作业场景的变化,就目前来说,交由机器人来完成,还不太现实,也许将来的某一天,能实现,但我们现在在组织内能做的,且必须马上要做的,就是让流程更丝滑,让决策更高效、让企业更智能!      至于说,现在承接的项目,有的需要从最前期开始,进行项目策划、资金的落实,建设模式的确立,运营期内的测算等这种全生命周期的项目,则是更加漫长的事情,也需要积累一定的经验后,再来充实和完善吧!项目管理永远在路上!

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