ИИ без иллюзий: 7 лучших книг про использование искусственного интеллекта в бизнесе
Как разобраться в такой сложной и быстро развивающейся области как ИИ? Наша редакция тщательно отобрала семь лучших книг о внедрении искусственного интеллекта в бизнес процессы. Их авторы — ведущие экономисты, предприниматели и эксперты — на конкретных примерах показывают, почему бизнесу критически важно осваивать ИИ, и предлагают работающие стратегии и практические рекомендации по внедрению инноваций.
Рекомендации из этих книг уже помогли тысячам компаний внедрить ИИ, и мы регулярно наблюдаем их практическую результативность. Мы уверены, что эти книги будут полезны и вам, и помогут сделать ваш бизнес эффективнее, прибыльнее и устойчивее перед вызовами новой технологической эпохи.
Роджер Бутл. Работа, богатство и благополучие в эпоху мыслящих машин
Британский экономист и финансист, основатель крупнейшей в Европе консалтинговой компании в области макроэкономики Capital Economics, размышляет о том, как развитие искусственного интеллекта отразится на экономике, бизнесе, рынке труда и социальном устройстве.
На ИИ есть два противоположных взгляда: одни считают его угрозой существованию человечества, другие — очередным этапом промышленной революции. Автор принадлежит ко вторым, полагая, что, если в прошлом люди сумели адаптироваться к рискам, с которыми связан технологический прогресс, и обратить его себе на пользу, в будущем это также реально.
В некоторых областях человечество сильно выиграет от развития ИИ — например, медицина достигнет качественно нового уровня. Влияние технологий на распределение богатства и структуру занятости будет не столь однозначным — территории, на которых ИИ будет освоен полнее, получат значительное преимущество, и человечеству придется искать новые решения социальных проблем.
Что касается работы, то, по мнению Бутла, в обозримом будущем ИИ не сумеет целиком заменить человека.
Даже при полной автоматизации рабочих процессов высококвалифицированные специалисты останутся востребованными, хотя им, возможно, придется заниматься принципиально новыми видами деятельности.
Бутл делится своими взглядами на то, какие навыки стоит освоить уже сейчас, чтобы не остаться ненужным на рынке труда, который совершенно изменится под влиянием ИИ завтра.
Эта книга помогает увидеть полную картину — не только технологических, но и социальных, экономических последствий внедрения ИИ. Это важное чтение для всех, кто хочет осознанно двигаться в сторону будущего — будь то бизнес-лидер, сотрудник или инвестор — и вовремя адаптироваться к переменам, которые уже происходят.
Бернард Марр, Мэтт Уорд. Искусственный интеллект на практике. 50 кейсов успешных компаний
Книга о случаях новаторского применения в бизнесе генеративного искусственного интеллекта — формы ИИ, способной производить такой уникальный и сложный контент, как музыка, видео, компьютерный код.
Авторы рассказывают о том, как GenAI используется на практике в разных областях — IT, ритейле, медиа, промышленном производстве, здравоохранении... В каждом из пяти разделов — по 10 кейсов компаний со всего мира, которые успешно решают свои задачи, используя GenAI.
К примеру, в главе об Amazon — рассказ о том, как компания Джеффа Безоса совершила прорыв, став пионером во внедрении рекомендательных сервисов, а впоследствии сумела удержать технологическое лидерство благодаря переориентации на разработки в области глубокого обучения.
Для компаний, стремящихся не упустить момент, такие примеры — не просто вдохновляющие истории, а готовый фундамент для генерации собственных уникальных решений. Издание пригодится всем, кто интересуется темой ИИ: информация подана без лишних технических подробностей, емко и увлекательно.
Автор книги Бернард Марр — известный исследователь-футуролог, колумнист Forbes и бизнес-консультант, работавший с организациями в диапазоне от Microsoft и Google до Министерства обороны США и НАТО.
Рустам Агамалиев. От «Энигмы» до ChatGPT. Эволюция искусственного интеллекта и российские бизнес-кейсы
Развитие искусственного интеллекта привело к тому, что в некоторых умениях, например способности перерабатывать и структурировать гигабайты информации, средний человек безнадежно отстал от компьютера. Не стоит ли в таком случае делегировать ему рутинную работу, посвятив себя более интеллектуальным и творческим занятиям? По мнению автора этой книги, безусловно стоит.
Рустам Агамалиев сделал попытку проникнуть в логику и интуицию ChatGPT, проверил его способности в своей повседневной работе учителя, убедился в целесообразности такого сотрудничества и теперь делится методами настройки и использования технологий на практике — например, при изучении английского языка.
Автор книги — в прошлом менеджер «Газпромнефти», а сегодня школьный учитель, преподаватель Института лингвистического и педагогического образования и владелец популярного блога «Цифровой сад».
Эта работа стала результатом исследования, в ходе которого Агамалиев изучал различные модели использования ИИ в деятельности учителя и учеников. Однако свой труд он адресует не только коллегам, но и широкому кругу профессионалов, способных извлечь пользу из ИИ, — от аналитиков и маркетологов до психотерапевтов и строителей.
Марко Янсити, Карим Лахани. Оцифруйся или умри. Как трансформировать компанию с помощью искусственного интеллекта и обойти конкурентов
Два профессора Гарвардской школы бизнеса, специализирующихся на управлении инновациями, размышляют о том, как компании, опирающиеся на ИИ, вытесняют бизнес, работающий по старинке. В основе книги — исследование, предметом которого стали 350 с лишним предприятий разных секторов и разного масштаба.
Анализируя соперничество между сторонниками цифрового и аналогового подходов, Янсити и Лакхани приходят к выводу, что в современном мире устойчивость бизнеса определяется его способностью использовать алгоритмы для оптимизации и прогнозирования.
На примере гигантов вроде Microsoft и Alibaba авторы объясняют, что, в отличие от традиционных моделей, развитие которых рано или поздно упирается в человеческие ресурсы и операционные возможности, цифровые компании имеют неограниченное поле для масштабирования благодаря постоянному обучению алгоритмов.
Янсити и Лакхани дают рекомендации, следуя которым владельцы компаний традиционного образца могут трансформировать свой бизнес и стать более конкурентоспособными. Вместе с этим авторы не умалчивают и о связанных с цифровизацией проблемах: адаптируя свои бизнес-стратегии к эпохе ИИ, предприниматели должны быть готовы к таким вызовам, как риск утечек данных и кибератак.
Полезное чтение для управленцев, инвесторов и всех, кто хочет понять, как ИИ меняет правила игры в экономике и бизнесе.
Ирина Бухтуева, Игорь Терехов. Применение ИИ для улучшения устойчивости и ESG-метрик цепочек поставок
Приверженность стандартам ESG (англ. Environmental, Social, and Corporate Governance) — отличительная черта современных компаний, рассчитывающих на долгосрочный успех. Бизнес, вовлеченный в решение экологических, социальных и управленческих проблем, выигрывает у менее «этичных» конкурентов по многим пунктам — за счет более высокой производительности труда, снижения рисков и позитивного имиджа, привлекающего клиентов и инвесторов.
В своей книге эксперт по искусственному интеллекту Ирина Бухтуева и специалист по логистике Игорь Терехов объясняют, как с помощью ИИ-инструментов можно повысить устойчивость цепочек поставок и повысить ESG-показатели бизнеса.
Авторы не ограничиваются теорией, а приводят конкретные примеры успешной интеграции ИИ в бизнес-процессы международных компаний, делятся практическими алгоритмами и помогают избежать типичных ошибок. Предложенные авторами алгоритмы уже получили распространение и на российском рынке, подтверждая свою эффективность и в отечественных реалиях.
Книга будет полезна не только специалистам, работа которых непосредственно связана с логистикой и цепочками поставок, но и предпринимателям, профессионалам в сфере ИИ, студентам, изучающим устойчивое развитие, и инвесторам, оценивающим ESG-стратегии компаний.
Томас Дэвенпорт. Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности
Книга для управленцев и предпринимателей, стремящихся разобраться в возможностях ИИ, написанная экспертом в области бизнес-инноваций.
Дэвенпорт предлагает своим читателям прагматичный подход — не пытаться угнаться за последними трендами, а постепенно внедрять инструменты на основе ИИ для решения конкретных задач, повышающих эффективность бизнеса.
Автор подробно описывает суть таких технологий, как машинное обучение, нейросети, обработка естественного языка, автоматизация процессов, и объясняет, как интегрировать их в корпоративную среду, опираясь на опыт ведущих компаний вроде Amazon, Google и GE. Какие данные использовать, как привлекать специалистов, какие направления требуют автоматизации в первую очередь — стратегическим вопросам внедрения ИИ Дэвенпорт уделяет самое пристальное внимание.
Другая важная для него тема — перспективы взаимодействия между машиной и человеком. В том, что касается автоматизации рутинных операций или анализа данных, нам не под силу тягаться с ИИ, однако это не означает, что все останутся без работы, уверен Дэвенпорт. Вместо массовых увольнений нам предстоит адаптация профессиональных навыков и создание новых рабочих мест для новой модели сотрудничества — умных машин и умных людей.
Автор этой книги Томас Дэвенпорт — исследователь и писатель, специалист в области менеджмента и IT, сотрудничающий с Бэбсон-колледжем, Гарвардской школой бизнеса и Deloitte Analytics.
Аджей Агравал, Джошуа Ганс, Ави Голдфарб. Искусственный интеллект на службе бизнеса. Как машинное прогнозирование помогает принимать решения
Трое ученых-экономистов из Университета Торонто рассматривают через призму экономической теории искусственный интеллект — точнее, алгоритмы прогнозирования, которые уже применяются в бизнесе и продолжают набирать популярность.
Ключевая идея книги заключается в том, что стоимость технологий прогнозирования постоянно снижается — как это некогда произошло с электроэнергией и автомобилями. Это ведет к масштабным изменениям в бизнес-процессах и появлению новых требований к навыкам работников.
Анализируя, как ИИ влияет на бизнес, авторы приходят к выводу, что неопределенность — главный фактор, ограничивающий стратегическое планирование, и именно здесь технологии прогнозирования могут быть полезнее всего. Точные прогнозы позволяют компаниям пересматривать традиционные бизнес-модели, оптимизировать процессы и создавать конкурентные преимущества. Что же касается взаимодействия человека и машины, то наиболее ценные для бизнеса результаты, по мнению Агравала, Ганса и Голдфарба, достигаются при сочетании алгоритмического прогнозирования с человеческими решениями.
Возможны два подхода: либо человек использует прогноз машины для уточнения своих решений, либо алгоритмы предоставляют независимые прогнозы, которые люди могут учитывать для более взвешенных решений. Оба варианта сотрудничества позволяют минимизировать ограничения ИИ и извлечь из него максимальную пользу.
Именно эти книги — одни из самых полезных и актуальных источников знаний о применении ИИ в бизнесе, доступных сегодня на русском языке. Они не только объясняют, как работают технологии, но и помогают выстроить стратегию, адаптироваться к переменам и использовать искусственный интеллект как реальный инструмент роста. В быстро меняющемся мире такие издания становятся практической опорой для тех, кто стремится идти в ногу со временем.
Начать дискуссию