|
|
|
|
Цифровое мышление в бизнесе: как строить процессы, чтобы ИИ стал стратегическим преимуществом
Код: 32097308
Страниц: 352
Переплет: твердый Бумага: офсетная Язык издания: русский Год издания: 2026 Возрастные ограничения: 16+ Размер: 17 x 21 x 2.5 см
Вес: 617 г.
ISBN: 978-5-00250-930-0
Наличие: распродано
|
Описание:
Бизнес-роман о том, как увидеть скрытые узкие места в процессах и превратить ИИ из модного инструмента в реальное стратегическое преимущество.
Технологии меняются быстро, но способ мышления о них меняется медленно — и это главный барьер, считает Дмитрий Гуреев. Он увидел, что теория ограничений Голдратта, разработанная для производства в 1980-х, может работать и для информационных процессов в эпоху ИИ. Автор ввел понятие "скрытых артефактов мышления" — промежуточных результатов работы экспертов, которые существуют только в их сознании. Это объясняет, почему проваливается большинство IT-проектов: они пытаются автоматизировать видимые процессы, игнорируя невидимую работу между ними.
Эта книга — о том, как найти баланс и превратить технологический хайп в реальную пользу. Она показывает, как изменить способ мышления о работе, чтобы не просто внедрять технологии, а понять, как люди на самом деле работают с информацией и знаниями. Это история о том, как происходит трансформация мышления одного человека, который нашел новый способ смотреть на привычные процессы.
Все примеры и диалоги в книге — художественное осмысление десятков реальных проектов по внедрению ИИ, которые автор наблюдал лично.
Для кого эта книга
Для предпринимателей и руководителей, принимающих решения о цифровой трансформации и внедрении ИИ в бизнес-процессы.
Для менеджеров среднего и высшего звена, которые хотят повысить производительность, снять узкие места и выйти из операционного режима.
Для IT-директоров и цифровых лидеров, работающих на стыке бизнеса и технологий и отвечающих за практический эффект от автоматизации.
Для специалистов, консультантов и слушателей бизнес-программ, которым важен прикладной подход к использованию ИИ и понимание, где он дает измеримый результат, а где — нет.
|
|
|
|
|