نکات کلیدی
1. هوش مصنوعی به عنوان مهم‌ترین فناوری عمومی عصر ما، محرک رشد اقتصادی
"مهم‌ترین فناوری عمومی عصر ما هوش مصنوعی است، به‌ویژه یادگیری ماشین (ML) - یعنی توانایی ماشین برای بهبود عملکرد خود بدون نیاز به توضیح دقیق انسان‌ها درباره چگونگی انجام تمام وظایف محوله."
هوش مصنوعی به عنوان کاتالیزور: هوش مصنوعی، به‌ویژه یادگیری ماشین، آماده است تا هر صنعتی را متحول کند، همان‌طور که برق یک قرن پیش این کار را انجام داد. پیش‌بینی می‌شود که تا سال 2030، 13 تریلیون دلار رشد تولید ناخالص داخلی ایجاد کند که بیشتر این رشد در بخش‌های غیراینترنتی مانند تولید، کشاورزی و بهداشت و درمان رخ خواهد داد.
تأثیر گسترده: تأثیر هوش مصنوعی فراتر از خودکارسازی است. این فناوری محصولات، خدمات و مدل‌های کسب‌وکار جدیدی را در بخش‌های مختلف ممکن می‌سازد. برای مثال:
- در بهداشت و درمان، هوش مصنوعی در تشخیص بیماری و برنامه‌ریزی درمان کمک می‌کند
- در امور مالی، هوش مصنوعی در تشخیص تقلب و استراتژی‌های سرمایه‌گذاری انقلابی ایجاد کرده است
- در خرده‌فروشی، هوش مصنوعی تجربه مشتری را شخصی‌سازی و زنجیره تأمین را بهینه‌سازی می‌کند
پیامدهای اقتصادی: با گسترش هوش مصنوعی، نه تنها بهره‌وری افزایش می‌یابد بلکه مشاغل و صنایع جدیدی نیز ایجاد می‌شود. با این حال، مدل‌های کسب‌وکار موجود را نیز مختل کرده و نیاز به تطبیق نیروی کار به‌طور قابل‌توجهی خواهد داشت.
2. یادگیری ماشین به کامپیوترها امکان بهبود عملکرد بدون برنامه‌نویسی صریح را می‌دهد
"مهم‌ترین نکته‌ای که باید درباره یادگیری ماشین فهمید این است که نمایانگر رویکردی اساساً متفاوت برای ایجاد نرم‌افزار است: ماشین از مثال‌ها یاد می‌گیرد، به‌جای اینکه به‌طور صریح برای یک نتیجه خاص برنامه‌ریزی شود."
تغییر پارادایم: توسعه نرم‌افزار سنتی شامل نوشتن دستورالعمل‌های صریح برای هر وظیفه توسط برنامه‌نویسان است. اما یادگیری ماشین به کامپیوترها اجازه می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را در طول زمان بدون برنامه‌ریزی صریح برای هر سناریو بهبود بخشند.
چگونگی عملکرد:
- داده‌های آموزشی: سیستم‌های یادگیری ماشین با مقادیر زیادی از داده‌های برچسب‌گذاری شده تغذیه می‌شوند
- شناسایی الگوها: الگوریتم‌ها الگوها را در داده‌ها شناسایی می‌کنند
- ایجاد مدل: بر اساس این الگوها، مدلی ایجاد می‌شود
- پیش‌بینی/تصمیم‌گیری: مدل برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری در مورد داده‌های جدید و دیده‌نشده استفاده می‌شود
کاربردها: این رویکرد پیشرفت‌هایی را در زمینه‌های زیر ممکن ساخته است:
- شناسایی تصویر و گفتار
- پردازش زبان طبیعی
- وسایل نقلیه خودران
- نگهداری پیش‌بینانه
- توصیه‌های شخصی‌سازی شده
3. هوش مصنوعی در وظایف ادراک و شناخت برتری دارد و در بسیاری از زمینه‌ها از عملکرد انسانی پیشی گرفته است
"سیستم‌های یادگیری ماشین نه تنها در بسیاری از کاربردها جایگزین الگوریتم‌های قدیمی شده‌اند، بلکه اکنون در بسیاری از وظایفی که زمانی بهترین توسط انسان‌ها انجام می‌شد، برتر هستند."
وظایف ادراکی: هوش مصنوعی در زمینه‌های زیر پیشرفت‌های قابل‌توجهی داشته است:
- بینایی کامپیوتری: شناسایی تصویر، تشخیص اشیاء
- شناسایی گفتار: رونویسی، دستورات صوتی
- پردازش زبان طبیعی: ترجمه، تحلیل احساسات
وظایف شناختی: هوش مصنوعی به‌طور فزاینده‌ای در زمینه‌های زیر توانمند است:
- حل مسئله: بازی‌های فکری (مانند شطرنج، گو)، مسائل بهینه‌سازی
- تصمیم‌گیری: معاملات مالی، تشخیص پزشکی
- خلاقیت: تولید هنر، آهنگ‌سازی
عملکرد فراتر از انسان: در بسیاری از حوزه‌ها، هوش مصنوعی اکنون از انسان‌ها پیشی گرفته است:
- تحلیل تصاویر پزشکی: تشخیص بیماری‌ها از تصاویر اشعه ایکس یا MRI
- تشخیص تقلب: شناسایی تراکنش‌های مالی غیرعادی
- کنترل کیفیت: شناسایی نقص‌ها در فرآیندهای تولید
با این حال، مهم است که توجه داشته باشیم که هوش مصنوعی هنوز در وظایفی که نیاز به هوش عمومی، استدلال عقل سلیم و هوش احساسی دارند، دچار مشکل است.
4. کسب‌وکارها باید فرآیندها را برای بهره‌برداری کامل از پتانسیل هوش مصنوعی بازنگری کنند
"بازنگری یک فرآیند کسب‌وکار شامل بیش از پیاده‌سازی فناوری هوش مصنوعی است؛ همچنین نیاز به تعهد قابل‌توجهی برای توسعه کارکنان با آنچه ما "مهارت‌های هم‌افزایی" می‌نامیم دارد - مهارت‌هایی که به آن‌ها امکان می‌دهد به‌طور مؤثر در رابط انسان-ماشین کار کنند."
تحول فرآیند: به‌سادگی اعمال هوش مصنوعی به فرآیندهای موجود اغلب منافع محدودی به همراه دارد. در عوض، شرکت‌ها باید:
- فرآیندهای اصلی کسب‌وکار را که می‌توانند از هوش مصنوعی بهره‌مند شوند شناسایی کنند
- این فرآیندها را از پایه با قابلیت‌های هوش مصنوعی بازنگری کنند
- در نظر بگیرند که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند:
- انعطاف‌پذیری
- سرعت
- مقیاس
- تصمیم‌گیری
- شخصی‌سازی را بهبود بخشد
نمونه‌هایی از فرآیندهای بازنگری شده:
- نگهداری پیش‌بینانه در تولید
- طراحی محصول با کمک هوش مصنوعی
- خدمات مشتری خودکار با چت‌بات‌های هوشمند
- قیمت‌گذاری پویا در خرده‌فروشی و تجارت الکترونیک
تغییر سازمانی: پیاده‌سازی موفق هوش مصنوعی اغلب نیازمند:
- نقش‌ها و مهارت‌های جدید در سازمان
- تغییرات در ساختار سازمانی و جریان‌های کاری
- فرهنگی که تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را می‌پذیرد
5. همکاری انسان و هوش مصنوعی کلید به حداکثر رساندن ارزش هوش مصنوعی است
"قانون مؤثرترین برای تقسیم کار جدید به ندرت، اگر اصلاً، 'همه وظایف را به ماشین بدهید' است. در عوض، اگر تکمیل موفقیت‌آمیز یک فرآیند نیاز به 10 مرحله دارد، یک یا دو مرحله ممکن است خودکار شوند در حالی که بقیه برای انسان‌ها ارزشمندتر می‌شوند."
هوش همکارانه: موفق‌ترین پیاده‌سازی‌های هوش مصنوعی از نقاط قوت هر دو انسان و ماشین بهره می‌برند:
- نقاط قوت انسانی: خلاقیت، همدلی، تفکر استراتژیک، قضاوت اخلاقی
- نقاط قوت هوش مصنوعی: پردازش داده، شناسایی الگوها، اجرای بی‌وقفه
نقش‌های انسانی: در فرآیندهای تقویت‌شده با هوش مصنوعی، انسان‌ها اغلب:
- سیستم‌های هوش مصنوعی را با داده‌های باکیفیت آموزش می‌دهند
- خروجی‌های هوش مصنوعی را تفسیر و توضیح می‌دهند، به‌ویژه در تصمیمات حیاتی
- نظارت و اطمینان از استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی را فراهم می‌کنند
نمونه‌هایی از همکاری مؤثر:
- رادیولوژی: هوش مصنوعی در تحلیل تصاویر کمک می‌کند، در حالی که پزشکان تشخیص نهایی را می‌دهند
- خدمات مشتری: چت‌بات‌ها به سؤالات روتین پاسخ می‌دهند، انسان‌ها مسائل پیچیده را مدیریت می‌کنند
- مشاوره مالی: هوش مصنوعی بینش‌های مبتنی بر داده ارائه می‌دهد، مشاوران انسانی راهنمایی‌های شخصی‌سازی شده ارائه می‌دهند
توسعه مهارت: سازمان‌ها باید در توسعه "مهارت‌های هم‌افزایی" سرمایه‌گذاری کنند که به کارکنان امکان می‌دهد به‌طور مؤثر در کنار سیستم‌های هوش مصنوعی کار کنند.
6. پذیرش هوش مصنوعی نیازمند توجه دقیق به داده‌ها، اخلاق و آمادگی سازمانی است
"برای اینکه سازمان‌ها بیشترین بهره را از هوش مصنوعی ببرند، باید در کمک به همه اعضای تیم خود برای درک بهتر فناوری سرمایه‌گذاری کنند."
ملاحظات داده:
- کیفیت و کمیت داده‌های موجود
- نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
- تعصب در داده‌های آموزشی که منجر به خروجی‌های متعصبانه هوش مصنوعی می‌شود
ملاحظات اخلاقی:
- شفافیت و قابلیت توضیح تصمیمات هوش مصنوعی
- عدالت و عدم تبعیض در سیستم‌های هوش مصنوعی
- مسئولیت‌پذیری برای اقدامات مبتنی بر هوش مصنوعی
آمادگی سازمانی:
- درک و پذیرش رهبری
- زیرساخت‌ها و قابلیت‌های فنی
- مهارت‌ها و آموزش کارکنان
- آمادگی فرهنگی برای تحول مبتنی بر هوش مصنوعی
استراتژی پذیرش:
- با پروژه‌های آزمایشی برای نشان دادن ارزش شروع کنید
- یک استراتژی هوش مصنوعی در سطح شرکت توسعه دهید
- تیم‌های چندوظیفه‌ای برای پیشبرد ابتکارات هوش مصنوعی ایجاد کنید
- چارچوب‌های حاکمیتی برای استفاده از هوش مصنوعی ایجاد کنید
7. آینده هوش مصنوعی در سیستم‌های کارآمدتر، کمتر وابسته به داده و با استدلال شبیه به انسان نهفته است
"در آینده، با این حال، ما سیستم‌های از بالا به پایین خواهیم داشت که به اندازه زیادی داده نیاز ندارند و سریع‌تر، انعطاف‌پذیرتر و مانند انسان‌ها به‌طور ذاتی هوشمندتر هستند."
محدودیت‌های هوش مصنوعی فعلی:
- نیاز به مقادیر زیادی داده آموزشی
- مشکل در موارد "لبه‌ای" و موقعیت‌های جدید
- اغلب فاقد شفافیت در تصمیم‌گیری
رویکردهای نوظهور هوش مصنوعی:
- یادگیری با نمونه‌های کم: یادگیری از مثال‌های محدود
- یادگیری انتقالی: اعمال دانش از یک حوزه به حوزه دیگر
- استدلال علّی: درک روابط علت و معلول
مزایای هوش مصنوعی نسل بعدی:
- کاهش نیاز به داده
- بهبود تعمیم به موقعیت‌های جدید
- قابلیت تفسیر و توضیح بیشتر
- عملکرد قوی‌تر در محیط‌های پیچیده و واقعی
کاربردهای بالقوه:
- ربات‌های سازگارتر برای صنایع تولیدی و خدماتی
- سیستم‌های هوش مصنوعی که می‌توانند در موقعیت‌های جدید در وسایل نقلیه خودران استدلال کنند
- هوش مصنوعی پزشکی که می‌تواند با داده‌های محدود بیمار تشخیص دهد
8. هوش مصنوعی مدل‌های کسب‌وکار را متحول کرده و فرصت‌های استراتژیک جدیدی ایجاد می‌کند
"بینش کلیدی در اینجا این است که چرخاندن دکمه ماشین پیش‌بینی تأثیر قابل‌توجهی بر استراتژی دارد."
هوش مصنوعی به عنوان تمایز استراتژیک: با بهبود قابلیت‌های هوش مصنوعی، این فناوری امکان‌پذیر می‌کند:
- ارائه محصولات و خدمات جدید
- بهبود کارایی عملیاتی
- تجربه‌های مشتری بهبود یافته
- مدل‌های کسب‌وکار نوین
ملاحظات استراتژیک:
- مزیت پیشگام در پذیرش هوش مصنوعی
- داده به عنوان دارایی استراتژیک
- توسعه اکوسیستم مبتنی بر هوش مصنوعی
- تعادل بین سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی و نیازهای اصلی کسب‌وکار
نمونه‌هایی از تغییرات مدل کسب‌وکار مبتنی بر هوش مصنوعی:
- حمل و نقل پیش‌بینی‌شده در تجارت الکترونیک
- قیمت‌گذاری بیمه مبتنی بر استفاده
- آموزش شخصی‌سازی شده با هوش مصنوعی
- مدیریت بهداشت پیشگیرانه
پویایی رقابتی: شرکت‌ها باید در نظر بگیرند:
- چگونه هوش مصنوعی ممکن است صنعت آن‌ها را مختل کند
- ورود احتمالی رقبا جدید با قابلیت‌های هوش مصنوعی
- مشارکت‌ها و خریدها برای ساختن شایستگی‌های هوش مصنوعی
9. هوش مصنوعی احساسی به عنوان ابزاری قدرتمند برای تجربه‌های کاربری شخصی‌سازی شده در حال ظهور است
"ورودی‌های احساسی تغییری از تعاملات مبتنی بر IQ به تجربه‌های عمیق‌تر هدایت‌شده توسط EQ ایجاد خواهند کرد، به برندها فرصت می‌دهند تا با مشتریان در سطحی بسیار عمیق‌تر و شخصی‌تر ارتباط برقرار کنند."
قابلیت‌های هوش مصنوعی احساسی:
- تحلیل حالت چهره
- شناسایی الگوهای صوتی
- تحلیل احساسات متن
- تفسیر سیگنال‌های فیزیولوژیکی (مانند ضربان قلب، هدایت پوست)
کاربردهای هوش مصنوعی احساسی:
- بازاریابی و تبلیغات شخصی‌سازی شده
- تعاملات بهبود یافته در خدمات مشتری
- نظارت و پشتیبانی از سلامت روان
- رابط‌های کاربری تطبیقی در نرم‌افزارها و دستگاه‌ها
ملاحظات اخلاقی:
- نگرانی‌های حریم خصوصی در جمع‌آوری داده‌های احساسی
- پتانسیل برای دستکاری احساسات کاربران
- دقت و قابلیت اطمینان شناسایی احساسات
توسعه‌های آینده:
- درک دقیق‌تر احساسات پیچیده
- یکپارچگی با سایر سیستم‌های هوش مصنوعی برای درک جامع کاربر
- توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی با هوش احساسی
10. شرکت‌ها باید برای تأثیر هوش مصنوعی بر مهارت‌های نیروی کار و نقش‌های شغلی آماده شوند
"سازمان‌هایی که از ماشین‌ها فقط برای جایگزینی کارگران از طریق خودکارسازی استفاده می‌کنند، پتانسیل کامل هوش مصنوعی را از دست خواهند داد. چنین استراتژی از ابتدا اشتباه است."
تحول نیروی کار:
- جابجایی شغلی در وظایف روتین و قابل پیش‌بینی
- ایجاد نقش‌های جدید متمرکز بر توسعه و مدیریت هوش مصنوعی
- افزایش تقاضا برای مهارت‌هایی که مکمل قابلیت‌های هوش مصنوعی هستند
مهارت‌ها برای عصر هوش مصنوعی:
- سواد داده و تحلیل
- مدیریت و نظارت بر سیستم‌های هوش مصنوعی
- حل مسئله خلاقانه و نوآوری
- هوش احساسی و مهارت‌های بین‌فردی
- استدلال اخلاقی و تصمیم‌گیری
تطبیقات سازمانی:
- برنامه‌های یادگیری و بازآموزی مداوم
- طراحی مجدد مشاغل برای بهره‌برداری از همکاری انسان و هوش مصنوعی
- توسعه مسیرهای شغلی جدید که تخصص هوش مصنوعی را در بر می‌گیرد
پیامدهای اجتماعی:
- نیاز به اصلاحات در سیستم آموزشی برای آماده‌سازی نیروی کار آینده
- پتانسیل برای افزایش نابرابری بر اساس دسترسی به مهارت‌های هوش مصنوعی
- اهمیت توسعه و استقرار فراگیر هوش مصنوعی
آخرین به‌روزرسانی::
FAQ
What's "Artificial Intelligence: The Insights You Need from Harvard Business Review" about?
- Overview of AI: The book provides a comprehensive overview of artificial intelligence (AI) and its implications for businesses and society. It covers the current state of AI, its potential, and the challenges it presents.
- Business Focus: It emphasizes how AI is transforming business processes, decision-making, and competitive strategies, offering insights into how companies can leverage AI for growth and efficiency.
- Practical Insights: The book includes case studies, expert interviews, and research findings to illustrate how AI is being applied across various industries.
- Future Outlook: It also explores the future of AI, including emerging trends and technologies that will shape the next wave of AI innovations.
Why should I read "Artificial Intelligence: The Insights You Need from Harvard Business Review"?
- Stay Informed: The book helps readers stay informed about the rapidly evolving field of AI and its impact on business and society.
- Strategic Advantage: It provides insights into how businesses can gain a strategic advantage by adopting AI technologies.
- Expert Perspectives: Readers benefit from the perspectives of leading experts and practitioners in the field of AI.
- Actionable Advice: The book offers practical advice on implementing AI projects and overcoming common challenges.
What are the key takeaways of "Artificial Intelligence: The Insights You Need from Harvard Business Review"?
- AI's Transformative Power: AI is a transformative technology that can significantly enhance business processes and decision-making.
- Collaboration Between Humans and AI: The most successful applications of AI involve collaboration between humans and machines, leveraging their complementary strengths.
- Importance of Data: Data is crucial for training AI systems, but ongoing operational data is essential for maintaining and improving AI performance.
- Ethical Considerations: Implementing AI raises ethical questions, such as algorithmic bias and data privacy, which need to be addressed.
How does "Artificial Intelligence: The Insights You Need from Harvard Business Review" define AI and its capabilities?
- General-Purpose Technology: AI is described as a general-purpose technology with the potential to drive economic growth and innovation across industries.
- Machine Learning Focus: The book highlights machine learning as a key component of AI, capable of improving performance through data-driven learning.
- Diverse Applications: AI's capabilities include perception, cognition, and decision-making, with applications ranging from image recognition to autonomous vehicles.
- Limitations and Challenges: Despite its potential, AI has limitations, such as handling edge cases and requiring large amounts of data for training.
What are the best quotes from "Artificial Intelligence: The Insights You Need from Harvard Business Review" and what do they mean?
- "AI is undoubtedly booming in business—at least in certain segments of it.": This quote highlights the rapid adoption of AI in specific industries, emphasizing the need for businesses to keep pace with technological advancements.
- "The most important general-purpose technology of our era is artificial intelligence.": This underscores AI's significance as a transformative force in the modern economy, comparable to past innovations like electricity and the steam engine.
- "AI is deeply ensconced in business and is starting to bring about exciting change.": This reflects the book's optimistic view of AI's potential to drive positive change and innovation in business practices.
- "Companies that continue to divide up work between minds and machines will increasingly lose their competitive advantage.": This quote stresses the importance of integrating AI into business processes to maintain competitiveness.
How does "Artificial Intelligence: The Insights You Need from Harvard Business Review" suggest businesses should adopt AI?
- Start Small: The book advises starting with one or two pilot AI projects to gain momentum and build internal support.
- Focus on Quick Wins: Choose projects that can deliver quick, tangible results to demonstrate AI's value to stakeholders.
- Industry-Specific Projects: Select projects that are specific to the company's industry to maximize relevance and impact.
- Collaborate with Experts: Consider partnering with external AI experts to accelerate project development and implementation.
What are the ethical considerations discussed in "Artificial Intelligence: The Insights You Need from Harvard Business Review"?
- Algorithmic Bias: The book highlights the risk of biases in AI algorithms, which can lead to unfair or discriminatory outcomes.
- Data Privacy: It emphasizes the importance of protecting personal data and complying with regulations like the GDPR.
- Transparency and Accountability: AI systems should be transparent and explainable to ensure accountability and build trust with users.
- Ethical Use of AI: Companies should establish guidelines for the ethical use of AI, considering the potential social and economic impacts.
How does "Artificial Intelligence: The Insights You Need from Harvard Business Review" address the future of AI?
- Less Data Dependency: The book predicts a shift towards AI systems that rely less on large data sets and more on top-down reasoning.
- Common Sense AI: Future AI systems will incorporate common sense reasoning, enabling them to handle unforeseen situations more effectively.
- Broader Applications: AI will be applied more broadly across industries, creating new opportunities for innovation and growth.
- Human-AI Collaboration: The future of AI will involve closer collaboration between humans and machines, enhancing productivity and creativity.
What is the "fast follower" strategy mentioned in "Artificial Intelligence: The Insights You Need from Harvard Business Review"?
- Delayed Adoption: The fast follower strategy involves waiting for AI technologies to mature before adopting them, with the aim of learning from early adopters.
- Risks of Delay: The book argues that this strategy may be risky, as early adopters can gain a significant competitive advantage.
- Integration Challenges: Delayed adoption can lead to challenges in integrating AI systems into existing business processes and IT infrastructure.
- Recommendation: The book recommends starting AI adoption early to build expertise and avoid falling behind competitors.
How does "Artificial Intelligence: The Insights You Need from Harvard Business Review" suggest handling AI failures?
- Expect Failures: The book acknowledges that AI systems will inevitably fail at times, and companies should be prepared for this.
- Risk Analysis: Conduct a thorough risk analysis to identify potential failure points and develop mitigation plans.
- Bias and Input Control: Monitor algorithms for biases and control user input to ensure reliable data.
- Communication Plan: Have a communication plan in place to address any public relations issues resulting from AI failures.
What role do humans play in AI systems according to "Artificial Intelligence: The Insights You Need from Harvard Business Review"?
- Training AI: Humans are essential for training AI systems, providing the data and context needed for machine learning.
- Explaining AI Decisions: Human experts are needed to explain AI decisions, especially in complex or regulated industries.
- Sustaining AI Systems: Humans ensure that AI systems operate safely and ethically, addressing any issues that arise.
- Collaborative Intelligence: The book emphasizes the importance of human-AI collaboration, where each complements the other's strengths.
How does "Artificial Intelligence: The Insights You Need from Harvard Business Review" define machine learning and its importance?
- Data-Driven Learning: Machine learning involves training algorithms to improve performance based on data, without explicit programming.
- Key Component of AI: It is a crucial component of AI, enabling systems to learn and adapt to new information.
- Applications: Machine learning is used in various applications, from image recognition to natural language processing.
- Limitations: Despite its potential, machine learning has limitations, such as requiring large data sets and struggling with edge cases.
نقد و بررسی
کتاب هوش مصنوعی که توسط نشریه هاروارد بیزنس ریویو منتشر شده، عمدتاً نظرات مثبتی را به خود جلب کرده است. خوانندگان این کتاب را به عنوان یک مقدمه‌ی قابل دسترس برای متخصصان کسب‌وکار در زمینه‌ی هوش مصنوعی می‌ستایند و آن را منبعی مفید برای درک تأثیر هوش مصنوعی بر کسب‌وکار می‌دانند، بدون اینکه با اصطلاحات فنی پیچیده مواجه شوند. بسیاری از خوانندگان از دیدگاه‌های متنوعی که از سوی کارشناسان ارائه شده، قدردانی می‌کنند. با این حال، برخی آن را برای افرادی که با هوش مصنوعی آشنا هستند، بیش از حد ابتدایی می‌دانند. این کتاب به خاطر توضیحات روشن، مثال‌های واقعی و مشاوره‌های عملی در زمینه‌ی پیاده‌سازی هوش مصنوعی در محیط‌های کسب‌وکار مورد تحسین قرار گرفته است. به‌طور کلی، این کتاب به کسانی که به دنبال یک مرور کلی از هوش مصنوعی در دنیای کسب‌وکار هستند، توصیه می‌شود.
Similar Books
درباره نویسنده
Other books by Harvard Business Review
