AI未來已來：變革巨浪中的CEO、企業、個人轉型戰略 (電子書) | 誠品線上

AI未來已來：變革巨浪中的CEO、企業、個人轉型戰略 (電子書)

內容簡介

內容簡介 一本讓AI 從能力的槓桿，升級為真正創造獲利的書！當AI工具變得像水電一樣平價，你用的AI和競爭對手的沒有差別，過去那些靠技術與效率建立的優勢都將被抹平。在這個智慧近乎免費的時代，你要靠什麼立足？AI正以前所未有的速度讓智慧的成本趨近於零，人人都用得起，企業也都在導入，然而絕大多數的AI投資，無法反映在營收與獲利上。事實上，企業AI轉型並不是多裝幾套AI工具或交給資訊部門就能完成。領導者以身作則，親自使用AI、切入能改善財報的關鍵環節、找到真正對結果負責的人，才是企業推動AI轉型的關鍵。此外，唯有公司內部多年累積的資料、流程與知識，才是企業獨有的資產，也是別人無法複製的競爭優勢。將散落在企業各處的資料整合起來，打造企業AI中樞，讓資料的飛輪持續運轉，系統愈用愈聰明；讓人和AI重新組隊協作，組織不斷代謝進化。如此一來，AI就不只是降低成本的工具，更是每天都在運作的決策大腦、推動成長的引擎，每一次AI投資，就都能反映在營收、獲利與企業價值上。解答AI轉型時代的五個關鍵問題──．AI變革為什麼比工業革命更深刻？．為什麼大多數企業的AI轉型都失敗了？．企業的AI轉型真正需要的系統是什麼？．企業在AI時代需要什麼樣的組織型態？．管理者、員工、普通人在未來的價值是什麼？重量級推薦李開復是一位世界級的研究者，很早就意識到神經網路是AI的未來。他同時也是頂尖的投資人與卓越的商業領袖。因此，當他談論企業應該如何導入AI，以及人們如何在AI時代保持競爭力時，其觀點格外具有權威性與參考價值。——傑佛瑞．辛頓（Geoffrey Hinton），諾貝爾物理學獎、圖靈獎得主經濟學家早已認識到，組織的運作是建立在資訊不對稱之上：執行的人往往知道決策者看不見的事。李開復深刻理解，AI對企業層面最深遠的影響，就是從根本上消除這種不對稱。當近乎免費的智慧得以直接面對企業中龐大的非結構化資料時，過去層層疊疊、複雜的委託代理結構將被徹底打破，資訊也將真正對所有人開放。本書將這項洞見轉化為一套具體且極具說服力的運作模式。書中描述領導者如何獲得未受扭曲的企業全貌，是我所讀過關於低成本智慧將如何徹底改變企業運作方式最具啟發性的論述。——麥可．史賓塞（Michael Spence），諾貝爾經濟學獎得主、史丹佛大學商學院名譽院長即使是在全球頂尖企業的高階管理團隊中，AI變革的重要性仍舊被低估。而如今終於有一本書，寫給那些看見AI巨大潛力，卻需要一張實踐藍圖的企業領導者。正如李開復以卓越而透澈的論述所指出，真正蘊藏非凡價值的，正是企業裡那些看似索然無味的部分──你的公司日積月累的資料寶庫。只要你快速、正確地採用AI，就能真正釋放這份價值。——艾力克．施密特（Eric Schmidt），Google前執行長、《AI世代與我們的未來》共同作者李開復一直是AI領域最具前瞻性的思想家與作家之一。本書清楚說明了企業在這個新時代中為何必須重新思考學習方式、組織運作、智慧財產布局，以及如何持續成長。本書有力地倡議一個AI的未來：人類的專業技能將因AI而被放大，創造的價值也將廣泛流向每一家企業、每一個產業與每一個國家。——薩帝亞．納德拉（Satya Nadella），微軟董事長暨執行長長久以來，李開復一直是探討AI如何改變商業與社會時最透澈、最具洞見的意見領袖之一。在本書中，他為企業領導者提供了一套實用指南，引領他們重新構想組織的運作模式，以及人類與AI如何攜手合作，解決重要問題，創造持久的價值。——蘇姿丰（Lisa Su），AMD董事長暨執行長身為一位科學家、企業家和投資人，李開復從一開始就參與塑造了這場AI變革。本書是他寫給所有致力打造下一代卓越企業的領導者必讀的指南。憑藉數十年的實務經驗，他指出，要在AI時代獲得成功，關鍵不只是導入新的AI工具，更要透過重新設計企業的營運模式、創新方式，以及與客戶互動的方式，讓每一家企業轉型為「AI代理型企業」。——馬克．貝尼奧夫（Marc Benioff），Salesforce董事長暨執行長我一遍又一遍地從高階主管們口中聽到同一個問題：如何才能將AI試點計畫轉化為實實在在的商業成果？李開復在本書中提供了極為清晰的答案：關鍵不是單純引進新技術，而是重塑業務本身──工作流程、決策權責、人才體系、資料資產與組織文化。本書是為這場工業革命以來規模最大的經濟轉型所寫的實作手冊。——艾瑞克．布林優夫森（Erik Brynjolfsson），史丹佛大學教授、《第二次機器時代》共同作者深思熟慮融入AI的企業將蓬勃發展，錯失變革機遇的企業終將失敗。做為一位AI領域的先行者、企業管理人、投資人、有戰略遠見的人，李開復所處的位置，使他能夠闡述這個時代的需求。本書邏輯清晰、態度懇切且具有實作性，指引企業圍繞豐裕的智力資源重構組織型態，同時守護人的意義、尊嚴與使命。——彼得．布朗（Peter Brown），文藝復興科技公司執行長隨著機器的認知能力不斷提升，人類的相對優勢正逐漸轉向那些沒有標準答案的開放性問題。在這些問題中，人始終站在工具與其所服務的需求之間。要掌握這場轉變，靠的絕不只是裁員。企業領導者必須帶領組織與人才，從機器已能自動化的工作，轉向那些價值持續提升的領域。本書正是為肩負這項轉型使命的企業領導者而寫。——大衛．奧特（David Autor），麻省理工學院經濟系主任這是每一位領導者都應該閱讀的指南，幫助你理解如何運用AI。身為電腦科學先驅、成功的創業家與極具影響力的投資人，李開復的獨特身分使他深知智慧機器為企業帶來的挑戰與機會。他提出的見解切中時代需求，兼具策略高度與實踐價值。——亞當．格蘭特（Adam Grant），《隱性潛能》、《逆思維》作者

作者介紹

作者介紹 李開復生於台灣，長於美國，以最高榮譽畢業於哥倫比亞大學，並於1988年獲卡內基美隆大學電腦科學博士學位。曾任Google全球副總裁兼大中華區總裁，並在微軟及蘋果擔任要職。現任零一萬物創辦人兼執行長、創新工場董事長。曾擔任美國百人會副會長、世界經濟論壇第四次工業革命中心人工智慧委員會聯席主席，同時也是香港城市大學榮譽博士、卡內基美隆大學榮譽商業管理博士，以及美國電氣電子工程協會院士。於2013年獲選為《時代》雜誌全球百大影響力人物，2018年獲《連線》雜誌選為本世紀推動科技的全球25位標竿人物，2023年榮登《時代》雜誌全球百大AI影響力人物。是最受年輕人歡迎的創業家、青年導師與暢銷書作家。著有《AI 2041》、《AI新世界》、《人工智慧來了》、《李開復給青年的12封信》、《我修的死亡學分》等書。

產品目錄

產品目錄 重量級推薦自序 一封泛黃的信第1章 一場比工業革命更深刻的變革把鏡頭拉得夠遠以工業革命為基準第一處碾壓：AI首先衝擊認知類工作第二處碾壓：AI的擴散沒有摩擦第三處碾壓：AI的邊際成本正奔向零第四處碾壓：AI正在加速開發自己第2章 從工具到會思考的機器我的幾位老師AI的兩條鐵律智慧走向通用向多模態邁進AI程式設計是地基從會思考到會做事第3章 AI代理：能動手幹活的AI約四十年前的一支短片從會回答到會完成：四級階梯拆解AI代理：模型＋工具＋記憶＋知識多代理的「梅迪奇效應」三年，三個難題AI代理真正的戰場在企業新型態：「一人公司」第4章 通往智慧免費的時代難以想像的降價速度四股力量同時踩下降價油門傑文斯悖論：愈便宜，用得愈多Token的價格在崩塌，帳單數字在上漲智慧系統將成為下一代生產要素降本只是入場券，真正的牌局在後面第5章 為什麼大多數AI轉型會走向失敗AI代理員工已經到職錢花了，價值卻沒實現錯誤一：把AI轉型全權交給資訊長錯誤二：採用由下而上的轉型方式錯誤三：被一大堆SaaS AI代理晃花了眼為什麼三個錯誤總是同時出現衡量真假轉型：季度財報電話會議測試執行長，從今天開始第6章 打造企業AI決策中樞聰明很重要，但遠遠不夠不要把公司資料庫塞給模型喚醒沉睡的資料企業AI決策中樞的四塊拼圖一張無比重要的「企業地圖」「企業地圖」的導航系統：即時上下文作業系統的四個子系統AI時代的護城河：資料飛輪和組織代謝Palantir：真正跑通企業AI落地閉環的企業二十多年前，第一個看見「本體」的人第7章 給執行長裝一套「老闆AI」坐得愈高，你就容易離真相愈遠全域感知引擎──幫你看清一切執行閉環引擎讓──承諾不再消散戰略推理引擎──在落子之前替你推演組織文化引擎──照亮最該被看見的人讓員工的智商相加解開一個管理學的古老難題「老闆AI」的下一步第8章 重塑組織架構，把公司交給DRI必須理解的詞：DRI歧途和正道第一步：從執行長出發，為每名高階主管添一雙眼睛第二步：透過小事選出第一批DRI第三步：讓組織像積雪被壓實般慢慢變扁平一群微型執行長怎麼不各自為政？錢跟著成果走，帳跟著價值講最後，記憶終於住進了公司本身第9章 工作的未來：每個人該怎麼辦個人貢獻者的四種結局管理者的四種結局會不會被取代取決於你能不能進步兩張地圖：我的工作還安全嗎？三個方向，未來的路新的機會正在冒出來重新定義有價值的一生第10章 領導力：當機器擅長執行，人必須擅長判斷右腦大於左腦判斷的四張面孔品味：先嗅到渴望，再定義美遠見：因為相信，所以看見信念：在所有人都不信的時候押注勇氣：把自己也押進去領袖不只來自矽谷和巴黎判斷的四張面孔，你也可以擁有結語 在不可逆的浪潮裡做定義者致謝

商品規格

最佳賣點

最佳賣點 : 一本讓AI 從能力的槓桿，升級為真正創造獲利的書！

當AI工具變得像水電一樣平價，
你用的AI和競爭對手的沒有差別，
過去那些靠技術與效率建立的優勢都將被抹平。
在這個智慧近乎免費的時代，你要靠什麼立足？
AI正以前所未有的速度讓智慧的成本趨近於零，人人都用得起，企業也都在導入，然而絕大多數的AI