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बिज़नेस लीडर्स के लिए एआई ट्रैक

समझें कि एआई कहाँ मूल्य और जोखिम पैदा करता है, और उसे अपनाने में अगुवाई कैसे करें।

4 चरण7 किताबें3 कोर्स शेल्फकार्यकारी अधिकारियों, प्रोडक्ट लीडरों और तकनीकी पेशेवरों के लिए

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एआई के साथ काम करने का व्यावहारिक नज़रिया और पूर्वानुमान का अर्थशास्त्र।

Co-Intelligence

Ethan Mollick

Ethan Mollick जेनेरेटिव एआई के साथ सहयोगी के रूप में काम करने का व्यावहारिक मार्गदर्शन देते हैं, जिसमें यह शामिल है कि वह क्या अच्छी तरह करता है, कहाँ गलतियाँ करता है और काम तथा शिक्षा को कैसे बदल सकता है। यह उन मैनेजरों, पेशेवरों और शिक्षकों के लिए उपयुक्त है जो एआई का सोच-समझकर उपयोग करना चाहते हैं।

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    Prediction Machines

    Ajay Agrawal, Joshua Gans & Avi Goldfarb

    Ajay Agrawal, Joshua Gans और Avi Goldfarb आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस पर बुनियादी अर्थशास्त्र लागू करते हैं और उसे एक ऐसी टेक्नोलॉजी मानते हैं जो पूर्वानुमान को सस्ता बनाती है। वे पड़ताल करते हैं कि इसका फैसलों, बिज़नेस स्ट्रैटेजी और नौकरियों पर क्या असर पड़ता है और मानवीय निर्णय का मूल्य क्यों बढ़ता है। एआई अपनाने पर विचार कर रहे मैनेजरों के लिए।

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      कौशल विकसित करें

      एआई अपनाने में अगुवाई करना, और पूर्वानुमान सस्ता होने पर क्या बदलता है।

      The AI-Savvy Leader

      David De Cremer

      David De Cremer की एआई पर लीडरशिप-केंद्रित किताब, जो मैनेजरों को यह मार्गदर्शन देती है कि वे अपने संगठनों में आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस को अपनाने की दिशा कैसे तय करें। उन एग्जीक्यूटिव और मैनेजरों के लिए सबसे प्रासंगिक जिन पर यह फैसला करने की ज़िम्मेदारी है कि काम पर एआई का उपयोग कैसे हो।

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        Power and Prediction

        Ajay Agrawal, Joshua Gans & Avi Goldfarb

        तर्क देती है कि आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस को सबसे अच्छी तरह सस्ते पूर्वानुमान के रूप में समझा जा सकता है, और उसका सबसे बड़ा फ़ायदा तब मिलता है जब संगठन मौजूदा प्रक्रियाओं में औज़ार जोड़ने के बजाय पूरी प्रणालियों और फैसलों को उसके इर्द-गिर्द नए सिरे से बनाते हैं। यह आँकने वाले एग्जीक्यूटिव के लिए उपयोगी कि एआई उनके उद्योग को कहाँ बदलेगा।

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          गहराई में जाएँ

          तकनीक के व्यापक नतीजे, और प्रोडक्ट टीमें वह कैसे बनाती हैं जो ग्राहक चाहते हैं।

          The Coming Wave

          Mustafa Suleyman & Michael Bhaskar

          Mustafa Suleyman और Michael Bhaskar का तर्क है कि आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस और सिंथेटिक बायोलॉजी में प्रगति एक साथ शक्तिशाली टेक्नोलॉजियों की लहर के रूप में आ रही है, जिसे रोकना कठिन होगा। वे जोखिमों और इस बारे में सरकारें और कंपनियाँ क्या कर सकती हैं, इस पर चर्चा करते हैं।

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            Competing in the Age of AI

            Marco Iansiti & Karim R. Lakhani

            पैरवी करती है कि डेटा, एनालिटिक्स और एआई के इर्द-गिर्द बनी फर्में ऐसे ढंग से स्केल और सीख सकती हैं जैसा पारंपरिक ऑपरेटिंग मॉडल नहीं कर सकते, और देखती है कि इसका प्रतिस्पर्धा, स्ट्रैटेजी और नेतृत्व के लिए क्या मतलब है। उन मैनेजरों और एग्जीक्यूटिव के लिए उपयुक्त जो अपने संगठन के काम करने के तरीके पर पुनर्विचार कर रहे हैं।

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              Inspired

              Marty Cagan

              Marty Cagan समझाते हैं कि मज़बूत टेक्नोलॉजी कंपनियाँ ऐसे उत्पाद कैसे खोजती और बनाती हैं जो ग्राहक चाहते हैं और जो बिज़नेस के लिए काम करते हैं, जिसमें प्रोडक्ट मैनेजरों की भूमिका और प्रोडक्ट टीमों की संरचना पर ज़ोर है। प्रोडक्ट लीडरों और सॉफ़्टवेयर उत्पाद बनाने वाले हर व्यक्ति के लिए उपयोगी।

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                अमल में लाएँ

                कोई एक प्रक्रिया, प्रोडक्ट या फ़ैसला पहचानें, जहाँ यह विचार मापने योग्य मूल्य पैदा कर सकता है।

                इस हफ़्ते: कोई एक प्रक्रिया, प्रोडक्ट या फ़ैसला पहचानें, जहाँ यह विचार मापने योग्य मूल्य पैदा कर सकता है।