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| 編輯推薦： |
如今越来越多的公司都变成了软件公司，可以预见，在不久的将来，更多的业务都将变成AI业务。在这本实用指南中，作者阐述了业务和技术领袖们如何在这场新兴运动中拥抱AI。
基于真实案例，本书将带你了解AI的核心概念，探寻和排序*适合你的企业的AI用例，同时指导你如何在组织和文化层面进行业务转型。你还将看到许多带领公司在AI之路上探寻的领袖们，这些领袖被称为AI英雄，他们的故事都充满传奇色彩。
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| 內容簡介： |
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在本书中，作者通过对微软以及曾经合作过的众多企业AI转型的观察与思考，结合自身丰富的从业经验，从技术、业务、团队、文化等视角分享了企业AI转型的方法和实践，阐述了业务和技术领袖们如何在这场新兴运动中拥抱AI。基于真实案例，本书将带你了解AI的核心概念，探寻和排序*适合你的企业的AI用例，同时指导你如何在组织和文化层面进行业务转型。你还将看到许多带领公司在AI之路上探寻的领袖们，这些领袖被称为AI英雄，他们的故事都充满传奇色彩，故事本身极具价值。
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| 關於作者： |
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大卫卡尔莫纳（David Carmona）负责领导微软AI的整体市场，并负责公司和开发者层面的AI产品、服务及创新的整体战略，在技术行业拥有20多年的经验。他在15年前加入微软，在国际上和雷德蒙德（微软总部）担任过各种技术和商业领导职务。
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| 目錄：
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前言1
AI英雄：Julin7
第1章 AI组织的定义11
1.1 AI的兴起11
1.2 AI的能力13
1.3 AI能力备忘单19
1.4 AI组织21
AI英雄：Kriti24
第2章 技术改造：将AI引入每一个应用28
2.1 理解你的应用集28
2.2 利用AI进行软件变革的方法29
2.3 将AI融入应用程序30
2.4 用对话式AI界面创建新的应用35
2.5 对话式AI的策略方法36
AI英雄：Athina40
第3章 业务转型：将AI融入每个业务流程44
3.1 业务部门转型44
3.2 识别和评估用例45
3.3 典型的AI用例48
3.4 横向流程49
3.5 纵向流程57
AI英雄：Tanya67
第4章 人员转型：将AI带给每位员工72
4.1 公民数据科学家的诞生72
4.2 知识大众化73
4.3 AI消费大众化75
4.4 AI创造大众化76
4.5 AI大众化实践78
4.6 管理影子AI79
AI英雄：Chema81
第5章 合作文化：组织团队86
5.1 从项目到产品再到平台86
5.2 平台方法架构团队MLOps88
5.3 创建AI团队92
第6章 数据文化：利用你的数据资产96
6.1 应用技术96
6.2 整合数据资产：数据中心99
6.3 数据驱动文化100
AI英雄：Cristian103
第7章 人才文化：提升组织能力108
7.1 技术部门的技能109
7.2 业务部门的技能110
7.3 所有员工的技能111
7.4 人才发展策略112
7.5 AI组织的招聘114
AI英雄：Cathy115
第8章 伦理文化：负责任的AI120
8.1 负责任的AI原则120
8.2 负责任AI的开发生命周期130
8.3 负责任AI的生命周期实践134
第9章 AI英雄们137
附录A 业务领袖的AI速成课程141
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| 內容試閱：
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你是否曾经因为期待某样事物而急不可耐，度日如年？我8岁时就有过这种经历。那时我正在等待着我人生中的第一台电脑一台Commodore 64。白天我掰着指头数日子，晚上我甚至经常梦到我坐着一架时空穿梭机直接跨越到未来，这样我就能立即拿到我心爱的电脑了。这应该是我人生中的第一次过度设计了。
电脑的到来给我打开了新世界的大门。我可以通过给电脑下达指令让它做任何事情，这和我以往见过的玩具完全不同。在学会BASIC语言后，我的世界变得更加宽广。我仍然记得我的表兄向我展示通过给变量添加美元符来保存文本行的情景。突然间我就具备了与机器对话的能力了？太难以置信了！在敲了一堆if-then-else语句后，我激动地拉来我的父亲，让他问电脑一个问题。当然这事儿最后没成，他必须准确敲出我写在代码里的某个问题才行。很遗憾，当时我的表兄不知道机器学习、神经网络或者自然语言处理这些概念。当然那时候几乎也没有人知道。
时间来到15年后。在大学里，我终于有机会接触这些激动人心的概念。我迫不及待地要将这些新知识付诸实践不是简单地手工输入指令再执行，而是通过大量例子来教会一台机器，这主意实在是太棒了！我弄来了一只带摄像头和记号笔的机械臂，打算用机器学习来完成我的考试。在我的设想中，这套系统应该能跟人下井字棋，系统通过识别纸上的棋盘计算出最优解，然后移动机械臂在棋盘的对应位置画记号。最后这变成了一场灾难。
在那个时候，使用神经网络这类技术来完成这种项目是不可能的：首先，完成识别棋盘和棋子这类目标探测任务的算法还不够健壮；其次，当时大部分的电脑配置太低，无法运行这么复杂的程序。我只能回去敲了一堆if-then-else通过考试，拿到学位。
这次的挫折并没有打消我对电脑的热情。用成千上万的if-then-else及其他类似的编程语言结构精心编写的程序同样可以完成了不起的事情。在毕业后作为开发者的岁月里，我构建了诸如共享软件、虚拟现实3D引擎、生产线产品追踪软件、发电厂和机场监控系统等不同的程序，这一切的一切都需要我耐心地逐条输入指令。
在那段日子里，我发现了一家公司，这家公司的产品使我的工作变得更容易。与当时的大多数人不同，我与微软的羁绊并不是从操作系统开始的。在我的概念里，微软并不是那家开发出DOS或Windows的公司，而是一家提供开发者工具的公司。那台我所钟爱的、为我打开新世界大门的Commodore BASIC就是基于Microsoft BASIC的。Microsoft BASIC是微软的第一款产品，那时微软还是家小公司。随着事业的发展，我使用的工具也在不断更新。先是发现了Microsoft Quick Basic，然后是迷人的Visual Basic，接着我又先后投入了Visual Studio C和C#的怀抱。
我实在是太喜爱这些帮助开发者编程的产品了，所以我离职加入了微软，从一名程序员转变成一个帮助他人编程的人。那已经是18年前的事情了。在微软的日子里，我有幸在一个致力于帮助开发者的团队里工作，继而负责了我所钟爱的Visual Studio的业务和市场工作，推出了Visual Studio Code、Visual Studio Online和.NET Core等产品。真是做梦也没想到，我最后会来创造当年初出茅庐时所崇拜的那类工具。
就在几年前，有件事引起了我的注意。原来被看作软件开发死胡同的人工智能突然又出现在了新闻中：研究社区的神经网络的发展和云端提供的强大算力相结合后，正在取得惊人成绩。2015年，微软的一个研究团队开发出了一个在图像识别方面比人类更强的深度神经网络，借助强大算力，该神经网络可以瞬时获得结果。接下来的几个月，破纪录的成果在新闻上已经司空见惯，语音识别、机器阅读甚至翻译都达到了人类同等水平。这所有的成果都源自人工智能（AI）的重生。
作为一名开发者，这些成果再次拓展了我的视野。就犹如当年我的表兄教我的美元符那样，深度学习这样的AI技术为我打开了全新的领域，我不再需要一行行地键入指令，而是可以专注于设计一个能自学的算法。我曾经创建的那些应用从给我父亲的聊天程序，到大学里的井字棋机械臂，再到生产监控或发电厂软件都能通过这些技术重新定义并大幅改进。
当这次变革拉开序幕时，我在事业上做了个重大决定我离开了深爱的开发者工具团队，转而带领另一个初创团队，在微软负责AI业务和产品化。在那之前，我的目标是帮助开发者和组织用计算机编程，而现在，我的目标是帮助开发者和组织教育计算机。在微软，我们复用了之前的工作方式：专注于构建帮助开发者更容易完成工作的工具。借用我们的大老板Satya Nadella的话：我们的工作是帮助其他人变得很酷，而不是让我们自己显得很酷。
这种工作方式使得我有机会与全球成百上千的技术和业务组织领袖会面，他们都在尝试拥抱AI。从我们的角度来说，我们希望理解他们的需求，从而为他们提供正确的解决方案。不过在实际的沟通中，对话内容丰富多彩，我们会在其中分享各自的知识和遇到的挑战。
在这些会面中，我经常被问到的问题是：那些拥抱AI成功和失败的企业间有什么区别？人们正在寻找正确的组织结构、最理想的用例或神奇的技术来帮助他们利用好这个时代最重要的技术范式转变。
我也经历过类似的心路历程。我曾尝试找出某些公司比其他公司更成功的核心原因。当然，我会在这本书里分享所得，包括那些成功公司的组织模型、技术和用例。你可以用这些知识塑造适合本公司的战略来引入AI。但除此之外，我发现这些了不起的公司背后都有一群了不起的人，他们都由各自的企业文化激励着。正如我有幸与我的客户共同经历的数字化转型一样，AI转型也是由真实的人驱动的：有愿景的业务领导，能将愿景转化为技术的技术领导，能将愿景实现的开发人员、数据科学家和其他雇员。根植于他们组织内部的文化把所有人串联为一体。
本书讲述了这一路走来，我对微软（当然也包括那些与我合作过的企业）自身AI转型的见闻与思考。同时，你还有机会更深层次地接触AI背后的技术，甚至依照本书附录自己动手创建你的第一个应用。不过在那之前，你会了解到我所遇到的一些成功公司的战略和文化，以及背后的那些英雄。我有幸认识他们中的一些人，还知道那些塑造他们成为领导者的个人故事。这些故事会穿插在本书各章之间，作为后续话题的引子这些人都超级酷，希望你会跟我一样受到他们的激励。
本书排版约定
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