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• Included in The Enterprisers Project's "10 must-read tech books for 2023" Included in McKinsey's Summer 2023 Reading List "The book is aimed at managers, consultants and students planning their careers...I appreciated the accessible narratives as a diverse survey of how current technologies can expand the range of human capabilities." ―The Wall Street Journal "When pictures are painted in such extremes of light and shade it’s time to call in the experts, and in Working with AI: Real Stories of Human-Machine Collaboration, we benefit not just from the hard-won wisdom of two leaders in the field ？ Thomas H Davenport and Steven M Miller ？ but also of the people involved in the dozens of case studies presented that detail real-world applications of AI in the commercial, research and administrative space. What the authors call ‘real stories of human-machine collaboration’ come together over nearly 300 pages of analysis and insight to produce one of the most balanced narratives of AI in the workplace produced to date.” ―E&T Magazine “While AI has been part of Alight’s ecosystem for years, this book examines how AI will change the way we work, but not necessarily destroy the way we work.” ―McKinsey “Working with AI is by and large a hopeful work about human-machine collaboration, emphasizing that there are still many things that machines simply cannot do ― from understanding context to managing organizational change to understanding emotional situations ― and thus they will still depend on humans as much as we rely on them. That will likely remain true for us, our children, and our grandchildren.” ―Civil Engineering "Why you should read it: Curious about the implications of human collaboration with smart systems? This book shares specific use cases of humans working with AI successfully, e.g., a digital system for life insurance underwriting that analyzes applications and third-party data in real-time, allowing human underwriters to focus on more complex cases. Read this book if you want reassurance on the positive potential outcomes of AI versus the ominous view that artificial intelligence is a job stealer. ―The Enterprisers Project
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• Chapter Page Series Foreword ix Introduction xi I Case Studies Morgan Stanley: Financial Advisors and the Next Best Action System 3 ChowNow: Growth Operations and RingDNA 9 Stitch Fix: AI-Assisted Clothing Stylists 15 Arkansas State University: Fundraising with Cravyty 21 Shopee: The Product Manager's Role in AI-Driven E-Commerce 27 Haven Life and MassMutual: The Digital Life Underwriter 35 Radius Financial Group: Intelligent Mortgage Processing 41 DBS Bank: AI-Driven Transaction Surveillance 47 Medical Diagnosis and Treatment Record Coding with AI 53 Dentsu: RPA for Citizen Automation Developers 59 84.51° and Kroger: AutoML to Improve Data Science Productivity 67 Mandiant: AI Support for Cyberthreat Attribution 75 DBS Digibank India: Customer Science for Customer Service 83 Intuit: AI-Assisted Writing with Writer.com 89 Lilt: The Computer-Assisted Translator 95 Salesforce: Architects of Ethical AI Practices 101 The Dermatolog...ist: AI-Assisted Skin Imaging 109 Good Doctor Technology: Intelligent Telemedicine in Southeast Asia 115 Osler Works: The Transformation of Legal Services Delivery 125 PBC Linear: AI-Enabled Virtual Reality for Employee Training 131 Seagate: improving Automated Visual Inspection of Wafers and Fab Tooling with AS 137 Stanford Health Care: Robotic Pharmacy Operations 141 Fast Food Hamburger Outlets: Flippy-Robotic Assistants for Fast Food Preparation 147 FarmWise: Digital Weeders for Robotic Weeding of Farm Fields 151 Wilmington, North Carolina, Police Department: AI-Driven Policing 155 Certis: AI Support for the Multifaceted Security Guard at Jewel Changi Airport 161 Southern California Edison: Machine Learning Safety Data Analytics for Front-Line Accident Prevention 169 Massachusetts Bay Transportation Authority: AI-Assisted Diesel Oil Analysis for Train Maintenance 175 Singapore Land Transport Authority: Rail Network Management in a Smart City 179 II Insights It Takes a Village to Change a Job with AS 187 Everybody's a Techie-Or at Least Has a Hybrid Job Role 201 The Platforms That Make AI Work 209 Intelligent Case Management Systems 217 Opportunities for Entry-Level Workers: Diminishing or Not? 225 Remote and Independent Work 239 What Machines Can't Do (Yet) 249 III Conclusions Looking Ahead to the Future of Work with Smart Machines 259 Notes 267 Index 279
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• 토머스 데이븐포트 [저]

• 하버드대학교에서 사회학 석?박사, 경영학 박사학위를 받았다. 사회 현상에 대한 과학적 분석을 경영학에 접목시킨 연구로 주목받고 있으며, 2003년 〈컨설팅Consulting〉지가 선정한 ‘세계 최고의 컨설턴트 25인’에 이름을 올리기도 했다. 현재 밥슨대학 정보기술경영학과의 학과장으로 정보기술과 경영학을 가르치고 있으며 프로세스 혁신과 지식경영에 관한 다양한 저서를 집필, 출간하고 있다. 액센추어 전략변화연구소 소장을 맡고 있다. 저서로 《실용지식Working Knowledge》, 《관심의 경제학The Attention Economy》(이상 공저), 《빅 아이디어What’s the Big Idea》, 《IT경영전략Business Value of IT》 등이 있다.

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