第一章 網飛和星巴克如何改變世界

一、大衛與歌利亞：以弱勝強的故事 / 004

二、小小的郵購 DVD 出租公司 / 006

三、流媒體 / 009

四、數據驅動型創新 / 011

五、從汽車到飛行汽車 / 015

六、街角的咖啡店 / 017

七、四大像限 / 019

八、倍增型思維的結果 / 022

九、從提出正確的問題開始 / 023

第二章 人工智能正在改變遊戲規則

一、人工智能的演變 / 031

二、數據分析的四種類型 / 039

三、人工智能可以做什麼 / 042

四、大數據 / 045

五、大數據的潛力 / 048

六、機器人和智能設備 / 051

七、影響顯而易見 / 053

八、先進的機器正在改變遊戲規則 / 056

九、盈利希望渺茫 / 057

十、以特斯拉和亞馬遜的商業模式思考 / 059

第三章 比薩和化妝品有什麼共同之處

一、兩種方法，兩種不同的結果 / 066

二、達美樂效應 / 068

三、它值得被擁有 / 072

四、人工智能和小型公司 / 077

五、更高效的招聘 / 078

六、基於數據的市場營銷 / 080

七、更健康的選擇 / 082

八、錯失良機 / 084

九、采取措施 / 086

第四章 合乎道德和可持續的人工智能

一、什麼是合乎道德的人工智能 / 093

二、隻依靠道德框架還不夠 / 096

三、商業案例 / 097

四、兩全其美 / 101

五、人為因素 / 104

六、前進的最佳道路 / 107

第五章 評估你的企業

一、增長評估 / 114

二、目標評估 / 116

三、創新的動力 / 118

四、真實的和想像中的發展限制 / 120

五、優化型企業 / 123

六、擴張型企業 / 124

七、創新型企業 / 129

八、倍增型企業 / 131

第六章 數據準備要素

一、數據基礎 / 137

二、數據準備框架 / 140

三、組織成熟度和戰略目標 / 142

四、組織成熟度和數據管理 / 149

五、內部能力和參與度 / 156

六、內在能力和轉型 / 165

第七章 成為倍增型企業 

一、規劃一個數據戰略 / 173

二、發現最緊迫的問題 / 174

三、現有的條件非常重要 / 179

四、尋找正確的數據及其相關性 / 181

五、數據的商業價值 / 184

六、數據性能指標 / 186

七、選擇正確的方法 / 188

八、確立目標 / 189

第八章 應用、衡量和推廣人工智能

一、謹防憑空揣測 / 202

二、評估和行動的標準 / 205

三、產品開發 / 207

四、客戶獲取 / 209

五、定價和成本 / 214

六、擴大人工智能的應用規模 / 216

第九章 未來會怎樣

一、數據集中化的隱患 / 225

二、人工智能和數據分散化 / 226

三、創新重塑世界 / 230

四、我們如何向前邁進 / 232

致謝 / 235

術語表 / 239

參考文獻 / 241

序言

普華永道（PwC）最近的一項研究顯示，截至 2030年，人工智能將為全球經濟賦值 15 以上。然而，在2022年的今天，莫寧咨詢公司（Morning Consult）最近的一項研究表明，目前全球隻有 35% 的企業應用了人工智能。為了在2030 年達到預期，實現人工智能為全球經濟賦值的目標，更多企業應當開始應用人工智能。

那麼，為了達到目標，我們還應該做哪些努力？這本書將為您解答一切。

有以下四點值得關注，它們之間是高度關聯和緊密聯繫的，你可以稱為四個“缺失的環節”。第一點，必須有一個評估繫統來展示人工智能真實的商業價值。因為衡量人工智能模型的正確標準並非數量，而應當與節約成本或增加收入息

息相關。第二點，是要信任人工智能。要實現這一點，人工智能的應用必須是透明的、可解釋的、公平的、穩健的，而且必須保護用戶隱私。第三點，在整個企業中，人工智能的應用全程必須是可以被觀察到的。最後一點，人工智能戰略

必須與商業戰略緊密結合。通過彌補以上這些缺失的環節，你就可以將人類置於人工智能成果和整個價值鏈的中心。

在應用人工智能的過程中，人的因素經常被忽略。通常情況下，當企業談論以人為本的人工智能時，它們更多的是從用戶體驗的角度出發。而阿莎的這本書從被人工智能影響的用戶和人工智能使用者的雙重視角出發，這兩者可能是同

一個人，也可能不是。她還在商業發展中引入了人的因素，這是到目前為止，我自己還沒有考慮過的。

你可以通過人工智能制定最優策略，但如果你的計劃不適用於你的業務，或是你的客戶不采用你的計劃，那麼你的投資回報率將會淪為負數。信任對雙方都至關重要。我根據個人經驗確定了一些重要的問題，為了徹底解決這些問題提

高信任度，你還需要考慮人的因素。這本書將幫助你以一種非常有效和具有高度可擴展性的方式做到這一點。

阿莎在這本書中所描述的方法經過了深思熟慮，基於其豐富的經驗，可以幫助企業建立完全基於自身業務戰略的人工智能戰略。提出這一獨特觀點的本書作者阿莎，無論是過去還是將來，在數據應用和商業經營兩個領域都非常成功。她提出的“數據力量圖”為彌補上述四個缺失的環節奠定了基礎。

這本書還提供了一些附加價值：你將能夠確定自己如今在商業奮鬥之旅中所處的位置，並不斷地在“數據驅動型公司的力量像限”中衡量企業的定位。你可以將“數據驅動型公司的權力像限”看作“數據力量圖”的前身，這樣就可以將數據應用與業務戰略聯繫起來。

通過網飛和星巴克等公司的現實案例，本書介紹了如何成功地在企業中大規模應用人工智能，並且以引人入勝的方式詮釋了阿莎提出的方法具有怎樣的價值，以及具體的實踐方法，因而這本書具有很強的可讀性。作者還引用了一些知

名度沒那麼高，但同樣非常重要並且具有可復制性的商業案例，這些案例有的來自她個人的職業生涯，有的來自業內其他知名專家。

人工智能將為全球經濟帶來超過 15 的 GDP，如果你希望自己的公司也能從中分一塊“蛋糕”，那麼我建議你花些時間閱讀這本書，尤其是去踐行這本書中提到的理念。

你的公司能從這 15 中分得多少？

賽斯·多布林（Seth Dobrin）

IBM 第一位全球首席人工智能官