Organizing for Generative AI and the Productivity Revolution (eBook)
XXIX, 282 Seiten
Apress (Verlag)
979-8-8688-0959-0 (ISBN)
As leaders plan to make significant investments to harness the power of foundational models such as ChatGPT, they need to understand the changes in organizational behaviors required for the successful implementation of such systems. The size, complexity and nature of this new wave of technologies requires a refresh in roles and responsibilities in conventional IT organizations. This book reveals practical and no-nonsense guidance on how to leverage generative AI to transform your business processes and organizational structures to achieve breakthroughs in efficiency, effectiveness and competitive advantage.
Written in a lively, engaging, and often humorous style, this work provides practical insights and timely survival skills for leaders with anonymous but real-world experiences and case studies. If you're looking to understand how large language foundation models such as ChatGPT are reshaping managerial roles and organizational structures, and how they can leverage this knowledge to survive and thrive in this brave new world then Organizing for Generative AI and the Productivity Revolution is the book for you.
What You Will Learn
- Review the key changes in current state roles and responsibilities that are required to successfully deploy generative AI systems
- Examine the organizational reporting structures and associated incentives that form a strong generative AI system
- Understand the financial, regulatory, and operational risks created by organizational behavioral issues that arise when organizations build and deploy large language models
- Compare the strategic differences in emerging versus traditional organizational behaviors, incentives, roles and responsibilities
Who This Book Is For
Executives and team leaders at enterprises large and small.
Erscheint lt. Verlag | 7.11.2024 |
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Zusatzinfo | XXIX, 282 p. 5 illus. |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Unternehmensführung / Management | |
Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Wirtschaftsinformatik | |
Schlagworte | Augmented Generation models • fine-tuning • Foundation Models • generative AI • Inference & Quantization • Intelligent Agents • Large Language Models • LLM • Mixture of Experts models • Multi-Modal Models • Neural Nets • Prompt Engineering • Reinforcement Learning • Responsible/Ethical AI |
ISBN-13 | 979-8-8688-0959-0 / 9798868809590 |
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Größe: 2,6 MB
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