Цифровое мышление в бизнесе: как строить процессы, чтобы ИИ стал стратегическим преимуществом

🕒 9 ч. 59 мин.
Цифровое мышление в бизнесе: как строить процессы, чтобы ИИ стал стратегическим преимуществом
💬 Описание аудиокниги
Бизнес-роман о том, как выявлять незаметные «узкие горлышки» в процессах и превращать ИИ из громкого тренда в долговременное конкурентное преимущество.

Технологии меняются с бешеной скоростью, а способы думать о них — куда медленнее; именно этот разрыв, считает Дмитрий Гуреев, чаще всего и стопорит преобразования. Он показывает, что теория ограничений Голдратта, созданная для производственных систем 1980-х, отлично работает и с информационными потоками в эпоху ИИ. Автор вводит идею «скрытых артефактов мышления» — промежуточных результатов интеллектуальной работы, которые не попадают в документы и системы и остаются в голове у экспертов. Через эту оптику становится ясно, почему так много IT-инициатив проваливается: компании автоматизируют то, что лежит на поверхности, и упускают невидимую умственную работу между шагами процесса.

Эта книга — о том, как сохранить здравый баланс и перевести технологический хайп в измеримую ценность. Она учит менять сам подход: не просто внедрять инструменты, а разбираться, как люди в действительности создают, передают и применяют знания. Это история личной трансформации героя, который научился иначе видеть знакомые процессы.

Все примеры и диалоги в книге — художественно переосмысленный опыт десятков реальных проектов по внедрению ИИ, за которыми автор наблюдал лично.

Для кого эта книга
Для предпринимателей и руководителей, принимающих решения о цифровой трансформации и внедрении ИИ в бизнес-процессы.
Для менеджеров среднего и высшего звена, которые хотят повысить производительность, устранить узкие места и выйти из операционки.
Для IT-директоров и цифровых лидеров, работающих на стыке бизнеса и технологий и отвечающих за практический эффект автоматизации.
Для специалистов, консультантов и слушателей бизнес-программ, которым нужен прикладной взгляд на ИИ и понимание, где он дает измеримый результат, а где — нет.