Anastasia.ai – Tech Entrepreneur in🇨🇭

Всем привет! Пришло время поделиться первой книгой из актуального стека, которую я недавно закончила!

Пару месяцев назад, я наткнулась в LinkedIn на одну женщину. Её зовут Sol Rashidi, живет она в штатах и первое впечатление было что меня слепило количество fancy регалий на её профиле: „50 most powerful women in tech“, „Top 100 AI thought leaders“, „Forbes AI visionary of the 21st century“, „Global 100 power list“, и так далее. Это конечно заинтриговало, тем более смотря что таких женщин не то чтобы много - и я подписалась.

Кто эта женщина и какой у неё опыт?
Несмотря на то, что Сол училась в университете Беркли на химию, она случайным образом почти 20 лет назад попала в сферу данных и ИИ и участвовала в запуске IBM Watson, который был одной из первых ИИ-аппликаций. Также она потом занимала должности Chief Data Officer у Sony Music и Chief Data & Analytics Officer у Merck Pharmaceuticals. Недолго спустя, как я подписалась на неё в LinkedIn, она опубликовала книгу под пышным названием: «Your AI Survival Guide - Scraped Knees, Bruised Elbows and Lessons Learned from Real-World AI Deployments», и я решила её прочитать.

О чем книга и для кого она?
В книге автор на базе своего опыта даёт компаниям инструкции о том как внедрить ИИ и использовать их данные. При этом тут не важно какой размер у корпорации или в какой индустрии она находится. Вернее, стратегия и юз кейсы конечно сильно зависят от этого, но книга фокусируются на все размеры по очереди и объясняет разницу в подходе. Целевая аудитория тут довольно широкая - от людей которые занимают интерфейс функции как Data Scientist или продакт менеджмент, и людей в таких должностях, как маркетинг которые хотят понять как использовать ИИ, а не сопротивляться прогрессу, до мид-level и C-level executives которые хотят понять как «войти в ИИ». С другой стороны книга не для тех которые работают в биг тек или AI-first компаниях а также не для рисерчеров которым чисто технические детали и наука интересны. Мне кажется что книга именно хорошо подходит для Data/AI продакт менеджеров которые как раз занимаются внедрением ИИ в компаниях. Единственный нюанс: Если у вас есть опыт и знания в ИИ, смело можно в конце одну главу пропустить где базовые концепты и термины объясняются. (Я тоже так сделала и ничего не потеряла.)

Ради чего стоит читать?
Книга, по моему мнению, даёт информацию в трёх топиках:
1️⃣ Как проводить AI readiness assessment и делать use case prioritization. Это очень полезная глава, из которой я многое внедрила в свои процессы ассессмента и приоритизации.
2️⃣ Как строить стратегию и какие есть подводные камни в Change Management в процессе того, как компании становятся data- & AI-driven. Сейчас я в первые участвую в таком гигантском change management процессе. Тут длительный опыт других очень ценен!
3️⃣ Обзор как ИИ будет влиять на разные индустрии и функции в корпорациях. (Для меня именно тут ничего особо нового не было но всё равно это очень хороший и довольно большой обзор, который стоит иметь под рукой а также возможно кому-то будет полезно впервые прочитать.)

О всех этих трёх пунктах я в будущем ещё, независимо от книги, напишу посты в деталях, так как там есть что обсудить. А по поводу Change Management я и вовсе созвонилась с этой женщиной, которая является автором книги. Тут тоже я хочу скоро рассказать про менторинг-платформы, как Intro, возможность сильно ускоренного нетворкинга через них и пользу таких разговоров.

Если вы сейчас читаете и можете рекомендовать книги, где фокус на бизнес и ИИ, пишите в комментариях! Буду рада рекомендациям!) До скорого!)

#книги
@ainastia

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tgoop.com/ainastia/11

1.5K viewsJul 6 at 11:36

Всем привет! Пришло время поделиться первой книгой из актуального стека, которую я недавно закончила!

Пару месяцев назад, я наткнулась в LinkedIn на одну женщину. Её зовут Sol Rashidi, живет она в штатах и первое впечатление было что меня слепило количество fancy регалий на её профиле: „50 most powerful women in tech“, „Top 100 AI thought leaders“, „Forbes AI visionary of the 21st century“, „Global 100 power list“, и так далее. Это конечно заинтриговало, тем более смотря что таких женщин не то чтобы много - и я подписалась.

Кто эта женщина и какой у неё опыт?
Несмотря на то, что Сол училась в университете Беркли на химию, она случайным образом почти 20 лет назад попала в сферу данных и ИИ и участвовала в запуске IBM Watson, который был одной из первых ИИ-аппликаций. Также она потом занимала должности Chief Data Officer у Sony Music и Chief Data & Analytics Officer у Merck Pharmaceuticals. Недолго спустя, как я подписалась на неё в LinkedIn, она опубликовала книгу под пышным названием: «Your AI Survival Guide - Scraped Knees, Bruised Elbows and Lessons Learned from Real-World AI Deployments», и я решила её прочитать.

О чем книга и для кого она?
В книге автор на базе своего опыта даёт компаниям инструкции о том как внедрить ИИ и использовать их данные. При этом тут не важно какой размер у корпорации или в какой индустрии она находится. Вернее, стратегия и юз кейсы конечно сильно зависят от этого, но книга фокусируются на все размеры по очереди и объясняет разницу в подходе. Целевая аудитория тут довольно широкая - от людей которые занимают интерфейс функции как Data Scientist или продакт менеджмент, и людей в таких должностях, как маркетинг которые хотят понять как использовать ИИ, а не сопротивляться прогрессу, до мид-level и C-level executives которые хотят понять как «войти в ИИ». С другой стороны книга не для тех которые работают в биг тек или AI-first компаниях а также не для рисерчеров которым чисто технические детали и наука интересны. Мне кажется что книга именно хорошо подходит для Data/AI продакт менеджеров которые как раз занимаются внедрением ИИ в компаниях. Единственный нюанс: Если у вас есть опыт и знания в ИИ, смело можно в конце одну главу пропустить где базовые концепты и термины объясняются. (Я тоже так сделала и ничего не потеряла.)

Ради чего стоит читать?
Книга, по моему мнению, даёт информацию в трёх топиках:
1️⃣ Как проводить AI readiness assessment и делать use case prioritization. Это очень полезная глава, из которой я многое внедрила в свои процессы ассессмента и приоритизации.
2️⃣ Как строить стратегию и какие есть подводные камни в Change Management в процессе того, как компании становятся data- & AI-driven. Сейчас я в первые участвую в таком гигантском change management процессе. Тут длительный опыт других очень ценен!
3️⃣ Обзор как ИИ будет влиять на разные индустрии и функции в корпорациях. (Для меня именно тут ничего особо нового не было но всё равно это очень хороший и довольно большой обзор, который стоит иметь под рукой а также возможно кому-то будет полезно впервые прочитать.)

О всех этих трёх пунктах я в будущем ещё, независимо от книги, напишу посты в деталях, так как там есть что обсудить. А по поводу Change Management я и вовсе созвонилась с этой женщиной, которая является автором книги. Тут тоже я хочу скоро рассказать про менторинг-платформы, как Intro, возможность сильно ускоренного нетворкинга через них и пользу таких разговоров.

Если вы сейчас читаете и можете рекомендовать книги, где фокус на бизнес и ИИ, пишите в комментариях! Буду рада рекомендациям!) До скорого!)

#книги
@ainastia