智慧協作時代：一人即團隊的高生產力新商業模式 (1版)

MIT最完整人機協作研究：多數人都想錯了！ AI取代的是勞動力，而非生產力 全球50強商學院教授與亞太AI導入先驅學者，透過全球成功實例， 從零售、金融、傳產到服務業， 揭示全球頂尖團隊如何運用AI賦能，跨圈突圍 　　★麥肯錫年度閱讀清單 　　★《企業家項目》年度必讀科技專書 　　改寫過時人力成本思維，有效強化市場競爭力， 　　打造一人即團隊的高效生產力！ 　　本書作者湯瑪斯．戴文波特是全球人工智慧研究領域的頂尖學者，更被《財星》雜誌評為全球50強商學院教授之一，他攜手新加坡管理大學資訊系統名譽教授斯蒂芬．米勒，實地走訪全球頂尖企業與團隊，採訪超過百位技術專家，直擊當前工作現場，探索工作者與人工智慧的協作實況，他們得出一個重要結論：成熟的AI的確能取代勞動力，但無法直接貢獻生產力，唯有與工作者協作才能大幅提升工作效率，形成一人即團隊的強大產能。 　　本書更進一步提出企業中工作效率大幅提升的具體案例： 　　1.【更快速：45分鐘縮減為5分鐘】→摩根士丹利導入AI系統，使財務建議書的撰寫時間從45分鐘大幅縮減至5分鐘，投資顧問與客戶互動效率提升9倍。 　　2.【更效率：300字提高到800字】→AI輔助翻譯系統讓專業譯者的翻譯量，從每小時300字提高到800字，效率提升160%。 　　3.【更便宜：零件損壞成本減少95%】→太平洋軸承導入AR平台培訓新人，當年零件損壞成本減少95%。 　　綜觀這些正在進行中的智慧職場轉型，本書提出顛覆大眾對職場導入AI的想像， 　　揭示在AI賦能的職場環境下，工作者的新機會： 　　1.【工作效率提升，一人即團隊】 　　AI自動處理重複任務、資訊整合與決策建議，讓工作者專注於需更多思考和判斷力的工作。 　　2.【增強專業，擴展職務範疇與跨界】 　　AI協助擴展職務範疇，讓工作者接觸更多任務並學習新技能。 　　3.【縮短基礎建設期，快速進階專業人】 　　AI減輕重複工作負擔，提升工作滿意度，促進專業成長。 　　＼＼＼為身處轉型之路上的你，指出強化生產力的三大創新策略／／／ 　　1.【從理解業務需求開始】 　　多數人把AI視為解決問題的數位系統，實際上應該用「人力資源管理」的角度，去思考它的產值與貢獻度。 　　2.【選擇合適的 AI 解決方案】 　　全面導入AI的成本很高，自動化不易，但對解決小任務或流程建立則有具體節省成本的果效。 　　3.【建立人機協作的文化，邁向數據導向的組織】 　　AI可以取代勞力，但提升產能需與人類協作，共創更高價值。數據應視為戰略資產，作為決策和創新基礎。 　　如果你正面對技術挑戰，擔心被AI取代，這本書是不可錯過的指南。戴文波特和米勒深入全球AI應用實例，揭示工作者將在AI賦能的職場中，成為一人即團隊的高效工作者，並點出數據驅動的決策與創新，是管理者引領組織邁向未來、提升競爭力的關鍵。

寫於書前 前言 一人即團隊！智慧協作時代來臨 第一部 AI增強下的工作現況 1. 摩根士丹利：高效的財務顧問都在做什麼事？ 2. ChowNow：隨時提供符合市場需求的最佳銷售策略 3. Stitch Fix：AI 輔助服裝造型師 4. 阿肯色州立大學：用 Gravyty 募款 5. 蝦皮：產品經理在 AI 電子商務裡的角色 6. 港灣人壽和美國萬通保險：引進數位人壽保險核保人 7. 雷帝斯金融集團：智慧抵押流程 8. 星展銀行：以 AI 監控交易 9. AI 診斷和治療紀錄編碼：讓人類真正發揮所長 10. 電通：公民開發者的機器人流程自動化 11. 84.51°和克羅格：自動化機器學習提高資料科學生產力 12. 麥迪安網路安全公司：AI 輔助網路威脅歸因 13. 印度星展行動銀行：用客戶科學優化客戶服務 14. 直覺軟體公司：AI 輔助寫作，人負責提供規則 15. Lilt：電腦輔助翻譯，使專業翻譯者產能提升160％ 16. 賽富時：倫理 AI 實踐的架構師 17. Miiskin：AI 輔助皮膚成像，醫師更能專注於複雜案例 18. 好醫生科技：實現家家戶戶都有好醫生 19. 奧斯勒工作：法律服務的轉型現場 20. 太平洋軸承公司：用於員工訓練的 AI 虛擬現實 21. 希捷科技：AI 自動化視覺檢測技術，削減晶圓和晶圓廠損耗成本 22. 史丹佛醫療中心：往無人藥局邁進 23. 速食漢堡店：AI 助理炸薯條的同時還能服務客人 24. FarmWise：耐曬、抗雨淋的數位除草系統 25. 北卡羅來納州威明頓警察局：警務數位化 26. 策安集團：AI同僚提升安管強度，同時照顧顧客 27. 南加州愛迪生：預防現場事故的機器學習安全資料分析 28. MBTA：AI 輔助柴油分析以利列車維修 29. 新加坡陸路交通管理局：智慧城市裡的鐵路網管 第二部 AI賦能下的職場大未來 30. 用 AI 改變工作，需舉全村之力 31. 人人都是技術人員，或至少有混合角色 32. 讓 AI 發揮作用的平臺 33. 智慧案件管理系統 34. 新鮮人的就業機會將愈來愈少? 35. 遠距獨立工作 36. 機器（還）不能做什麼 第三部 AI賦能時代下的關鍵結論 37. 智慧協作的未來 注釋