(特价书)数字时代的企业进化：机器智能+人类智能=无限创新
本书作者是世界顶级咨询公司的领导人，他们在跟踪了近百个世界知名的公司、非盈利组织之后，提出了一套充分利用数据、机器智能和人类智能进行企业进化的模型，对数字时代的企业转型有很强的借鉴意义。
- 定价：￥79.00
- 评分：
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基本信息
- 作者： 【美】乔希·沙利文 （Josh Sullivan） 安吉拉·朱塔弗恩 （Angela Zutavern）
- 译者： 冯雷 冯瑜 钟春来 金剑虹
- 出版社：机械工业出版社
- ISBN：9787111635239
- 上架时间：2020-8-27
- 出版日期：2020 年2月
- 开本：16开
- 页码：226
- 版次：1-1
- 所属分类：经济管理 > 管理 > 企业管理 > 企业管理 > 经营/管理/实务
内容简介
作译者
作者简介
乔希·沙利文（Josh Sullivan）是博思艾伦咨询公司（Booz Allen Hamilton）的合伙人，该公司是美国技术和管理行业最具权威性的咨询公司之一。Sullivan创建了公司的数据科学团队，并花费数年时间向企业领导者展示数据科学如何解决复杂的组织问题。他与数百家财富五百强公司以及政府机构合作，通过数学公司的原则来帮助它们重塑组织以赢得胜利。
作为机器智能领域的先驱，Sullivan关注数据科学驱动的组织的未来，他的评论和采访出现在CNBC、《华尔街日报》和《哈佛商业评论》等各类媒体。在过去的10年里，他的数据科学团队规模超过了500人，已成为全世界最大的数据科学团队之一。他和他的团队为网络空间、医疗保健和大型金融系统建立了先进的数据科学项目，其中包括解决数据科学问题的全新方法。
Sullivan曾担任过许多管理、技术和工程相关的职位，他拥有约翰霍普金斯大学（Johns Hopkins University）硕士学位和中北大学（Northcentral University）应用计算机科学博士学位。目前，他在美国几所知名大学的企业顾问委员会任职。
安吉拉·朱塔弗恩（Angela Zutavern）是博思艾伦咨询公司的副总裁，她是关于数学公司下的领导力、转型和创新理念方面的专家。她发明的机器智能和数据科学战略，正在帮助数百个企业和政府组织做出更好的决策并获得竞争优势。
Zutavern领导了博思艾伦最先进的数据科学研发工作，包括深度学习和量子机器学习领域。她热衷于利用数据科学来推进社会公益，帮助创建了数据科学平台Data Science Bowl，这是通过机器智能来解决全球问题的首个世界级竞赛。
作为一个经常面对媒体、学术界、产业界的数据科学未来力量的发言人，她为美国联邦政府社区召集了首席数据官（CDO）委员会。她还积极致力于增加行业的多样性与包容性，特别是在技术领域，热情倡导女性参与数据科学工作。
Zutavern同美国政府各主要部门以及下属机构的客户都有过合作。除此之外，她还为许多财富五百强企业提供咨询，其领导过的团队涵盖各个主要行业。她拥有弗吉尼亚理工大学（Virginia Polytechnic Institute）工业与系统工程理学学士学位和南卫理公会大学（Southern Methodist University）的工商管理硕士学位。她也是ICE基金会的董事会成员。
乔希·沙利文（Josh Sullivan）是博思艾伦咨询公司（Booz Allen Hamilton）的合伙人，该公司是美国技术和管理行业最具权威性的咨询公司之一。Sullivan创建了公司的数据科学团队，并花费数年时间向企业领导者展示数据科学如何解决复杂的组织问题。他与数百家财富五百强公司以及政府机构合作，通过数学公司的原则来帮助它们重塑组织以赢得胜利。
作为机器智能领域的先驱，Sullivan关注数据科学驱动的组织的未来，他的评论和采访出现在CNBC、《华尔街日报》和《哈佛商业评论》等各类媒体。在过去的10年里，他的数据科学团队规模超过了500人，已成为全世界最大的数据科学团队之一。他和他的团队为网络空间、医疗保健和大型金融系统建立了先进的数据科学项目，其中包括解决数据科学问题的全新方法。
Sullivan曾担任过许多管理、技术和工程相关的职位，他拥有约翰霍普金斯大学（Johns Hopkins University）硕士学位和中北大学（Northcentral University）应用计算机科学博士学位。目前，他在美国几所知名大学的企业顾问委员会任职。
安吉拉·朱塔弗恩（Angela Zutavern）是博思艾伦咨询公司的副总裁，她是关于数学公司下的领导力、转型和创新理念方面的专家。她发明的机器智能和数据科学战略，正在帮助数百个企业和政府组织做出更好的决策并获得竞争优势。
Zutavern领导了博思艾伦最先进的数据科学研发工作，包括深度学习和量子机器学习领域。她热衷于利用数据科学来推进社会公益，帮助创建了数据科学平台Data Science Bowl，这是通过机器智能来解决全球问题的首个世界级竞赛。
作为一个经常面对媒体、学术界、产业界的数据科学未来力量的发言人，她为美国联邦政府社区召集了首席数据官（CDO）委员会。她还积极致力于增加行业的多样性与包容性，特别是在技术领域，热情倡导女性参与数据科学工作。
Zutavern同美国政府各主要部门以及下属机构的客户都有过合作。除此之外，她还为许多财富五百强企业提供咨询，其领导过的团队涵盖各个主要行业。她拥有弗吉尼亚理工大学（Virginia Polytechnic Institute）工业与系统工程理学学士学位和南卫理公会大学（Southern Methodist University）的工商管理硕士学位。她也是ICE基金会的董事会成员。
目录
译者序
前言
作者简介
第1章 隐藏的世界：掌握未知细节 / 1
复杂性：新的宝藏 / 5
跨越门槛 / 9
施展人机协作的威力 / 13
重构你的模型 / 17
爬梯子的科学 / 19
第2章 非凡的联盟:数字与大脑灰质的融合 / 23
人类不会离去 / 28
理解与表达 / 30
感知细节和模式 / 32
数字处理 / 35
记忆 / 38
记录和整理 / 39
机器不会创造，人类可以 / 40
想象 / 40
创造 / 43
推理 / 44
前言
作者简介
第1章 隐藏的世界：掌握未知细节 / 1
复杂性：新的宝藏 / 5
跨越门槛 / 9
施展人机协作的威力 / 13
重构你的模型 / 17
爬梯子的科学 / 19
第2章 非凡的联盟:数字与大脑灰质的融合 / 23
人类不会离去 / 28
理解与表达 / 30
感知细节和模式 / 32
数字处理 / 35
记忆 / 38
记录和整理 / 39
机器不会创造，人类可以 / 40
想象 / 40
创造 / 43
推理 / 44
前言
数学公司的大思维
设想你乘坐航班正从芝加哥、巴黎或北京这些重要城市上方飞过，夜空之下一片漆黑，犹如置身夜晚中的海洋一般，你什么也看不到。正当你俯视之时，有人扳动电网开关，当今人类的活动网络瞬间被点亮，尽收眼底。进一步想象一下，有人再次扳动开关，未来的都市景象惊现于你的一瞥之间。在你曾经以为什么都没有的地方，看到一个鲜活的世界—无论现在还是未来。黑暗中散发着无尽的细节，你可感知并展望闻所未闻的万千样貌。
“扳动开关”来查看过去隐藏的细节和关于未来的深刻见解，这种能力彰显了数学公司的潜力。技术的飞跃，使得我们先前难以明辨之处，现在有了细纹理、高分辨率的全新图像。借助机器智能，我们得以发现一直处于朦胧之中的模式、异常和关联，而机器智能则建立在称为“数据科学”的一揽子技术之上。
这种能力不仅仅源于技术，也来自一种新型的领导才能。这种领导才能通过打破墨守成规的束缚来照亮黑暗。最好的决策总是来自直觉和经验，这类顽固的念头会首当其冲地被击碎。当你挣脱这些有形或无形的束缚时，你所领导的组织中的每一个系统、每一个业务流程都将随之脱胎换骨。每个行业的每项战略都将从根本上发生转变。
五年前，我们开始探索技术如何与新型领导能力和更快的创新相结合，从而影响企业、政府和非营利组织。在研究了数百个组织之后，我们提炼出构成未来成功组织模型的要素，合乎这个模型的组织，我们称之为数学公司。
之所以将这种新型组织称作数学公司，是因为它是由数据驱动的。数据在精巧的算法中被挖掘。领导这类组织，你会领略一种新的科学管理方式，其中充满了鼓舞人心的领导力和目标。
数学公司不只是回顾成功的公司做了什么。新技术和新思维创造了过去无法想象的突破，固守旧观念显然无法捷足先登。展望先行者开创性的尝试，才是成功之道。
事实上，高瞻远瞩者，得以窥见必备技能、新兴战略、创新技术，以及培养人才和组织变革的经验教训。这种前瞻性的展望，给领导者尤其是发展我们所说的“未来力量”提供了思想和行动的指引。未来力量，是结合特殊领导技巧与机器智能技术来预见未来并塑造未来的能力。
成为数学公司并非像“扳动开关”这般容易，因此至今还没有哪个组织成为一家成熟的数学公司。不过许多领导者已经把关键部分落实到位—结合新思维、新数据应用和高级计算，以期在新时代到来时取得先机。这些领导者很清楚，他们的技术和战略创新正在颠覆旧方法，如同20世纪80年代的质量运动和20世纪90年代末的互联网一样，最终改变了一切。
拥抱复杂性以揭示真相并对未来的可能性和结果加以预测，这种转变恰好展示了数学公司的意义和力量。你可能深陷旧有束缚而不自知，一旦突破这些束缚，你便可以通过机器来预测事件进展。你可以设想以前从未想过的进步，释放想象力而一展身手，解决先前百思不得其解的问题。
数学公司的领导人当然也会使用分析和大数据以及人工智能等先进技术。但是，数学公司的能力不仅限于挖掘大数据集。挖掘大数据集这项长达10年的努力，将组织聚焦于查询特定的、通常是专有的大量数据来回答已知问题。
数学公司还注重查询一个更加开放和无处不在的数据领域来回答未知问题，即在循规蹈矩的思想阵地之外寻找和回答问题，洞悉未来，从而突破过去的束缚。从一个扩展的细节网格，到将新思维和新方法应用于实践，数学公司将赋予你从未有过的决策选择和决策路线。
如果说过去是关于分析和大数据的，那么未来是关于数学公司大思维的。大思维来自机器的数学智慧与你自身的想象/智力的结合。这将触发组织绩效的下一个飞跃。
大思维可以帮助你识别金融系统中曾经难以察觉的黑客行为，发现替代电池和电线的新能源，找到全球供应链中推动保修索赔的问题，找出使员工医疗保健成本增长的公司政策缺陷，生产尚未合成的材料以便使从轮胎到人造髋关节的产品使用寿命加倍，或者推出新业务，将机器和人类智能嵌入软件之中（就像自动驾驶卡车一样），产生高于基础产品本身十倍的价值。
大思维也可以帮助你确定流行病如何发生以及如何加以阻止，分析某些地区为何犯罪率高并展示如何预防，分析大城市的交通瓶颈并设法消除，解决诸如贫困、恐怖主义和气候变化等全球难题。
本书前面的部分将描述正在解决这类问题的先行者。比如，默克（Merck）、洲际酒店集团（InterContinental Hotels Group）和彭博社（Bloomberg LP）等公司，美国人口普查局（US Census Bureau）、联邦航空管理局（Federal Aviation Administration）和美国陆军（US Army）等政府机构，北极星（Polaris）反人口贩卖组织、西蒙-斯科约特预防种族灭绝中心（Simon-Skjodt Center for the Prevention of Genocide）等非营利组织。这些组织的领导者已经说服了我们，相信也会说服你—发展数学公司的大思维是不可避免且势在必行的。
这是因为，当你看到更多、学会更多、推断更多时，你就有能力更果断地行动去完成新的任务；随着新近显露的复杂细节可以交由计算机管理，你就有更多的精力去处理复杂的决策，管理迄今为止被认为是难以管理的事情。数学公司的力量对于为客户和社会创造价值而言，如同过去的土地、劳动力和资本一样重要。较之以前，这种未来的力量会促使你提出更大的问题。它使你更有远见，更好地预见未来，并设计出曾经无法想象的解决方案。
这种力量能帮助我们在曾经不可知的世界中寻找隐藏的秘密—关于人类系统、生态系统、社会系统、组织系统以及诸如芝加哥、巴黎和北京等城市系统的运作，让你能够理解这些系统前所未有的运作方式。它会将你带入一个划时代的临界点，所有的个体技术和人类智力在此协同工作，效果远超各部分简单的相加。
大思维，大收获
数学公司基于一个永恒的原则：魔法在细节之中。这个原则在人类活动中能指引优秀的演奏家一路前行并不令人惊讶。20世纪伟大的爵士单簧管演奏家和乐队领袖班尼·古德曼（Benny Goodman）曾说过：“你开始失去细节之时，无论音乐还是生活……你便开始失去实质。”古德曼所指虽然不是组织事务，但将之用于组织事务却很适合。尽管我们大多数人希望尽可能地避免复杂性，但这样做会使我们失去实质。
设想你乘坐航班正从芝加哥、巴黎或北京这些重要城市上方飞过，夜空之下一片漆黑，犹如置身夜晚中的海洋一般，你什么也看不到。正当你俯视之时，有人扳动电网开关，当今人类的活动网络瞬间被点亮，尽收眼底。进一步想象一下，有人再次扳动开关，未来的都市景象惊现于你的一瞥之间。在你曾经以为什么都没有的地方，看到一个鲜活的世界—无论现在还是未来。黑暗中散发着无尽的细节，你可感知并展望闻所未闻的万千样貌。
“扳动开关”来查看过去隐藏的细节和关于未来的深刻见解，这种能力彰显了数学公司的潜力。技术的飞跃，使得我们先前难以明辨之处，现在有了细纹理、高分辨率的全新图像。借助机器智能，我们得以发现一直处于朦胧之中的模式、异常和关联，而机器智能则建立在称为“数据科学”的一揽子技术之上。
这种能力不仅仅源于技术，也来自一种新型的领导才能。这种领导才能通过打破墨守成规的束缚来照亮黑暗。最好的决策总是来自直觉和经验，这类顽固的念头会首当其冲地被击碎。当你挣脱这些有形或无形的束缚时，你所领导的组织中的每一个系统、每一个业务流程都将随之脱胎换骨。每个行业的每项战略都将从根本上发生转变。
五年前，我们开始探索技术如何与新型领导能力和更快的创新相结合，从而影响企业、政府和非营利组织。在研究了数百个组织之后，我们提炼出构成未来成功组织模型的要素，合乎这个模型的组织，我们称之为数学公司。
之所以将这种新型组织称作数学公司，是因为它是由数据驱动的。数据在精巧的算法中被挖掘。领导这类组织，你会领略一种新的科学管理方式，其中充满了鼓舞人心的领导力和目标。
数学公司不只是回顾成功的公司做了什么。新技术和新思维创造了过去无法想象的突破，固守旧观念显然无法捷足先登。展望先行者开创性的尝试，才是成功之道。
事实上，高瞻远瞩者，得以窥见必备技能、新兴战略、创新技术，以及培养人才和组织变革的经验教训。这种前瞻性的展望，给领导者尤其是发展我们所说的“未来力量”提供了思想和行动的指引。未来力量，是结合特殊领导技巧与机器智能技术来预见未来并塑造未来的能力。
成为数学公司并非像“扳动开关”这般容易，因此至今还没有哪个组织成为一家成熟的数学公司。不过许多领导者已经把关键部分落实到位—结合新思维、新数据应用和高级计算，以期在新时代到来时取得先机。这些领导者很清楚，他们的技术和战略创新正在颠覆旧方法，如同20世纪80年代的质量运动和20世纪90年代末的互联网一样，最终改变了一切。
拥抱复杂性以揭示真相并对未来的可能性和结果加以预测，这种转变恰好展示了数学公司的意义和力量。你可能深陷旧有束缚而不自知，一旦突破这些束缚，你便可以通过机器来预测事件进展。你可以设想以前从未想过的进步，释放想象力而一展身手，解决先前百思不得其解的问题。
数学公司的领导人当然也会使用分析和大数据以及人工智能等先进技术。但是，数学公司的能力不仅限于挖掘大数据集。挖掘大数据集这项长达10年的努力，将组织聚焦于查询特定的、通常是专有的大量数据来回答已知问题。
数学公司还注重查询一个更加开放和无处不在的数据领域来回答未知问题，即在循规蹈矩的思想阵地之外寻找和回答问题，洞悉未来，从而突破过去的束缚。从一个扩展的细节网格，到将新思维和新方法应用于实践，数学公司将赋予你从未有过的决策选择和决策路线。
如果说过去是关于分析和大数据的，那么未来是关于数学公司大思维的。大思维来自机器的数学智慧与你自身的想象/智力的结合。这将触发组织绩效的下一个飞跃。
大思维可以帮助你识别金融系统中曾经难以察觉的黑客行为，发现替代电池和电线的新能源，找到全球供应链中推动保修索赔的问题，找出使员工医疗保健成本增长的公司政策缺陷，生产尚未合成的材料以便使从轮胎到人造髋关节的产品使用寿命加倍，或者推出新业务，将机器和人类智能嵌入软件之中（就像自动驾驶卡车一样），产生高于基础产品本身十倍的价值。
大思维也可以帮助你确定流行病如何发生以及如何加以阻止，分析某些地区为何犯罪率高并展示如何预防，分析大城市的交通瓶颈并设法消除，解决诸如贫困、恐怖主义和气候变化等全球难题。
本书前面的部分将描述正在解决这类问题的先行者。比如，默克（Merck）、洲际酒店集团（InterContinental Hotels Group）和彭博社（Bloomberg LP）等公司，美国人口普查局（US Census Bureau）、联邦航空管理局（Federal Aviation Administration）和美国陆军（US Army）等政府机构，北极星（Polaris）反人口贩卖组织、西蒙-斯科约特预防种族灭绝中心（Simon-Skjodt Center for the Prevention of Genocide）等非营利组织。这些组织的领导者已经说服了我们，相信也会说服你—发展数学公司的大思维是不可避免且势在必行的。
这是因为，当你看到更多、学会更多、推断更多时，你就有能力更果断地行动去完成新的任务；随着新近显露的复杂细节可以交由计算机管理，你就有更多的精力去处理复杂的决策，管理迄今为止被认为是难以管理的事情。数学公司的力量对于为客户和社会创造价值而言，如同过去的土地、劳动力和资本一样重要。较之以前，这种未来的力量会促使你提出更大的问题。它使你更有远见，更好地预见未来，并设计出曾经无法想象的解决方案。
这种力量能帮助我们在曾经不可知的世界中寻找隐藏的秘密—关于人类系统、生态系统、社会系统、组织系统以及诸如芝加哥、巴黎和北京等城市系统的运作，让你能够理解这些系统前所未有的运作方式。它会将你带入一个划时代的临界点，所有的个体技术和人类智力在此协同工作，效果远超各部分简单的相加。
大思维，大收获
数学公司基于一个永恒的原则：魔法在细节之中。这个原则在人类活动中能指引优秀的演奏家一路前行并不令人惊讶。20世纪伟大的爵士单簧管演奏家和乐队领袖班尼·古德曼（Benny Goodman）曾说过：“你开始失去细节之时，无论音乐还是生活……你便开始失去实质。”古德曼所指虽然不是组织事务，但将之用于组织事务却很适合。尽管我们大多数人希望尽可能地避免复杂性，但这样做会使我们失去实质。
序言
译者序
本书作者将数字时代的企业简称为“数学公司”，那么什么是数学公司？简单来说，是基于数学模型的公司，或者说是由数据和算法驱动的公司。显然，这是一种未来的公司形态，和当前热门的数字化转型密切相关。作者的数学公司的提法和译者在《Cloud Foundry：从数字化战略到实现》和《Greenplum：从大数据战略到实现》中倡导的“数字化-大数据-数学公司”的三部曲战略不谋而合，所以我们欣然和出版社合作，把此著作翻译成中文，介绍给国内的读者。
那么，这本书适合哪些读者呢？洞悉数字世界无穷价值但又无从下手的先知先觉者；数字化转型的领导者、从业人员；对机器智能（或人工智能）、数据和算法如何驱动组织创造神奇价值感兴趣的读者；想了解数字时代哪些行业会被机器取代而早做准备的读者；关注个人隐私数据现状及其保护的读者；致力于通过数据和算法造福社会公益的读者。对于这些读者以及希望了解数字化实践动态的读者而言，这本书不容错过。
这绝不是一本泛泛而谈的书，书中丰富的例子来自福特、彭博社、洲际酒店、博思艾伦、葛兰素史克等实践数学公司理念的先行者，这些真实的案例具有极高的参考价值，能够帮助读者建立一个从用户场景到技术选型的端到端的战略和实现。
翻译这样一本干货满满的书，我们既觉得荣幸，又觉得压力颇大。尽管各位译者均来自数字化转型的第一线，但丝毫不敢懈怠。这里，真诚感谢机械工业出版社为我们创造了这么好的机会，将如此精彩的著作交由我们翻译。同时，感谢全体译者的辛勤付出，大家常常工作到深夜并放弃周末的休息时间，感谢各位译者的家人的支持及陪伴。参与翻译工作的还有张建丰、段旻，在此一并致谢！
由于水平及时间的限制，译稿中疏漏及不足之处在所难免，敬请读者指正，相关建议可提交给出版社或译者的数字化三部曲网站DigitX.cn，我们会及时回复。
冯雷，Pivotal中国常务董事（Managing Direetor）兼研发中心总经理
冯瑜，逢博物联网技术创始人
2019年6月23日
本书作者将数字时代的企业简称为“数学公司”，那么什么是数学公司？简单来说，是基于数学模型的公司，或者说是由数据和算法驱动的公司。显然，这是一种未来的公司形态，和当前热门的数字化转型密切相关。作者的数学公司的提法和译者在《Cloud Foundry：从数字化战略到实现》和《Greenplum：从大数据战略到实现》中倡导的“数字化-大数据-数学公司”的三部曲战略不谋而合，所以我们欣然和出版社合作，把此著作翻译成中文，介绍给国内的读者。
那么，这本书适合哪些读者呢？洞悉数字世界无穷价值但又无从下手的先知先觉者；数字化转型的领导者、从业人员；对机器智能（或人工智能）、数据和算法如何驱动组织创造神奇价值感兴趣的读者；想了解数字时代哪些行业会被机器取代而早做准备的读者；关注个人隐私数据现状及其保护的读者；致力于通过数据和算法造福社会公益的读者。对于这些读者以及希望了解数字化实践动态的读者而言，这本书不容错过。
这绝不是一本泛泛而谈的书，书中丰富的例子来自福特、彭博社、洲际酒店、博思艾伦、葛兰素史克等实践数学公司理念的先行者，这些真实的案例具有极高的参考价值，能够帮助读者建立一个从用户场景到技术选型的端到端的战略和实现。
翻译这样一本干货满满的书，我们既觉得荣幸，又觉得压力颇大。尽管各位译者均来自数字化转型的第一线，但丝毫不敢懈怠。这里，真诚感谢机械工业出版社为我们创造了这么好的机会，将如此精彩的著作交由我们翻译。同时，感谢全体译者的辛勤付出，大家常常工作到深夜并放弃周末的休息时间，感谢各位译者的家人的支持及陪伴。参与翻译工作的还有张建丰、段旻，在此一并致谢！
由于水平及时间的限制，译稿中疏漏及不足之处在所难免，敬请读者指正，相关建议可提交给出版社或译者的数字化三部曲网站DigitX.cn，我们会及时回复。
冯雷，Pivotal中国常务董事（Managing Direetor）兼研发中心总经理
冯瑜，逢博物联网技术创始人
2019年6月23日
媒体评论
最近有很多介绍如何应用大数据更好地帮助企业进行决策的著作，本书更领先一步，通过介绍如何在企业中应用数据分析与机器智能，帮助企业提升创造力和决策力。强烈建议企业的领导者和决策者阅读这本书，以从容应对快速变化的世界。
Larry Bossidy
Honeywell前主席，CEO
在这本有趣且通俗易懂的书中，作者阐明了机器智能无法完全取代人类的观点，他们认为企业更具创造性地利用机器的智能，可以实现更高的生产力，进行更有价值的创新并创造更高的利润。
Amy Webb
Future Today Institute 创始人，CEO
本书对机器智能与企业管理者的想象力充分融合而产生的爆炸式效果进行了引人入胜的描述，阐明企业管理者需要以创新性的方式解决健康、流动性和安全等领域的棘手问题。本书介绍的方法为在当前复杂的市场环境下以数字化手段进行创新提供了很好的方案。
Michael Useem
宾夕法尼亚大学沃顿商学院教授
Larry Bossidy
Honeywell前主席，CEO
在这本有趣且通俗易懂的书中，作者阐明了机器智能无法完全取代人类的观点，他们认为企业更具创造性地利用机器的智能，可以实现更高的生产力，进行更有价值的创新并创造更高的利润。
Amy Webb
Future Today Institute 创始人，CEO
本书对机器智能与企业管理者的想象力充分融合而产生的爆炸式效果进行了引人入胜的描述，阐明企业管理者需要以创新性的方式解决健康、流动性和安全等领域的棘手问题。本书介绍的方法为在当前复杂的市场环境下以数字化手段进行创新提供了很好的方案。
Michael Useem
宾夕法尼亚大学沃顿商学院教授
