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Only Humans Need Apply (Davenport, Thomas H. / Kirby, Julia)
Only Humans Need Apply
Untertitel Winners and Losers in the Age of Smart Machines
Autor Davenport, Thomas H. / Kirby, Julia
Verlag HarperCollins
Sprache Englisch
Mediaform Adobe Digital Editions
Erscheinungsjahr 2016
Artikelnummer 29240037
ISBN 978-0-06-243860-7
Plattform EPUB
Kopierschutz Wasserzeichen
Ausstattung/Verpackung No CA Prop 65 Hazard Warning; TEXT_AND_DATA_MINING_PROHIBITED_03
CHF 14.92
Zusammenfassung
How should we adapt to an AI-driven future? "e;The world the authors describe may be unsettling, but it is [one we] will likely live to see."e; -The Wall Street JournalNearly half of all working Americans could be at risk losing their jobs because of technology. That includes millions of knowledge workers-writers, paralegals, assistants, medical technicians-now threatened by accelerating advances in artificial intelligence.The industrial revolution shifted workers from farms to factories. In Era One of automation, machines relieved humans of manually exhausting work. Today, Era Two of automation continues to wash across the entire services-based economy that has replaced jobs in agriculture and manufacturing. Era Three, and the rise of AI, is dawning. Smart computers are demonstrating they are capable of making better decisions than humans. Brilliant technologies can now decide, learn, predict, and even comprehend much faster and more accurately than the human brain, and their progress is accelerating. Where will this leave lawyers, nurses, teachers, and editors? How do we find sustainable careers in the near future?Only Humans Need Apply reframes the conversation about automation, arguing that the future of increased productivity and business success isn't either human or machine. It's both. The key is augmentation, utilizing technology to help humans work better, smarter, and faster. Instead of viewing these machines as competitive interlopers, we can see them as partners and collaborators in creative problem-solving as we move into the next era together. The choice is ours."e;A fine call to action in the face of uncertainty."e; -Financial Times

An invigorating, thought-provoking, and positive look at the rise of automation that explores how professionals across industries can find sustainable careers in the near future

Nearly half of all working Americans risk losing their jobs because of technology. It's not only blue-collar jobs at stake. Millions of educated ?knowledge? workers?journalists, lawyers, doctors, marketers?are threatened by accelerating advances in artificial intelligence.

The industrial revolution shifted workers from farms to factories. In the first era of automation, machines relieved humans of manually exhausting work. Today Era Two of automation continues to wash across the entire services-based economy, replacing jobs in agriculture and manufacturing. Now Era Three, the rise of ?cognitive computing,? is dawning. Smart computers are demonstrating they are capable of making better decisions than humans. Brilliant technologies can now learn, predict, decide, and even comprehend much faster and more accurately than the human brain, and their progress is accelerating. Where will this leave financial advisors, scientists, teachers, and other professionals?

In Only Humans Need Apply, Thomas H. Davenport and Julia Kirby reframe the conversation about automation, arguing that the future of increased productivity and business success isn't either human or machine. It's both. The key is augmentation, utilizing technology to help humans work better, smarter, and faster. Instead of viewing these machines as competitive interlopers, we must see them as partners and collaborators in creative problem solving as we move into the next era. The choice is ours.

Thomas H. Davenport is the President's Distinguished Professor in Management and Information Technology at Babson College, the cofounder of the International Institute for Analytics, a fellow of the MIT Initiative on the Digital Economy, and a senior advisor to Deloitte Analytics. He teaches analytics and big data in executive programs at Babson, Harvard Business School, MIT Sloan School, and Boston University, and is the author or coauthor of seventeen books.