The AI-Native Casebook : Thirty Decisions from a Bank, a Manufacturer and a Securities Firm
Langue : anglais
Edité par Amazon Digital Services LLC - Kdp Sep 2026, 2026
Série : Livre 6 sur 6 - Thinking in AI
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AllemagneAHA-BUCH GmbH
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Neuware - Read a case for the decision, not the outcome. The outcome belongs to one company; the decision is yours. The AI-Native Casebook teaches by deciding. Thirty forks that the people of Cedar Bank, Oakridge Manufacturing and Harbor Securities stood at - the board paper with a Step 4 title on a Step 1 plan; two units that wanted to go native the same year; a vendor offering forced sales at level 4; an agent that passed its acceptance test and would have shipped four discontinued parts; a never-list workshop that signed nine of thirty-one; cohort two at nineteen per cent; a desk that wanted a rule changed as a setting; an injected invoice; a buyer who asked whether her job still existed; a unit that should stay exactly where it is. Each case gives the situation, the fork and what each branch would cost, what happened in the series' own numbers, and the lesson with a pointer to the book and chapter that explains it. Part A is the leader's forks, Part B the manager's and engineer's, Part C what appears after go-live. A closing chapter indexes all thirty cases to the seven ideas of the series. After this book you will be able to: - Recognise the fork in a real AI decision - and what each branch costs - before taking it- Name the step a proposal is really on and refuse the big question until it has evidence- Choose which unit goes native, who owns it, and what must be bounded first- Set autonomy by consequence, take a baseline before the vendor, put safety in the core- Read the numbers after go-live - exception rate, override rate, audit line - and act on the right one- Trace any decision to the idea it turns on and the chapter that explains it30 cases in three parts, 18 figures, a four-question self-test per case with answer keys. Book 6 of the Thinking in AI series; can be read on its own or as an index to the other five. In this series: 1 The Foundations - 2 Thinking in AI for Leaders - 3 Thinking in AI for Managers - 4 Thinking in AI at Work - 5 Thinking in Agents and AI-Native Systems - 6 The AI-Native Casebook. …
N° de réf. du vendeur 9798172237683
- Titre
- The AI-Native Casebook : Thirty Decisions from a Bank, a Manufacturer and a Securities Firm
- Auteur
- Vu Tri Cong Mobiluck - Code247 Ai
- Éditeur
- Amazon Digital Services LLC - Kdp Sep 2026
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 13 chiffres
- 9798172237683
- Poids de l'article
- 213 grammes
- Dimensions
- 229x152x8 mm
- Série
- Livre 6 sur 6: Thinking in AI
Read a case for the decision, not the outcome. The outcome belongs to one company; the decision is yours.
The AI-Native Casebook teaches by deciding. Thirty forks that the people of Cedar Bank, Oakridge Manufacturing and Harbor Securities stood at — the board paper with a Step 4 title on a Step 1 plan; two units that wanted to go native the same year; a vendor offering forced sales at level 4; an agent that passed its acceptance test and would have shipped four discontinued parts; a never-list workshop that signed nine of thirty-one; cohort two at nineteen per cent; a desk that wanted a rule changed as a setting; an injected invoice; a buyer who asked whether her job still existed; a unit that should stay exactly where it is.
Each case gives the situation, the fork and what each branch would cost, what happened in the series' own numbers, and the lesson with a pointer to the book and chapter that explains it. Part A is the leader's forks, Part B the manager's and engineer's, Part C what appears after go-live. A closing chapter indexes all thirty cases to the seven ideas of the series.
After this book you will be able to:
- Recognise the fork in a real AI decision — and what each branch costs — before taking it
- Name the step a proposal is really on and refuse the big question until it has evidence
- Choose which unit goes native, who owns it, and what must be bounded first
- Set autonomy by consequence, take a baseline before the vendor, put safety in the core
- Read the numbers after go-live — exception rate, override rate, audit line — and act on the right one
- Trace any decision to the idea it turns on and the chapter that explains it
In this series: 1 The Foundations · 2 Thinking in AI for Leaders · 3 Thinking in AI for Managers · 4 Thinking in AI at Work · 5 Thinking in Agents and AI-Native Systems · 6 The AI-Native Casebook.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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