Thinking in AI : The Foundations: From AI First to AI Native, From Agent to Multi-Agent
Sprache: Englisch
Verlag: Amazon Digital Services LLC - Kdp Sep 2026, 2026
- Softcover
- Neu
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer:in bei ZVAB seit 14. August 2006
Zustand: Neu
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Neuware - Most companies say they use AI. Very few can say what they are becoming - or answer one question: if every AI tool were switched off tomorrow, would the business still run Thinking in AI: The Foundations gives every reader - executive, manager, employee or engineer - one shared set of ideas for adopting AI on purpose: the three adoption levels (AI First, AI Embedded, AI Native); the shutdown test that reveals which level you are really at; the difference between an agent (a thing you can count), an autonomy level (a degree you can set) and a multi-agent system (a system you can organize); the five-level autonomy scale; the four-layer model built on a deterministic core; the four work groups; the four-step roadmap and the four conditions no transformation survives without. Every idea is shown, not lectured, on three fictional companies - Cedar Bank, Oakridge Manufacturing and Harbor Securities - with the same people and numbers that run through all six books. After this book you will be able to: - Classify any company, project or tool into one of three adoption levels - and explain, in one sentence, why- Apply the shutdown test to a business unit and read the answer correctly- Tell an AI agent from an autonomy level from a multi-agent system, and ask the right test question of each- Place any piece of software on the five-level autonomy scale and say what the human does at that level- Put any AI initiative into the four-layer model and name the one thing that must never change- Explain the four-step roadmap and the four work groups, and why skipping a step is the most common cause of failure- Check a transformation plan against the four mandatory conditions before money is spent16 chapters, 16 figures, a self-test with answer keys in every chapter, a 60-term glossary and worksheets. Read it first; the other five books each take one seat in the company. 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.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9798172219764
- Titel
- Thinking in AI : The Foundations: From AI First to AI Native, From Agent to Multi-Agent
- Autor
- Vu Tri Cong Mobiluck - Code247 Ai
- Verlag
- Amazon Digital Services LLC - Kdp Sep 2026
- Erscheinungsjahr
- 2026
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-13
- 9798172219764
- Artikelgewicht
- 322 Gramm
- Abmessungen
- 229x152x13 mm
- Serie
- Buch 1 von 6: Thinking in AI
Most companies say they use AI. Very few can say what they are becoming — or answer one question: if every AI tool were switched off tomorrow, would the business still run?
Thinking in AI: The Foundations gives every reader — executive, manager, employee or engineer — one shared set of ideas for adopting AI on purpose: the three adoption levels (AI First, AI Embedded, AI Native); the shutdown test that reveals which level you are really at; the difference between an agent (a thing you can count), an autonomy level (a degree you can set) and a multi-agent system (a system you can organize); the five-level autonomy scale; the four-layer model built on a deterministic core; the four work groups; the four-step roadmap and the four conditions no transformation survives without.
Every idea is shown, not lectured, on three fictional companies — Cedar Bank, Oakridge Manufacturing and Harbor Securities — with the same people and numbers that run through all six books.
After this book you will be able to:
- Classify any company, project or tool into one of three adoption levels — and explain, in one sentence, why
- Apply the shutdown test to a business unit and read the answer correctly
- Tell an AI agent from an autonomy level from a multi-agent system, and ask the right test question of each
- Place any piece of software on the five-level autonomy scale and say what the human does at that level
- Put any AI initiative into the four-layer model and name the one thing that must never change
- Explain the four-step roadmap and the four work groups, and why skipping a step is the most common cause of failure
- Check a transformation plan against the four mandatory conditions before money is spent
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.
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