今天，智能机器无处不在。在你的工作中。在你的日常生活中（Uber，Waze和像Alexa和Siri这样的虚拟助手）。它存于指导我们世界经济的许多机构中。顺便说一句，这只是一个开始。

你可能不知道，但通过人工智能（AI），Netflix向我们推荐电影和电视剧。这就是Amazon如何将正确的产品指向其客户，或Facebook在我们的newsfeed（消息来源）中向我们展示相关内容。

然而，随着我们正在经过变革，人工智能正变得越来越强大，而不仅仅是一点帮助。技术创新超越了我们在许多工作中的最大品质。一些例子是：

还有很多其他的例子，但无可否认，机器已经超越了我们的一些能力。这种情况继续发生的趋势非常大。

但没什么阻止我们利用这种机器的发展。

"O Que Fazer Quando As Máquinas Fazem Tudo" 为改善业务的各个方面提供了宝贵而实用的规则。如何利用人工智能来提高人的能力。此外，创建混合商业产品（物理部分，数字部分）。

"What To Do When Machines Do Everything" （逐字翻译中称为 "当机器做所有事时该怎么办" ），共有256页。这部作品由Malcolm Frank，Paul Roehrig和Ben Pring撰写，展示了 "如何在AI，算法，机器人和大数据的世界中取得成功" 。

这本书是一本实用指南，向您展示如何在新时代、智能机器时代蓬勃发展。

关于这部作品的一个非常有趣的事情是章节很短。它呈现的是连贯性，但不是凝聚性。其为我们提供了更多机器化文本的观念。就像和机器人在说话。

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What To Do When Machines Do Everything （英文版）。

这部作品由 Cognizant 的三名员工撰写- Cognizant 是专业IT服务领域的全球参考公司。

从担任战略与营销执行副总裁的Malcolm Frank开始。

接下来是Paul Roehrig， Center for the Future of Work 创始人，以及 Cognizant Digital Business 的战略和营销副总裁。

最后，Ben Pring，是目前 Cognizant 的 Center for the Future of Work 的领先。

该书适用于人工智能（AI）领域的领导者，管理者，学生和投资者。对于那些希望掌握如何在他们工作的公司中应用AI的一般知识的人，以及旨在产生利润的人。

一些公司将从这次 "第四次工业革命" 中受益;

要使用新机器，请使用 "AHEAD" 战略： "Automate（自动化）" ， "Halo（仪器化）" ， "Enhance（增强）" ， "Abundance（丰富）" 和 "Discovery（发现）";

机器的目的不是取代人类，而是提高我们的品质;

新的数字工具能够构建更加光明的未来。

概述： "当机器做所有事时，对我们会发生什么？"

虽然自第一次工业革命以来机器一直不断变化，但我们的担忧还是一样的： "机器会占用我的工作吗？"

大约1800年，勒德分子回应了他们工作中引入的机器，打破了它们。他们这样做是因为他们恐怕他们的活动有被替换的危险。最后，他们是对的。

还有另一个事实。在19世纪初，大约80％的美国工人从事农业。目前，这个数字甚至不是2％。

据作者们说， "当第二次工业革命期间蒸汽机使得机械化时，专家们担心用人工替代机器会使" 人口变得多余 "。"

目前，这种思想仍然是恰当的。Oxford大学的一项研究估计，在未来十年，大约50％的工作可能会被机器取代。

虽然我们不确定从今天后会发生什么，但我们有理由相信增长即将发生。据作者说，有三个：

"无所不在的技术 - 技术无处不在 。当物联网变为现实时，几乎所有东西都将受到技术启发，联结和智能化。当技术无处不在时，转型可以来自任何地方";

"依2030年的标准，我们不好 。到2030年，我们将记住当今社会的许多方面，并思考" 我们如何忍受其？ "我们对新机器方面需要解决很多问题，并且在此过程中会产生新的大规模需求形式";

"走向数字化 。公司正在进行数字化，围绕新机器的功能组织人员和流程。从惯性区正在出现越来越多吸引人的新商业模式，导致行业绩效排行榜的重组 。"

大体上，劳动力将发生重大变化，在这种新环境中知道 "做什么" 肯定会成为一种优势。

在作者们看来，G7的劳动力将以三种不同的方式进行改变： 工作自动化 ， 工作改进 和 创造就业机会 。

对他们来说，任何对机器对工作影响的预测都必须考虑这三个方面：自动化，改进和创造就业机会。

现在，以便了解下一个世界场景，您有必查看四个关键主题，即：

"手工与智力工作 ：研究人员和我们许多人仍然以为手工和智力工作是可交换的（因此，同样能自动化）。它们不是，并且它们被机器取代也不同";

"工作与任务 ：我们倾向于将工作以广泛方式来看而不是由多任务组成的，有些是自动化的，有些则不是。有些会改善，有些只会改变";

"技术作为工作的驱逐舰和创造者 ：历史上看到的每一项重大技术变革都也创造了就业机会";

"时间 ：当试图了解未来时，最重要的变量之一就是时间。它经常被忽视或扩展到使得一些预测毫无意义";

概述： "AHEAD模型 - 利用新机器的五种方式"

我们现在将展示创办成功数字业务的五种方法。考虑其哪些战略（数字倡议和运营）适合每个类别。

自动化： 有一些关键问题能帮助我们。有可能自动化已存在的流程吗？如果有聊天平台，有可能植入基于AI的服务吗？

如果您的业务是特定的，可能有一些流程能够自动化。

仪器化： 据作者们说，在未来几年中，除食品外，任何价格超过5美元的产品，都将被仪器化。因此，您必须在业务计划中仪器化所有产品和机器。

"有何普通的实物能变得职能？您可以生成哪些数据来帮助您查看以前看不见的事物？";

增强： 使用这些机器来提高员工的工作效率，并提高客户满意度。

丰富： 您如何使用机器来降低成本并扩大当前市场的规模？我们谈论的成本降低了几十倍，80-90％。你可能认为这不可能，但真是吗？

发现： 贵公司有哪些可能的发现？换句话说，您有何利用机器的创新来改变公司的研发流程的可能性？

据作者们说： "那些在数字计划方面取得成功的人往往会清楚地思考他们的目的。"

他们平衡了五个价值观; 自动化业务流程，通过收集现有产品的数据，来提高产品的价值，改善人类的活动用数字工具，通过你的产品或基于技术的创新产品在市场上允许大量消费 "。"

不要以通用模型紧握。如果您认为这样行为有帮助，您将很快遇到严重困难。通用模型只不过表示天真。

Cláudio Torres在 "A Bíblia do Marketing Digital" 中说，人工智能也有广泛的可能性。该书强调了其应用于虚拟助手用途的重要性，虚拟助手会通过聊天平台和模式识别，分类文档和识别产品来充当客户服务。

最后，在 "A Startup Enxuta" 中，Eric Ries解释说， "创新" 这个词被广泛理解十分重要。它会表示原始的科学创获，现有技术的新用途，创建新的商业模式等。

好的，但在我生活中如何才能应用这个呢？

正如一直提出，人工智能不即将到来；它已经到达了。本书目的是向您展示，当机器做所有事时，你可以（也应该）做的机会有很多。

事实上， "那些在期望的大数字建设中获胜，获得令人难以置信的奖励，创造了历史的人，将会停止辩论并开始创造，不是预测未来，而是出去并发明了它。与新机器肩并肩地" 。

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“在电视上看体育比赛，有一辆车，第二天回答信息，计划保持多年的同样工作，使用银行; 这一切都将结束。”

機器做所有事情時該怎麼辦 - Malcolm Frank et al

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