Why AI Isn't Working at Work (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Notion Press, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Paperback. AI adoption has exploded. Business results have not. In three years, generative AI has moved from experiment to boardroom priority. Organisations have invested heavily in models, licences, infrastructure and transformation. Individuals can draft, summarise and analyse faster than ever. Yet more activity has not reliably produced better organisational decisions or a financial return. The evidence is difficult to dismiss: 56% of chief executives told PwC that AI had delivered neither higher revenue nor lower costs.Klarna said its AI was doing the work of 700 customer-service agents. It later brought people back to protect the service promise.Microsoft is investing $2.5 billion and embedding 6,000 specialists inside customers' organisations to turn AI systems into measurable outcomes.This does not mean that AI has failed. It means that many organisations are still using it in the wrong role. We brought the Google habit to generative AI: ask a question, receive an answer, move on. But AI is not merely a search engine. Its greater value comes as a cognitive sparring partner-a system that helps leaders examine assumptions, challenge bias and reason through complexity. It can accelerate thinking. It cannot supply the judgement, context or accountability that only a leader can provide. Why AI Isn't Working at Work introduces the ABC Model-Assumptions, Biases and Complexity-a practical discipline for deciding: when AI is the right tool and when it is not;when an answer can move quickly and when it must be challenged;where human knowledge, verification and judgement must take over;how to turn fluent output into a decision that is safe enough to act on.You will learn the model, the process and the recurring pitfalls of working with AI along with a sixty-second scan for everyday work and a deeper loop for decisions that are expensive to reverse. AI is not the decision-maker. It is the sparring partner.The leader still owns the last mile of thinking. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9798906736383
- Título
- Why AI Isn't Working at Work (Paperback)
- Autor
- Amit Srivastava
- Editorial
- Notion Press
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798906736383
In three years, generative AI has moved from experiment to boardroom priority. Organisations have invested heavily in models, licences, infrastructure and transformation. Individuals can draft, summarise and analyse faster than ever. Yet more activity has not reliably produced better organisational decisions or a financial return.
The evidence is difficult to dismiss:
- 56% of chief executives told PwC that AI had delivered neither higher revenue nor lower costs.
- Klarna said its AI was doing the work of 700 customer-service agents. It later brought people back to protect the service promise.
- Microsoft is investing $2.5 billion and embedding 6,000 specialists inside customers’ organisations to turn AI systems into measurable outcomes.
We brought the Google habit to generative AI: ask a question, receive an answer, move on. But AI is not merely a search engine. Its greater value comes as a cognitive sparring partner—a system that helps leaders examine assumptions, challenge bias and reason through complexity. It can accelerate thinking. It cannot supply the judgement, context or accountability that only a leader can provide.
Why AI Isn’t Working at Work introduces the ABC Model—Assumptions, Biases and Complexity—a practical discipline for deciding:
- when AI is the right tool and when it is not;
- when an answer can move quickly and when it must be challenged;
- where human knowledge, verification and judgement must take over;
- how to turn fluent output into a decision that is safe enough to act on.
AI is not the decision-maker. It is the sparring partner.
The leader still owns the last mile of thinking.
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