AI Meets Strategy : A Product Manager's Guide to Leading Innovation

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AI Meets Strategy : A Product Manager's Guide to Leading Innovation

Srivastava, Anshuman/ Garg, Abhinav/ Mishra, Anshuman

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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 664 p.
言語 ENG
商品コード 9798868821387
DDC分類 658.0028563

Full Description

Explore how Artificial Intelligence (AI) is driving the evolution of product management through a unified approach to data. Written as a practical guide, this book equips modern product managers with the tools to harness AI and data to design, build, and scale innovative products.

Through actionable frameworks and real-world examples, you'll learn to define impactful AI problem statements and evaluate financial ROI and feasibility. Beyond strategy, this book addresses data operating model challenges such as data quality, system integration, adoption barriers, ethics, and governance. You'll be introduced to a practical framework for Trustworthy AI, one that combines sound data practices, ethical principles, and responsible governance with real-world product management tools.

Whether you are at a startup experimenting with AI or leading transformation in a global enterprise, AI Meets Strategy is your roadmap to building AI-enabled products that people believe in.

What You Will Learn

Adopt an AI-first mindset, where AI is central to product strategy.
Design sustainable systems that balance innovation with societal impact.
Craft enterprise-wide AI strategies that align with business goals, governance standards, and ethical principles

Who This Book is For

Aspiring to senior Product Managers

Part 1. AI: Foundations and Strategy.- Chapter 1. The AI Makeover: How Product Management is Evolving.- Chapter 2. Foundations of AI: Understanding Key Concepts and Terminology.- Chapter 3. Building a Truly AI-Powered Organization: Strategy, Integration, and Transformation.- Section 2. Building the Data Platform for AI Success.- Chapter 4. From Strategy to Execution: Building a Data Operating Model for AI-Ready Growth.- Chapter 5. Mastering Data Quality: Techniques, and Best Practices for Product Managers.- Section 3. Navigating the ML Landscape: Essential Knowledge for AI Product Leaders.- Chapter 6. Introduction to Machine Learning for Teaching Systems.- Chapter 7. From Prototype to Production: Scaling ML at Speed and Scale.- Chapter 8. The Ethical Framework: Building Trust in AI Through Human Values.- Section 4: AI in the Real World.- Chapter 9. Designing AI-Powered Products.- Chapter 10. Putting AI to Work: Case Studies in Applied Intelligence.- Chapter 11. Executive Perspectives: Navigating AI, Strategy, and the Future.