Joshua Gans

Avi Goldfarb

Ajay Agrawal

Cheap changes everything -- The magic of prediction -- Why it's called intelligence -- Data is the new oil -- The new division of labor -- Unpacking decisions -- The value of judgment -- Taming complexity -- What machines can learn -- Fully automated decision-making -- Deconstructing workflows -- Decomposing decisions -- Job redesign -- AI in the C-suite -- When AI transforms your business -- Managing AI risk -- Beyond business

The Simple Economics of Artificial Intelligence

Prediction Machines

"What does AI mean for your business? Read this book to find out." -- Hal Varian, Chief Economist, Google Artificial intelligence does the seemingly impossible, magically bringing machines to life--driving cars, trading stocks, and teaching children. But facing the sea change that AI will bring can be paralyzing. How should companies set strategies, governments design policies, and people plan their lives for a world so different from what we know? In the face of such uncertainty, many analysts either cower in fear or predict an impossibly sunny future. But in Prediction Machines, three eminent economists recast the rise of AI as a drop in the cost of prediction. With this single, masterful stroke, they lift the curtain on the AI-is-magic hype and show how basic tools from economics provide clarity about the AI revolution and a basis for action by CEOs, managers, policy makers, investors, and entrepreneurs. When AI is framed as cheap prediction, its extraordinary potential becomes clear: Prediction is at the heart of making decisions under uncertainty. Our businesses and personal lives are riddled with such decisions. Prediction tools increase productivity--operating machines, handling documents, communicating with customers. Uncertainty constrains strategy. Better prediction creates opportunities for new business structures and strategies to compete. Penetrating, fun, and always insightful and practical, Prediction Machines follows its inescapable logic to explain how to navigate the changes on the horizon. The impact of AI will be profound, but the economic framework for understanding it is surprisingly simple.

The Disruptive Economics of Artificial Intelligence

Power and Prediction

Andrew Leigh

How to get more innovation and more equality. Is economic inequality the price we pay for innovation? The amazing technological advances of the last two decades—in such areas as artificial intelligence, genetics, and materials—have benefited society collectively and rewarded innovators handsomely: we get cool smartphones and technology moguls become billionaires. This contributes to a growing wealth gap; in the United States; the wealth controlled by the top 0.1 percent of households equals that of the bottom ninety percent. Is this the inevitable cost of an innovation-driven economy? Economist Joshua Gans and policy maker Andrew Leigh make the case that pursuing innovation does not mean giving up on equality—precisely the opposite. In this book, they outline ways that society can become both more entrepreneurial and more egalitarian. All innovation entails uncertainty; there's no way to predict which new technologies will catch on. Therefore, Gans and Leigh argue, rather than betting on the future of particular professions, we should consider policies that embrace uncertainty and protect people from unfavorable outcomes. To this end, they suggest policies that promote both innovation and equality. If we encourage innovation in the right way, our future can look more like the cheerful techno-utopia of Star Trek than the dark techno-dystopia of The Terminator.

How to Create a Future That Is More Star Trek Than Terminator

Innovation + Equality

Stewart Brand famously declared, “Information wants to be free.” Except he didn’t (not really). And it doesn’t. Information is much more complicated than that. What information really wants—what makes it more valuable, useful, and immediate, Joshua Gans argues—is to be shared. Using the tools and logic of information economics, Gans shows how sharing enhances most information’s value. He also shows how the business models of traditional media companies, gatekeepers who have relied on scarcity and control, have collapsed in the face of new technologies. Equally important, he argues that sharing can revive moribund, threatened industries even as he examines platforms that have, almost accidentally, thrived in this new environment. Provocative, intriguing, and useful, Information Wants to Be Shared will change the way you think about your ideas and the media you use to consume and produce them. HBR Singles provide brief yet potent business ideas, in digital form, for today's thinking professional.

Information Wants to Be Shared

A guide to the pandemic economy: essential reading about the long-term implications of our current crisis. The COVID-19 pandemic has unleashed a firehose of information (much of it wrong) and an avalanche of opinions (many of them ill-founded). Most of us are so distracted by the everyday awfulness that we don't see the broader issues in play. In this book, economist Joshua Gans steps back from the short-term chaos to take a clear and systematic look at how economic choices are being made in response to COVID-19. He shows that containing the virus and pausing the economy--without letting businesses fail and people lose their jobs--are the necessary first steps.Gans outlines the phases of the pandemic economy, from containment to reset to recovery and enhancement. Warning against thinking in terms of a "tradeoff" between public health and economic health, Gans explains that containment gives us the opportunity to develop effective testing that will make it safe for people to interact. Once the virus is contained, we will need to pivot toward innovating, and, finally, we will come together to plan how to protect ourselves from future pandemics. He looks at policy tools that might aid an economic recovery, distinguishing between economic losses during a pandemic and a recession. Gans lays out the economic choices accessibly but with urgency, leaving politics out of it. Economics in the Age of COVID-19 is essential reading for anyone interested in the long-term implications of our current crisis.--

Economics in the Age of COVID-19

An expert in management takes on the conventional wisdom about disruption, looking at companies that proved resilient and offering managers tools for survival.

The Disruption Dilemma

Disruption resulting from the proliferation of AI is coming. The authors of the bestselling Prediction Machines can help you prepare. Artificial intelligence (AI) has impacted many industries around the world—banking and finance, pharmaceuticals, automotive, medical technology, manufacturing, and retail. But it has only just begun its odyssey toward cheaper, better, and faster predictions that drive strategic business decisions. When prediction is taken to the max, industries transform, and with such transformation comes disruption. What is at the root of this? In their bestselling first book, Prediction Machines, eminent economists Ajay Agrawal, Joshua Gans, and Avi Goldfarb explained the simple yet game-changing economics of AI. Now, in Power and Prediction, they go deeper, examining the most basic unit of analysis: the decision. The authors explain that the two key decision-making ingredients are prediction and judgment, and we perform both together in our minds, often without realizing it. The rise of AI is shifting prediction from humans to machines, relieving people from this cognitive load while increasing the speed and accuracy of decisions. This sets the stage for a flourishing of new decisions and has profound implications for system-level innovation. Redesigning systems of interdependent decisions takes time—many industries are in the quiet before the storm—but when these new systems emerge, they can be disruptive on a global scale. Decision-making confers power. In industry, power confers profits; in society, power confers control. This process will have winners and losers, and the authors show how businesses can leverage opportunities, as well as protect their positions. Filled with illuminating insights, rich examples, and practical advice, Power and Prediction is the must-read guide for any business leader or policymaker on how to make the coming AI disruptions work for you rather than against you.

An expert in management takes on the conventional wisdom about disruption, looking at companies that proved resilient and offering managers tools for survival. “Disruption” is a business buzzword that has gotten out of control. Today everything and everyone seem to be characterized as disruptive—or, if they aren't disruptive yet, it's only a matter of time before they become so. In this book, Joshua Gans cuts through the chatter to focus on disruption in its initial use as a business term, identifying new ways to understand it and suggesting new tools to manage it. Almost twenty years ago Clayton Christensen popularized the term in his book The Innovator's Dilemma, writing of disruption as a set of risks that established firms face. Since then, few have closely examined his account. Gans does so in this book. He looks at companies that have proven resilient and those that have fallen, and explains why some companies have successfully managed disruption—Fujifilm and Canon, for example—and why some like Blockbuster and Encyclopedia Britannica have not. Departing from the conventional wisdom, Gans identifies two kinds of disruption: demand-side, when successful firms focus on their main customers and underestimate market entrants with innovations that target niche demands; and supply-side, when firms focused on developing existing competencies become incapable of developing new ones. Gans describes the full range of actions business leaders can take to deal with each type of disruption, from “self-disrupting” independent internal units to tightly integrated product development. But therein lies the disruption dilemma: A firm cannot practice both independence and integration at once. Gans shows business leaders how to choose their strategy so their firms can deal with disruption while continuing to innovate.

Catherine Tucker

A timely investigation of the potential economic effects, both realized and unrealized, of artificial intelligence within the United States healthcare system. In sweeping conversations about the impact of artificial intelligence on many sectors of the economy, healthcare has received relatively little attention. Yet it seems unlikely that an industry that represents nearly one-fifth of the economy could escape the efficiency and cost-driven disruptions of AI. The Economics of Artificial Intelligence: Health Care Challenges brings together contributions from health economists, physicians, philosophers, and scholars in law, public health, and machine learning to identify the primary barriers to entry of AI in the healthcare sector. Across original papers and in wide-ranging responses, the contributors analyze barriers of four types: incentives, management, data availability, and regulation. They also suggest that AI has the potential to improve outcomes and lower costs. Understanding both the benefits of and barriers to AI adoption is essential for designing policies that will affect the evolution of the healthcare system.

Health Care Challenges

The Economics of Artificial Intelligence

Sarah Kaplan 

Whether big or small, companies incessantly face challenges that can threaten their bottom line and even their survival. These threats keep corporate leaders up at night. What can companies do to stay alive? Survive and Thrive: Winning Against Strategic Threats to Your Business features a collection of essays by strategy professors at the University of Toronto’s Rotman School of Management, Canada’s #1 business school. The essays take the reader on a tour through some of the most vexing threats to business today, threats that put the very existence of organizations into question. From disruptive innovation, to social media disasters, to mistaken technical investments, to gender discrimination, to misunderstood competition, companies need to be able to anticipate crises and prepare to deal with them head on. Across this collection of essays, readers will get warnings about four mistakes that companies commonly make – failing to appreciate interactions within systems, getting stuck in existing ways of doing business, falling victim to cognitive biases, and getting derailed by short-term incentives. But, this book isn’t just about mistakes. Its primary goal is to provide step-by-step actions to help companies stay alive. Executives will find principles and practices for anticipating potential threats and creating responses that permit their businesses to not only survive but thrive.

Winning Against Strategic Threats to Your Business

Survive and Thrive

Advances in artificial intelligence (AI) highlight the potential of this technology to affect productivity, growth, inequality, market power, innovation, and employment. This volume seeks to set the agenda for economic research on the impact of AI. It covers four broad themes: AI as a general purpose technology; the relationships between AI, growth, jobs, and inequality; regulatory responses to changes brought on by AI; and the effects of AI on the way economic research is conducted. It explores the economic influence of machine learning, the branch of computational statistics that has driven much of the recent excitement around AI, as well as the economic impact of robotics and automation and the potential economic consequences of a still-hypothetical artificial general intelligence. The volume provides frameworks for understanding the economic impact of AI and identifies a number of open research questions. Contributors: Daron Acemoglu, Massachusetts Institute of Technology Philippe Aghion, Collège de France Ajay Agrawal, University of Toronto Susan Athey, Stanford University James Bessen, Boston University School of Law Erik Brynjolfsson, MIT Sloan School of Management Colin F. Camerer, California Institute of Technology Judith Chevalier, Yale School of Management Iain M. Cockburn, Boston University Tyler Cowen, George Mason University Jason Furman, Harvard Kennedy School Patrick Francois, University of British Columbia Alberto Galasso, University of Toronto Joshua Gans, University of Toronto Avi Goldfarb, University of Toronto Austan Goolsbee, University of Chicago Booth School of Business Rebecca Henderson, Harvard Business School Ginger Zhe Jin, University of Maryland Benjamin F. Jones, Northwestern University Charles I. Jones, Stanford University Daniel Kahneman, Princeton University Anton Korinek, Johns Hopkins University Mara Lederman, University of Toronto Hong Luo, Harvard Business School John McHale, National University of Ireland Paul R. Milgrom, Stanford University Matthew Mitchell, University of Toronto Alexander Oettl, Georgia Institute of Technology Andrea Prat, Columbia Business School Manav Raj, New York University Pascual Restrepo, Boston University Daniel Rock, MIT Sloan School of Management Jeffrey D. Sachs, Columbia University Robert Seamans, New York University Scott Stern, MIT Sloan School of Management Betsey Stevenson, University of Michigan Joseph E. Stiglitz. Columbia University Chad Syverson, University of Chicago Booth School of Business Matt Taddy, University of Chicago Booth School of Business Steven Tadelis, University of California, Berkeley Manuel Trajtenberg, Tel Aviv University Daniel Trefler, University of Toronto Catherine Tucker, MIT Sloan School of Management Hal Varian, University of California, Berkeley

An Agenda

StreetLib

AI giờ đây đã không còn là khái niệm xa lạ nữa. Nó có mặt ở mọi nơi: trong điện thoại, trong xe ô tô, trong những trải nghiệm mua sắm, ứng dụng hẹn hò, ở trong bệnh viện, ngân hàng hay ở trên các tin tức. Một cuộc chạy đua về AI đang diễn ra trên phạm vi toàn cầu. Mọi giám đốc doanh nghiệp, những nhà quản lý, người khởi nghiệp, nhà đầu tư, tư vấn viên, nhà hoạch định chính sách đều gấp rút học hỏi, phát triển và sở hữu trí thông minh nhân tạo, bởi họ hiểu rằng nó sẽ tạo ra những thay đổi đột phá lên doanh nghiệp và tổ chức của họ. Cuốn sách "AI trong cuộc cách mạng công nghệ 4.0" là tác phẩm mang ý nghĩa khai sáng trong cuộc đua thần tốc này. Các tác giả Ajay Agrawal, Joshua Gans và Avi Goldfarb đã làm rõ ba nội dung: - Sự phát triển của AI không thực sự đem lại cho chúng ta “trí tuệ”, thay vào đó là một yếu tố quan trọng của trí tuệ: sự dự đoán - Dự đoán đem lại các dữ liệu đầu vào quan trọng cho quá trình đưa ra quyết định - Những tính năng của AI có thể dẫn đến những đánh đổi: tốc độ nhanh hơn đồng nghĩa với ít chính xác hơn; tự động hóa nhiều hơn đồng nghĩa với ít sự kiểm soát hơn; nhiều dữ liệu hơn đồng nghĩa với ít riêng tư hơn Nhiều người sợ hãi rằng sự phát triển của AI sẽ khiến chúng ta mất việc làm, hoặc tệ hơn, AI sẽ nổi loạn và chống lại chúng ta giống như cảnh tượng kinh hoàng trong những bộ phim khoa học viễn tưởng. Nhưng với cuốn sách kịp thời và đầy đủ thông tin này, một tương lai tươi sáng hơn dường như được hé mở cùng vô vàn những cơ hội mới, những điều tưởng chừng như không thể thực hiện được cho đến khi có sự trợ giúp của AI. *** Nếu viễn cảnh sau đây nghe chưa quen thuộc, thì nó sẽ sớm thôi. Một đứa trẻ làm bài tập về nhà một mình ở trong phòng. Một câu hỏi vang lên: “Đâu là thủ phủ của Delaware?”. Bố mẹ đứa trẻ bắt đầu nghĩ: “Baltimore… rõ ràng là vậy mà… Wilmington… không phải là thủ phủ.” Nhưng trước khi bố mẹ đứa trẻ kịp nghĩ ra, một cỗ máy thông minh tên Alexa đã nói ra câu trả lời chính xác: “Thủ phủ của Delaware là Dover.” Alexa là chiếc máy trí tuệ nhân tạo của Amazon, hay còn gọi là AI, nó có thể phiên dịch ngôn ngữ tự nhiên và cung cấp câu trả lời cho những câu hỏi với tốc độ ánh sáng. Alexa đã thay thế các bậc phụ huynh với tư cách là nguồn thông tin dồi dào dưới con mắt của con trẻ. AI có mặt ở mọi nơi. AI ở trong điện thoại, xe ô tô của chúng ta, ở trong những trải nghiệm mua sắm, hẹn hò, ở trong bệnh viện, ngân hàng và ở trên các tin tức. Vì vậy, chẳng lạ gì khi các giám đốc doanh nghiệp, giám đốc điều hành, phó chủ tịch, quản lý, trưởng nhóm, các nhà khởi nghiệp, nhà đầu tư, tư vấn viên, nhà hoạch định chính sách đang trong cuộc chạy đua để tìm hiểu về AI: họ đều nhận ra rằng nó sẽ gây ra những thay đổi thiết yếu lên doanh nghiệp của họ. Ba người chúng tôi đã quan sát những sự phát triển của AI từ một điểm nhìn đặc biệt có lợi. Chúng tôi là những nhà kinh tế học đã xây dựng sự nghiệp nhờ việc nghiên cứu cách mạng công nghệ tuyệt vời nhất: Internet. Qua nhiều năm nghiên cứu, chúng tôi đã học cách cắt lược những sự cường điệu hoá để tập trung vào ý nghĩa của công nghệ với những người đưa ra quyết định. Chúng tôi cũng đã xây dựng Creative Destruction Lab (CDL), một chương trình đang ở giai đoạn khởi đầu nhằm giúp tăng khả năng thành công cho các dự án khởi nghiệp liên quan tới khoa học. Ban đầu, CDL được dành cho tất cả các dự án khởi nghiệp, nhưng tới năm 2015, rất nhiều trong số những thương vụ đáng mong chờ nhất đều là những công ty được vận hành nhờ AI. Cho tới tháng 9 năm 2017, CDL đã trở thành một công ty tập trung nhiều nhất các dự án khởi nghiệp về AI trên thế giới trong vòng ba năm liên tiếp. Bởi vậy, rất nhiều lãnh đạo trong ngành thường xuyên tới Toronto để tham gia vào CDL. Ví dụ, một trong những nhà đầu tư chính của chương trình AI nền tảng cho Alexa Amazon, William Tunstall-Pedoe, cứ cách tám tuần lại bay từ Cambridge, Anh tới Toronto để tham gia cùng chúng tôi trong suốt thời gian dự án. Barney Pell ở San Francisco, người đã từng đứng đầu một đội gồm 85 người ở NASA phóng AI đầu tiên vào vũ trụ, cũng vậy. Lí do cho ưu thế của CDL trong lĩnh vực này một phần do địa điểm của chúng tôi ở Toronto, nơi mà rất nhiều phát minh nòng cốt mang lại nhiều sự quan tâm gần đây tới AI – trong lĩnh vực được gọi là “máy tự học” – được ươm mầm và nuôi dưỡng. Những chuyên gia đã từng làm việc tại bộ phận khoa học máy tính tại Đại học Toronto hiện đang dẫn dắt một số đội ngũ công nghiệp AI hàng đầu trên thế giới, bao gồm những nhân tài ở Facebook, Apple và Open AI của Elon Musk. Vì được tiếp xúc với rất nhiều ứng dụng của AI, chúng tôi có động lực tập trung nghiên cứu về sự ảnh hưởng đến chiến lược kinh doanh của loại hình công nghệ này. Như chúng tôi sẽ lí giải ở các chương sau, AI là công nghệ mang tính dự đoán, những dự đoán là thông tin đầu vào của quá trình quyết định và nền kinh tế đã cung cấp một khuôn mẫu hoàn hảo để hiểu rõ hơn về những sự đánh đổi nằm sau mỗi quyết định. Vậy nên, nhờ sự may mắn, chúng tôi nhận thấy bản thân đang ở đúng chỗ, đúng thời điểm để tạo cầu nối giữa chuyên gia công nghệ và người làm kinh doanh. Cuốn sách này chính là thành quả của chúng tôi. Sự nhìn nhận quan trọng đầu tiên của chúng tôi là làn sóng mới của trí tuệ nhân tạo không thực sự mang lại cho chúng ta trí tuệ mà là một thành phần quan trọng của trí tuệ - sự dự đoán. Điều mà Alexa đã làm khi một đứa trẻ đặt ra một câu hỏi là nghe thấy âm thanh, dự đoán những từ ngữ mà đứa trẻ nói rồi dự đoán thông tin mà những từ ngữ đang tìm kiếm. Alexa không “biết” thủ phủ của Delaware là gì. Nhưng Alexa có khả năng dự đoán, khi con người hỏi một câu hỏi như vậy, nó biết tìm kiếm câu trả lời cụ thể: “Dover”. Mỗi dự án khởi nghiệp trong phòng thí nghiệm của chúng tôi đều dựa vào việc khai thác những lợi ích của việc dự đoán tốt hơn. Deep Genomics nâng cao hoạt tính của thuốc thông qua việc dự đoán điều gì sẽ xảy ra trong một tế bào khi ADN bị biến đổi. Chisel nâng cao tính năng của pháp luật thông qua việc dự đoán phần nào trong văn bản cần biên soạn lại. Validere nâng cao hiệu quả của chuyển giao dầu bằng cách dự đoán hàm lượng nước của dầu thô. Những ứng dụng này chỉ là một phần nhỏ so với hầu hết những điều mà các doanh nghiệp sẽ làm trong tương lai gần. Nếu bạn bị đang lạc lối trong việc tìm ra ý nghĩa của AI, chúng tôi có thể giúp bạn hiểu được ý nghĩa của AI và dẫn lối bạn tìm hiểu những tiến bộ trong công nghệ này. Nếu bạn là một nhà lãnh đạo doanh nghiệp, chúng tôi sẽ giúp bạn hiểu về tác động của AI đối với công tác quản lý và các quyết định. Nếu bạn là sinh viên hay vừa mới tốt nghiệp, chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn một khuôn mẫu để bạn suy nghĩ về sự tiến hóa của các công việc và ngành nghề trong tương lai. Nếu bạn là một chuyên gia phân tích tài chính hoặc nhà đầu tư mạo hiểm, chúng tôi sẽ cung cấp một cấu trúc mà dựa vào đó bạn có thể phát triển các luận điểm đầu tư. Nếu bạn là nhà hoạch định chính sách, chúng tôi sẽ cung cấp hướng dẫn để bạn hiểu cách AI có thể thay đổi xã hội ra sao và những chính sách có thể định hình những thay đổi mang hướng tốt hơn như thế nào. Kinh tế cung cấp một nền tảng vững chắc để hiểu về sự bất định và ý nghĩa của nó đối với quá trình đưa ra quyết định. Vì dự đoán tốt hơn sẽ làm giảm sự do dự, chúng tôi sử dụng nền kinh tế để giúp bạn hiểu rõ ý nghĩa của AI đối với các quyết định bạn đưa ra trong quá trình kinh doanh của bạn. Điều này sẽ cung cấp sự nhận thức sâu sắc về những công cụ AI nào có khả năng mang lại lợi nhuận đầu tư cao nhất cho dòng chảy trong công việc kinh doanh của bạn. Từ đó dẫn đến một khuôn mẫu cho việc xây dựng chiến lược kinh doanh, chẳng hạn như cách bạn có thể suy nghĩ lại quy mô và phạm vi doanh nghiệp của mình để khai thác những vấn đề thực tế của kinh tế mới dựa trên dự đoán. Cuối cùng, chúng tôi chia nhỏ những sự đánh đổi liên quan đến AI trong công việc, trong sự tập trung quyền lực của sức mạnh đoàn thể, trong quyền riêng tư và trong địa chính trị. Những dự đoán nào quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn? Những tiến bộ trong AI sẽ thay đổi những dự đoán của bạn như thế nào? Ngành của bạn sẽ thiết kế lại các công việc như thế nào để đáp ứng những tiến bộ trong công nghệ dự đoán, giống như cách các ngành nghề định hình lại công việc với sự phát triển của máy tính cá nhân và rồi là Internet? AI vẫn còn là một khái niệm mới và vẫn chưa được hiểu một cách rõ ràng, nhưng công cụ kinh tế để đánh giá tác động của việc giảm chi phí dự đoán là chắc chắn; mặc dù những ví dụ chúng tôi sử dụng rồi cũng sẽ trở nên lỗi thời, nhưng khuôn mẫu được đề cập trong cuốn sách này thì không. Những sự nhận thức sâu sắc sẽ tiếp tục được áp dụng khi công nghệ phát triển và những dự đoán trở nên chính xác, phức tạp hơn. Trí tuệ nhân tạo và cuộc cách mạng trong kinh doanh không phải là công thức để thành công trong nền kinh tế AI. Thay vào đó, chúng tôi nhấn mạnh tới những sự đánh đổi liên quan đến AI. Nhiều dữ liệu hơn đồng nghĩa với việc ít quyền riêng tư hơn. Tốc độ nhanh hơn đồng nghĩa với độ chính xác thấp hơn. Quyền tự chủ cao hơn đồng nghĩa với việc ít sự kiểm soát hơn. Chúng tôi không áp đặt chiến lược tốt nhất cho doanh nghiệp của bạn. Đó là công việc của bạn. Chiến lược tốt nhất cho doanh nghiệp, nghề nghiệp hoặc đất nước của bạn sẽ dựa vào cách bạn cân nhắc mỗi mặt của sự đánh đổi. Cuốn sách này cung cấp cho bạn khuôn mẫu để xác định những sự đánh đổi chính và cách đánh giá ưu điểm, nhược điểm để bạn có thể đi tới quyết định tốt nhất. Tất nhiên, ngay cả khi đã có khuôn mẫu của chúng tôi trong tay, bạn vẫn sẽ thấy mọi thứ thay đổi nhanh chóng. Bạn sẽ phải đưa ra quyết định ngay cả khi không có thông tin đầy đủ, nhưng làm vậy còn tốt hơn là không làm gì. Mời các bạn đón đọc AI Trong Cuộc Cách Mạng Công Nghệ 4.0 của tác giả Ajay Agrawal & Joshua Gans & Avi Goldfarb.

Con đường ngắn nhất để phát triển doanh nghiệp

AI Trong Cuộc Cách Mạng Công Nghệ 4.0

Martin Byford

Gregory Mankiw

Robin Stonecash

Stephen King, Ph.D.

Jan Libich

Principles of Economics 7th edition combines microeconomics and macroeconomics into one volume for students who take a full year's course. The latest edition of this text continues to focus on important concepts and analyses necessary for students in an introductory economics course. In keeping with the authors' philosophy of showing students the power of economic tools and the importance of economic ideas, this edition pays careful attention to regional and global policies and economic issues ' such as climate change and resource taxation, the impacts of the ongoing global financial crisis, inflation, unemployment, interest rates, monetary and fiscal policy.

Principles of Economics Asia-Pacific Edition with Online Study Tools 12 Months

What every parent needs to know about negotiating, incentives, outsourcing, and other strategies to solve the economic management problem that is parenting. Like any new parent, Joshua Gans felt joy mixed with anxiety upon the birth of his first child. Who was this blanket-swaddled small person and what did she want? Unlike most parents, however, Gans is an economist, and he began to apply the tools of his trade to raising his children. He saw his new life as one big economic management problem—and if economics helped him think about parenting, parenting illuminated certain economic principles. Parentonomics is the entertaining, enlightening, and often hilarious fruit of his “research.” Incentives, Gans shows us, are as risky in parenting as in business. An older sister who is recruited to help toilet train her younger brother for a share in the reward given for each successful visit to the bathroom, for example, could give the trainee drinks of water to make the rewards more frequent. (Economics later offered another, better toilet training solution: outsourcing. For their third child, Gans and his wife put it in the hands of professionals—the day care providers.) Gans gives us the parentonomic view of delivery (if the mother shares her pain by yelling at the father, doesn't it really create more aggregate pain?), sleep (the screams of a baby are like an offer: “I'll stop screaming if you give me attention”), food (a question of marketing), travel (“the best thing you can say about traveling with children is that they are worse than baggage”), punishment (and threat credibility), birthday party time management, and more. Parents: if you're reading Parentonomics in the presence of other people, you'll be unable to keep yourself from reading the funny parts out loud. And if you're reading it late at night and wake a child with your laughter—well, you'll have some guidelines for negotiating a return to bed.

An Economist Dad Looks at Parenting

Parentonomics

Stephen King

Principles of Microeconomics 8th edition focuses on important concepts and analyses necessary for students in an introductory economics course. The learning material follows Mankiw’s approach of providing a balance of Keynesian analyses of the short run and classical views of the long run. The table of contents focuses on the 10 core principles of economics to provide students with a clear understanding of the discipline. With an approachable, student-friendly writing style this resource allows all types of students to quickly grasp economic concepts and build a strong understand of how economics applies to the real world. Premium online teaching and learning tools are available on the MindTap platform. Learn more about the online tools cengage.com.au/mindtap

Principles of Microeconomics

Dylemat przełomowej innowacji

How to get more innovation and more equality.

"A primer to the economic effects of the COVID-19 pandemic, covering the reasons for shutting down the economy, and how to restart the economy after the shutdown ends"--

Joshua Gans

About

Books

Join the club