Generative AI for Business Innovation
Sprache: Englisch
Verlag: APress, US, 2026
- Softcover
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Bestandsnummer des Verkäufers LU-9798868826818
- Titel
- Generative AI for Business Innovation
- Autor
- Brajesh De
- Verlag
- APress, US
- Veröffentlichungsjahr
- 2026
- Zustand
- New
- Einband
- Paperback
- Sprache
- Englisch
- ISBN-13
- 9798868826818
This book is a comprehensive guide for business leaders, CXOs, and technical architects looking to adopt Generative AI technologies to create innovative applications for their organizations and clients.
The book is divided into three parts. In Part 1, readers will learn the fundamental concepts of Generative AI, such as foundational models and large language models like ChatGPT. It provides an overview of various Generative AI techniques, including Generative Adversarial Networks (GANs) and Variational Autoencoders (VAEs). This section helps leaders understand the benefits and risks associated with Generative AI, supported by industry case studies showcasing real-world applications. Part 2 focuses on developing a winning strategy for implementing Generative AI. It discusses choosing the right approach, building the necessary architecture and infrastructure, and ensuring data quality for training models. It also addresses technical challenges like computing power and offers best practices for execution. In Part 3, the book explores best practices for adopting Generative AI, emphasizing governance, talent development, and continuous improvement. It also discusses emerging trends and the societal impact of Generative AI, particularly concerning sustainability.
By the end, readers will be equipped with the knowledge and strategies to effectively harness Generative AI, paving the way for innovation in their organizations.
What you will learn:
- What are the various Generative AI technologies – Foundational models, LLM, Auto encoders, GANs, VAEs, RAG, prompt engineering and more.
- How to build a successful strategy for architecting and implementing Generative AI
- Understand Preprocessing and setting up quality data for training generative AI models
- What are the future trends in generative AI to build sustainable and trustworthy solutions
Who this book is for:
Individuals in leadership positions, such as CEOs, CTOs, CIOs, and other senior executives, who are responsible for driving innovation and strategy. decision-making in their organizations and interested in adopting Gen AI for that purpose. Professionals who design and implement technical solutions and infrastructure using Generative AI and machine learning systems.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Brajesh De is tech visionary and CTO-level executive with over 25 years of global experience shaping how enterprises design, scale, and govern digital platforms in an AI-driven world. As Managing Director at Blue Altair, he leads global capabilities for Artificial Intelligence, Cloud Native Application Development, and API Management & Integration—helping organizations transform their dream experiments to reality and derive measurable value using Generative AI.
Over the course of his career, Brajesh has successfully led several large-scale digital transformation programs for fortune 500 organizations, spanning strategy, architecture and execution. He has witnessed firsthand both the promise of Generative AI and the practical challenges of scaling it responsibly and reliably across data, platforms, security, and organizational readiness. As a trusted advisor to boards, CIOs/CTOs, he influences strategic technology investments, modernization roadmaps, and long-term AI-enabled digital transformation agendas.
A recognized industry thought leader, Brajesh is a published author, conference speaker, and builder of GCCs and CoEs. He holds patents in API assessment and data veracity across four countries, reflecting his long-standing focus on building trustworthy and scalable digital systems.
Brajesh received his bachelor’s degree in Electrical Engineering from IIT-BHU Varanasi and was the recipient of multiple university gold medals during his tenure.
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