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World File Search System领导力
赛诺菲高管谈市场进入模式、MLR 评审、双元领导力
随着个性化、数据驱动方法的重要性日益增加，制药企业的上市模式也发生了转变，对双管齐下的领导力的需求，以及从亚马逊、Netflix 和宜家吸取的经验教训，这些都是在 Indegene 2024 数字峰会开幕式上讨论的关键话题。赛诺菲通用药物执行副总裁 Olivier Charmeil 回顾了过去一种高血压药物的上市，更多的是依靠部署大量销售代表和“大规模”推广——他称之为“地毯式轰炸”模式——并且很大程度上是由“HCP（医疗专业人士）驱动的”。他强调了以客户为中心的方法的价值，并指出事情已经变得更加复杂，现在的上市是推拉策略的结合。在罕见病等领域，更多的是采用拉动方法，识别可能“非常分散”的 HCP 并能够识别患者。
校长领导力简介 - 北卡罗来纳州立大学
该大学每年的研究支出为 6.33 亿美元，在全国不设医学院的公立机构中排名第六。2024 年，北卡罗来纳州立大学是仅有的五所被评为富布赖特学者和学生最多的公立大学之一。这种学术卓越性体现在学生群体中，他们的入学 GPA 为 4.31。我们的学生继续追求回报丰厚的职业，负债低于平均水平，这有助于解释为什么北卡罗来纳州立大学经常被评为高等教育中最具价值的大学之一。通过相信北卡罗来纳州立大学及其为所有人创造经济、社会和知识繁荣的使命的捐赠者的慷慨捐助，该大学的捐赠基金达到 20.3 亿美元，自 2015 年以来增长了 106%。这所杰出的机构位于北卡罗来纳州的研究三角区，该地区以其强劲的经济、高科技产业集群、良好的气候和美丽的环境而闻名全国。
平衡创新与道德：人工智能融合对教育领导力成果的影响 Zohaib Hassan Sain 1、Uthman Shehu Lawal 2、Chanda Chansa Thelma 3、Shahzadi Hina Sain 4
本研究调查了人工智能 (AI) 在教育领导中的整合，强调了最大化人工智能优势与管理其道德责任之间的平衡。该研究旨在分析管理人工智能的优势（例如行政效率（84% 同意）和数据驱动的决策（75% 同意））以及解决道德风险（包括隐私问题（85% 同意）和问责制（82% 同意））如何影响机构成果。采用混合方法，通过描述性统计、相关性和回归分析分析了 150 份调查回复的定量数据，揭示了人工智能管理与机构成果之间的正相关性（例如，行政效率的 r = 0.68）。对 20 次访谈的定性数据进行了主题分析，突出的主题包括隐私、公平和透明度。定量数据显示，有效的人工智能管理与改善机构成果显着相关，而定性见解则强调需要道德框架来指导人工智能的使用。平衡人工智能的运营优势与道德保障可提高机构效率，并支持在教育环境中负责任地整合人工智能。这些发现为促进人工智能驱动的教育领导的透明度、问责制和公平性的政策奠定了基础。关键词：人工智能、教育领导、道德责任、机构成果。简介
2024领导力和组织摘要报告
为了为安全组织结构创建基准，我们分析了IANS和Artico Search共同进行的第五届年度CISO补偿和预算研究研究中的数据。在1090名受访者中，有800多个CISO参与了这项研究，提供了有关其部门，团队规模，职能领导职位的详细信息，关键角色的组织水平，薪酬指标等等。此调查的数据收集发生在2024年4月至9月。此外，我们还使用了同一时期进行的第二届年度网络安全人员补偿和职业调查的数据。
我学到的最重要的三个领导力教训
在我 11 年的军人生涯中，我从一名吸毒成瘾者身上学到了三个最重要的领导力课程。2020 年初，我偶然发现了一场科技、娱乐、设计 (TED)x ® 演讲，题为“伟大的领导者做吸毒成瘾者做的事”1；在接下来的 18 分钟里，我上了一堂速成课，了解了吸毒成瘾者在开始康复之旅时会学到什么。迈克尔·布罗迪-韦特先生介绍了自己是一名吸毒成瘾者，并解释了他在康复过程中学到的三个原则——严谨的真实性、做不舒服的工作和放弃结果——如何使他在商业上取得巨大成功，并成为他商业愿景和实践的典范。自从 4 年前看到那个视频以来，我几乎每天都在思考这三个原则。随着我作为领导者的成长，我发现我对每个原则的理解都更加深入，并增强了我对真诚、脆弱和有道德的领导的真正含义的理解。
战略项目领导力：集成系统思维和人工智能的案例
本文将自己定位在战略项目领导力的系统思维与人工智能（AI）的交汇处，以响应现代项目环境中固有的复杂性和相互依存的升级。传统的项目管理方法通常在应对当今大型项目的多种挑战方面缺乏，领导者必须驾驶复杂的依赖性，快速的技术过渡和各种竞争优先级。为了弥合这些差距，本文提出了一个综合的智能框架，该框架将系统思考的认识论深度与AI的分析精度结合在一起。通过这种双重方法，项目领导者获得了一个复杂性，预测挑战，优化资源分配以及使项目成果与更广泛的组织目标相结合的复杂工具包。关键贡献包括强调数据治理和质量的重要性，这是对可信AI见解的基础，并建立道德和透明的实践，以减轻与AI在决策中扩大的作用相关的风险。此外，我们重点介绍了跨职能协作和自适应团队培训的重要性，该协作和自适应团队培训共同支持了系统思考的思维方式，并可以有效地应用AI工具。还提供了敏捷和混合方法的实用指南，说明了迭代方法如何促进对改变项目条件的实时适应。因此，我们认为这项工作的含义超出了运营效率，重塑了我们对复杂环境中项目领导力的理解。该框架还进一步强调了与组织目标保持一致的需求，从而确保AI和系统思维不仅是战术工具，而且是战略资产。关键字：战略项目领导力，系统思维，人工智能，人工智能，复杂性管理，综合情报框架，跨功能协作，数据治理，敏捷方法，主动风险管理，组织一致性。
从实验室到领导力：将精确医学作为生物医学工程
摘要：玛丽亚·拉拉（Maria-Laura）从校园生物媒体毕业，作为生物医学工程师带来了宝贵的见解，其职业旅行跨越了动手实验室研究，扮演着意大利，瑞士和美国的精密医学中的角色。在不懈的好奇心和解决健康挑战的承诺的推动下，她领导了学术界和行业的项目，将可能性变成了患者和临床医生的真正解决方案。她的谈话深入研究了可以将工程职业转变为有意义且充分充分融合的技能，选择和发现。不要错过这个机会学习她是如何做的，并亲自见面的机会！
