Dieses Buch bietet Ihnen einen praktischen Einstieg in die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) und Data Science. Es hinterfragt aktuelle Hypes und ist ein praxiserprobter Guide mit konkreten Schritten für den sinnvollen Einsatz von einfachen bis komplexeren KI-Anwendungen im Unternehmen – mit Schwerpunkt auf Data Analytics und Web-/App-Tracking.

In welchen Einsatzbereichen steckt das meiste Potenzial? Wie bestimmen Sie den KI-Reifegrad Ihres Unternehmens und wie planen Sie Ihre KI-Weiterbildungsoffensive? Welche wirtschaftlichen, ethischen und ökologischen Risiken sollten Sie berücksichtigen?

Antworten darauf erhalten Sie in diesem Quick Guide – mit zahlreichen Tipps, Methoden und Vorlagen für den Transfer in Ihr Unternehmen. Ein Buch für alle, die sich die Möglichkeiten von KI-Anwendungen jetzt erschließen und schon bald davon profitieren wollen.

Der Inhalt

Grundlagen und historische Einordnung
Einsatzbereiche von KIim Bereich Analytics
Risiken und Chancen beim Einsatz von KI im Unternehmen
KI-Governance in fünf konkreten Schritten
AI & Data Analytics trifft Recht: AI Act und DSGVO
KI-Strategie aus Ihrer Geschäftsstrategie ableiten
KI-Kompetenz im Unternehmen erhöhen – mit Self-Assessment, Gap-Analyse und KI-Kompetenz-Canvas
Vom Scheitern lernen: Der Friedhof der KI-Projekte

Was Sie aus diesem Buch mitnehmen werden:

Warum wir im Zeitalter der allgegenwärtigen Künstlichen Intelligenz alle zumindest ein bisschen zu Data Scientists werden müssen
Wie sich die Teildisziplinen von Künstlicher Intelligenz und Data Science zueinander verhalten
Was Machine Learning und Deep Learning eigentlich sind und was das mit Neuronalen Netzen zu tun hat
Wie sich die genAI, also generative Künstliche Intelligenz, in verschiedenen Domänen (Sprache, Bild, Musik etc.) entwickelt
Wo aktuelldas meiste Potenzial für den Einsatz von KI steckt und welche Bereiche Sie sich deshalb genauer ansehen sollten
Wo Sie KI in Ihrem Alltag direkt anwenden können, um Aufgaben schneller und einfacher zu erledigen
Welche wirtschaftlichen, ethischen und ökologischen Risiken und Chancen Sie beim Einsatz von KI berücksichtigen sollten
Wieso eine Kosten-Nutzen-Abwägung erfolgen sollte, bevor ein KI-Projekt gestartet wird
Wie Sie die Ziele Ihrer KI-Governance festlegen
Worauf Sie bei der Umsetzung Ihrer Governance
Welche rechtlichen Entwicklungen im Bereich von Data Procurement und Data Analytics zu erwarten sind
Grundlegende Schritte zur Bewertung der Anwendbarkeit des Gesetzes auf spezifische Praktiken durch Fallstudienanalysen
Wie sich Ihre KI-Strategie in der Praxis umsetzen lässt (am Beispiel von Conversion Rate Optimization)
Warum sich KI-Kompetenz und KI-Strategie gegenseitig bedingen und wie Sie dieses Henne-AI-Problem lösen können
Wie Sie bestimmen, welchen KI-Reifegrad Ihr Unternehmen gerade hat und welchen es erreichen möchte
Wie Sie die vorhandene KI-Kompetenz in Ihrem Unternehmen erheben und anhand eines Zielbildes und einer Gap-Analyse herausfinden, auf welche Bereiche Sie sich bei Ihrer Weiterbildungsoffensive konzentrieren sollten
Wie Sie Ihre Weiterbildungsoffensive mit einem Canvas planen
Wie wir mit den Hypes im Zeitalter der KI umgehen sollten
Warum es KI-Kompetenz und kritisches Denken braucht, um herauszufinden, aus welchen Fehlern und Projekten man wirklich lernen kann - mit Self-Assessment und Gap-Analyse
Was Scheitern mit Ihrer Datenkultur zu tun hat und wie diese gefördert werden kann

Mit

Self-Assessment und Gap-Analyse für die KI-Kompetenz Ihres Unternehmens
Zahlreichen konkreten Tipps für den Transfer in Ihr Unternehmen

Quick Guide KI-Kompetenz für Analytics - heftet, Tysk, 2024