Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz - nur ein Hype oder mehr? Was steckt genau hinter der futuristisch anmutenden Technologie? Was bringen KI-basierte Lösungen? Soll man noch abwarten oder jetzt einsteigen? Der TaschenGuide erklärt einfach und verständlich, was KI ist und geht auf Chancen und Risiken ein. Er zeigt, welche Trends dieser Technologie besonders interessant sind, welche Vorteile KI gerade in der Kundenkommunikation oder in der Prozessgestaltung bietet und wie sie im Unternehmen eingeführt werden kann. Inhalte: - Was künstliche Intelligenz ist und was sie umfasst - Trends, Vorteile, Prognosen und Risiken von KI - Geschäftsmodelle, die auf KI basieren - KI in der Interaktion mit Kunden und Geschäftspartnern

Autorentext

Dr. Andrea Cornelius ist Expertin für digitale Geschäftsmodelle und verfügt über langjährige Führungserfahrung in internationalen Unternehmen. Seit 2018 ist sie Lehrbeauftragte für Digital Technology, Entrepreneurship und Marketing Management an der Hochschule München. Vor ihrem Wechsel in die Lehre und Forschung war sie zehn Jahre in verschiedenen leitenden Funktionen für den IBM Konzern tätig. Als Vice President der Geschäftseinheit Cognitive Solutions der IBM in Europa sowie global für Versicherungen hat sie die rasante Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) und KI-basierten Lösungen in den letzten Jahren miterlebt und mitgestaltet. Davor arbeitete Andrea Cornelius für internationale Unternehmen wie Allianz, Computer Sciences Corporation CSC und T-Systems. Sie studierte und promovierte an der Universität Hamburg (DESY) in theoretischer Physik.

Inhalt
InhaltMeilensteine in der Entwicklung von KIWie alles begannInnovationen der letzten JahreDie drei Treiber für den Fortschritt von KIDie KI-BeschleunigerInternet of Things (IoT)BlockchainInvestitionen und internationaler WettbewerbKI-basierte GeschäftsmodelleDas ModellDas weltweit wertvollste FinTechEin Herausforderer aus Köln: DeepLWeitere Möglichkeiten der MonetarisierungBasiselemente der KI und deren Einsatz in der PraxisStarke und Schwache KIMachine LearningDie KernfunktionalitätenInfrastruktur und BereitstellungAnwendungsbereiche im UnternehmenKI für die gesamte WertschöpfungsketteKI in der InteraktionKI in der PrognoseAutomationBest Practice: Einführung von KI im UnternehmenSchritt Nr. 1: KI-Innovations-WorkshopSchritt Nr. 2: KI-PilotSchritt Nr. 3: KI-RolloutRisikenKritikpunkte und DiskussionsbedarfAuswirkungen auf den ArbeitsmarktDiskriminierung und BenachteiligungSicherheit von KI-LösungenMissbräuchliche Nutzung der KIEin Fazit und ein AusblickStichwortverzeichnis