Know-how für erfolgreiche KI-Initiativen- Umfassendes und praxisnahes Handbuch
- Verständliche Einführung in neue Technologien wie generative KI, LLMs und Chatbots
- Mit zahlreichen Praxisbeispielen aus der BI- und Analytics-Welt
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich von einem Zukunftstrend zu einer geschäftskritischen Technologie entwickelt. Unternehmen stehen vor der zentralen Aufgabe, KI strategisch und gewinnbringend einzusetzen, um nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Dieses umfassende Handbuch führ Sie systematisch durch alle Aspekte der KI-Implementierung - von den technologischen Grundlagen bis zur praktischen Umsetzung. Teil 1 vermittelt fundiertes Wissen zu maschinellem Lernen, Natural Langage Processing, Computer Vision und KI-gestützter Robotik. Teil 2 behandelt die strategischen und operativen Herausforderungen: Wie operationalisieren Sie KI-Systeme? Wie bauen Sie eine erfolgreiche KI-Einheit auf? Welche rechtlichen und ethischen Aspekte müssen Sie beachten! Die detaillierten Praxisfälle aus unterschiedlichen Branchen in Teil 3 zeigen konkret, wie Unternehmen KI erfolgreich implementieren und welche Potenziale sich dabei erschließen lassen.
Ihr Leitfaden für die KI-Transformation: Von der ersten Idee über Quick Wins bis hin zu nachhaltigen Geschäftsmodellen - dieses Buch begleitet Sie auf dem Weg zu einer datengetriebenen, KI-gestützten Organisation.
Know-how für erfolgreiche KI-Initiativen
- Umfassendes und anwendungsbezogenes Handbuch
- Verständliche Darstellung des Einsatzes neuer Technologien wie generative KI, LLMs und Chatbot-Anwendungen
- Mit vielen Praxisbeispielen aus der BI & Analytics-Welt
Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, KI wertschöpfend einzusetzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen bzw. ihre Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten.
Dieses Buch gibt einen Überblick über das Thema 'Künstliche Intelligenz für Business Analytics' und dessen praktische Relevanz für Unternehmen. Neben technischen Aspekten wie Architekturen, Vorgehensmodelle zur Entwicklung von KI-Anwendungen, Datenvorbereitung und -analyse werden auch organisatorische Konzepte sowie Rahmenbedingungen wie Datenschutz, EU AI-Act und Fragen der Ethik beim Einsatz von KI behandelt. Dabei werden jeweils Bezüge zu bestehenden Analytics-Architekturen hergestellt.
Darüber hinaus werden Fallstudien aus unterschiedlichen Branchen vorgestellt, die verdeutlichen, welche Möglichkeiten sich durch die KI bieten und wie Unternehmen diese bereits heute produktiv im Einsatz haben.
