Dieses Buch bietet eine praxisorientierte und verständliche Einführung in die Welt der KI. Es richtet sich an Interessierte, die bereits über ein grundlegendes Verständnis verfügen und sich ein tieferes Wissen über die strategische Nutzung von KI aneignen möchten. Wie kann KI gezielt eingesetzt werden, um die Wertschöpfung in Unternehmen zu steigern? Wie entsteht eine breite Akzeptanz, um sie als Chance, nicht als Bedrohung wahrzunehmen? Wie lassen sich Aus- und Weiterbildung für die KI-Ära gestalten? Einige Kernthesen: KI ist ein technisches Werkzeug, dessen Einsatz erlernt und beherrscht werden muss. Sie ist ein strategisches Asset. Prädiktive und generative KI wirken wie Yin und Yang. Eine spannende Lektüre für den positiven und konstruktiven Umgang.

1;Geleitwort;52;Vorwort;63;Inhaltsverzeichnis;94;Über den Autor;135;Abbildungsverzeichnis;146;Tabellenverzeichnis;167;1: Gesellschaft im technologischen Wandel;177.1;1.1 Die industrielle Revolution 5.0 - Der Aufstieg der Künstlichen Intelligenz;177.2;1.2 Stand der KI in Deutschland;237.3;Literatur;268;2: KI im Überblick;278.1;2.1 Die Historie der Künstlichen Intelligenz;278.1.1;2.1.1 Die "Goldene Ära" der KI (1956-1974);298.1.2;2.1.2 Der erste KI-Winter (1974-1980);308.1.3;2.1.3 Die zweite "Goldene Ära" (1980-1987);328.1.4;2.1.4 Der zweite KI-Winter (1987- frühe 1990er-Jahre);338.1.5;2.1.5 Die Wiedergeburt der KI (frühe 1990er-2000er-Jahre);338.1.6;2.1.6 Die moderne Ära der KI (2010er-Jahre bis heute);358.2;2.2 Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Deep Learning;388.2.1;2.2.1 Künstliche Intelligenz;398.2.2;2.2.2 Maschinelles Lernen;398.2.3;2.2.3 Deep Learning;448.2.4;2.2.4 Training von Deep-Learning-Modellen;458.2.5;2.2.5 Unterschiede und Gemeinsamkeiten;478.2.6;2.2.6 Machine vs. Deep Learning an einem konkreten Beispiel;488.2.7;2.2.7 Traditioneller Machine Learning-Ansatz und manuelle Feature-Extraktion;488.2.8;2.2.8 Deep Learning-Ansatz mit automatischer Feature-Extraktion;518.2.9;2.2.9 Vorteile des Deep Learning-Ansatzes;548.2.10;2.2.10 Herausforderungen und Grenzen des Deep Learning-Ansatzes;558.2.11;2.2.11 Wann welchen Ansatz wählen?;558.2.12;2.2.12 Herausforderungen und Grenzen;578.2.13;2.2.13 Prädiktive KI;588.2.14;2.2.14 Grenzen und falsche Erwartungen an prädiktive KI;598.2.15;2.2.15 Generative KI;608.2.16;2.2.16 Grenzen und falsche Erwartungen an generativer KI;618.2.17;2.2.17 Zusammenwirken von prädiktiver und generativer KI;628.2.18;2.2.18 Verknüpfung von Datenanalyse und Kreativität;648.2.19;2.2.19 Optimierung von Geschäftsprozessen und Innovation;648.2.20;2.2.20 Herkömmliche Programmierung und Erstellung von KI-Modellen;668.3;2.3 Gesellschaftliche Diskussion über Künstliche Intelligenz;688.3.1;2.3.1 Ist KI intelligent?;688.3.2;2.3.2 Hat KI ein Bewusstsein?;718.3.3;2.3.3 Wird es eine Allgemeine KI geben können?;748.3.4;2.3.4 Verstehen versus Simulieren;788.4;Literatur;809;3: Der AI Act und seine Bedeutung für die KI-Landschaft in Deutschland;839.1;3.1 Die Entstehungsgeschichte des AI Acts;839.1.1;3.1.1 Die frühen Anfänge der KI-Regulierung in Europa;839.1.2;3.1.2 Der Vorschlag der Europäischen Kommission (2021);849.1.3;3.1.3 Der Gesetzgebungsprozess (2021-2024);859.1.4;3.1.4 Die Verabschiedung und das Inkrafttreten (2024);869.2;3.2 Wichtige Meilensteine des AI Acts;869.3;3.3 Die Intention des AI Acts;879.4;3.4 Risikoklassen und die Betrachtung von High Impact Modellen;889.5;3.5 Herausforderungen und Chancen von General Purpose AI (GPAI);899.6;3.6 Sanktionen bei Nichteinhaltung des AI Acts;959.7;3.7 Chancen und Risiken des AI Acts;979.8;Literatur;10010;4: Der Einfluss von KI auf Arbeit und Beschäftigung;10110.1;4.1 Automatisierung von Routinetätigkeiten;10110.2;4.2 Jobs verschwinden nicht, sondern Aufgaben;10210.3;4.3 Automatisierung von Routineaufgaben;10510.4;4.4 Upskilling und Reskilling zur Etablierung neuer Fähigkeiten;11010.5;4.5 Veränderung der Arbeitsorganisation;11310.6;4.6 Entstehung neuer Arbeitsfelder;11510.7;4.7 Generative KI in der Industrie;11810.8;4.8 Auswirkungen auf das Management von Unternehmen;12010.9;4.9 Chancen für Unternehmen;12610.10;4.10 Herausforderungen und ethische Überlegungen;12810.10.1;4.10.1 Datenschutz und Sicherheit;12810.10.2;4.10.2 Algorithmische Voreingenommenheit und Fairness;12810.10.3;4.10.3 Soziale und psychologische Auswirkungen;12910.11;4.11 Herausforderungen bei der gesellschaftlichen Akzeptanz;12910.12;Literatur;13011;5: Ethische Aspekte der KI-Nutzung;13211.1;5.1 Datenschutz bei der Verwendung von KI-Systemen;13211.2;5.2 Transparenz bei der Verwendung von KI-Systemen;13311.3;5.3 Regressive Geschlechterstereotype in generativen KI-Modellen;13311.4;5.4 Sicherstellung der Fairness von