Künstliche Intelligenz gilt als strategischer Hebel für Effizienz, Entscheidungsqualität und Wettbewerbsfähigkeit. Für Geschäftsführer und Entscheider stellt sich jedoch weniger die Frage, welche KI-Technologie eingesetzt werden soll, sondern ob Prozesse, Daten und Verantwortlichkeiten dafür reif genug sind. Dieses Essential zeigt, warum KI bestehende Strukturen verstärkt, statt organisatorische Defizite zu kompensieren. Es entwickelt ein praxisnahes Reifegradmodell, ordnet KI und RPA klar ein und liefert konkrete Use Cases sowie ein Umsetzungs-Playbook für eine realistische, steuerbare und risikoarme KI-Transformation im Unternehmen.

Entscheider in Unternehmen erhalten damit einen klaren Fahrplan, der technologische Möglichkeiten mit organisatorischer Realität verbindet und eine Grundlage für den fundierten Umgang mit KI schafft.

Vorwort

1. Einleitung
2. Einführung in die Künstliche Intelligenz
2.1 Was ist KI und was nicht
2.2 Abgrenzung zwischen Künstlicher Intelligenz und Robotic Process Automation
2.3 Leistungsfähigkeit und Grenzen von RPA
2.4 Leistungsfähigkeit und Grenzen von Künstlicher Intelligenz
2.5 Einordnung für Entscheider
3. Zentrale Begriffe und Grundlagen
3.1 Grundlegende KI- und Systembegriffe
3.2 Daten- und Modellbegriffe
3.3 Entscheidungs- und Steuerungslogik
3.4 Risiko, Kontrolle und Governance
3.5 Prozesse, Automatisierung und Organisation
4. Die unbequeme Realität von KI
4.1 KI ist kein Transformationsersatz
4.2 Prozesse vor Intelligenz
4.3 Die Datenrealität in Unternehmen
4.4 Warum Unternehmen mit RPA einen strukturellen Vorteil haben
4.5 Das eigentliche Problem: Organisation und Mindset
4.6 Einordnung für Entscheider
5. KI-Transformation als Reifegradmodell
5.1 Warum ein Reifegradmodell?
5.2 Das Reifegradsystem
5.2.1 Level 0
5.2.2 Level 1
5.2.3 Level 2
5.2.4 Level 3
5.2.5 Level 4
5.2.6 Level 5
5.2.7 Level X
5.3 Einordnung für Entscheider
6. Use Cases und Umsetzungs-Playbook
6.1 Standard-Playbook: Zehn Schritte zur Umsetzung
6.2 Use Cases für Level 2: Automatisierung und Stabilisierung
6.3 Use Cases für Level 3: Assistierende KI
6.4 Use Cases für Level 4: Entscheidungsarchitekturen
6.5 Use Cases für Level 5: Teilautonome Systeme
6.6 Use Cases für Level X: KI-native Organisationen
6.7 Von der Use-Case-Auswahl zur Roadmap
7. Fazit: KI ist kein Ziel, sondern ein Ergebnis.