• Das Buch / NEU: 2. Auflage

    Künstliche Intelligenz wird als Basistechnologie ähnlich wie Elektrizität viele Unternehmen und Arbeitsplätze grundlegend verändern. Nach einer allgemein verständlichen Einführung in die technischen Grundlagen und ökonomischen Effekte zeigen zehn Unternehmen in der 2. Auflage unseres Buches, wie sie Algorithmen einsetzen, um Routinejobs zu automatisieren, aus Daten Erkenntnisse abzuleiten und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Mit dem Buch wollen wir KI entmystifizieren, für Unternehmen handhabbar und für Interessierte verständlich machen. Wir wollen Entscheidern:innen Mut machen, sich mit dieser essentiellen Technologie stärker zu beschäftigen, damit der Vorsprung der amerikanischen und chinesischen Wettbewerber nicht noch größer wird. Mit Beiträgen von:

    • Commerzbank: Künstliche Intelligenz in Banken
    • Volkswagen: KI-Innovationen über das autonome Fahren hinaus
    • Otto: Data Science im Online-Handel
    • SAP: Effiziente Prozesse mit Künstlicher Intelligenz
    • Microsoft: Künstliche Intelligenz in der Cloud
    • Serviceware: Künstliche Intelligenz im Enterprise Service Management
    • Software AG: Intelligentes IOT: Erkenntnisse aus IOT-Daten durch Machine Learning
    • IBM: Intelligente KI-Lösungen 
    • Empolis: Mit KI immer die richtigen Entscheidungen treffen
    • Heraeus: KI-gestützte visuelle Inspektion in der Elektronikindustrie
  • Der Inhalt

    Kapitel 1: Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens

    Die ersten Forschungsansätze im Bereich Künstliche Intelligenz stammen aus den 1950er Jahren. Dieses Kapitel skizziert Meilensteine der KI-Forschung bis hin zu den modernen Entwicklungen des Maschinellen Lernens, die den Schwerpunkt dieses Buches darstellt. In diesem Kapitel können Sie die grundlegenden Verfahren des Maschinellen Lernen kennenlernen und insbesondere in die Funktionsweise eines Neuronalen Netzwerkes eintauchen. Dabei wird auf die Limitationen moderner Algorithmen eingegangen. Darüber hinaus wird gezeigt, wie die Qualität eines ML-Algorithmen gemessen werden kann. Schließlich wird anhand des Anwendungsbeispiels „Betrugserkennung“ veranschaulicht, wie eine ML-Anwendung entwickelt wird.

    Autoren: Peter Buxmann und Holger Schmidt (TU Darmstadt)

    Kapitel 2: Ökonomische Effekte der Künstlichen Intelligenz

    Mit den technischen Durchbrüchen geht ein starker Anstieg der Investitionen im Bereich Künstliche Intelligenz einher. Dieser ist größtenteils zurückzuführen auf das starke Engagement der großen Digitalkonzerne aus den USA und China. Angesichts dieser Tatsache werden in diesem Kapitel die Potenzialen der Künstliche Intelligenz erläutert, insbesondere auch für Deutschland. Dazu werden sowohl die Hintergründe des Zuwachses an Finanzmitteln als auch die Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz auf den Arbeitsmarkt dargelegt.

    Autoren: Peter Buxmann und Holger Schmidt (TU Darmstadt)

    Kapitel 3: Künstliche Intelligenz in Banken – Status quo, Herausforderungen und Anwendungspotenziale

    In diesem Kapitel zeigen Lars Friedrich, Head of Digital Strategy & Architecture der Commerzbank AG, et al. beispielhaft potenzielle Anwendungsfelder der KI in der Finanzbranche. So verbessert ein Chatbot die Kommunikation im Wettbewerb um Kundenkontakte. Darüber hinaus gibt die Commerzbank einen Einblick in KI-Anwendungen im Bereich der Außenhandelsfinanzierung sowie im Rahmen von Wertpapiergeschäften.

    Autoren: Lars Friedrich, Andreas Hiese, Robin Dreßler und Franziska Wolfenstetter (Commerzbank AG)

    Kapitel 4: Herausforderungen und Potenziale von KI-gestützter visueller Inspektion in der Elektronikindustrie

    Thomas Hornung, Head of Data Science der Heraeus Holding GmbH, et al., zeigen in diesem Kapitel die Möglichkeiten des KI-Einsatzes im Bereich Industrie 4.0. Im Rahmen einer Kooperation mit der TU Darmstadt wurde eine Lösung zur visuellen Inspektion von Industrieteilen entwickelt. Anhand dieses praktischen Anwendungsbeispiels wird gezeigt, welche Chancen intelligente Systeme für die Qualitätsverbesserung und Kosteneinsparung bieten.

    Autoren: Timo Koppe, Jonas Schatz und Thomas Hornung (Heraeus Group)

    Kapitel 5: KI-Innovation über das autonome Fahren hinaus

    Eine der spannendsten Visionen für das 21. Jahrhundert ist sicher die Verbreitung elektrisch angetriebener und autonom fahrender Fahrzeuge. Der Leiter des Deep Learning Expert Centers der Volkswagen AG, Firas Lethaus und sein Team zeigen, wie diese Vision mittels leistungsfähiger KI-Algorithmen Wirklichkeit werden kann. Dass Volkswagen dabei in viele Richtungen denkt, zeigt der Einsatz von Quantencomputern, die u.a. zur Optimierung des Verkehrsflusses in Ballungsräumen eingesetzt werden.

    Autoren: Firas Lethaus, Barbara Sichler, Florian Neukart und Christian Seidel (Volkswagen AG)

    Kapitel 6: Data Science bei OTTO

    In diesem Kapitel erklären Timo Christophersen, Leiter des Bereichs Data Science der OTTO GmbH & Co KG, und sein Kollege Juri Pärn, wie Kundenbeziehungen im Handel durch den Einsatz von Maschinellem Lernen verbessert werden können. Ihre Machine-Learning-Anwendung ermöglicht es beispielsweise, Millionen von E-Mails zu klassifizieren. Das Kundenerlebnis wird nicht nur textuell, sondern auch visuell verbessert. Auch KI-basierte Bildverarbeitungsprogramme werden in der App von OTTO eingesetzt, damit Kunden anhand hochgeladener Bilder Produkte leichter finden können.

    Autoren: Timo Christophersen und Juri Pärn (Otto GmbH & Co KG)

    Kapitel 7: Das intelligente Unternehmen: Effiziente Prozesse mit Künstlicher Intelligenz von SAP – Wie Unternehmen die hohen Erwartungen an die KI erfüllen können

    Aus der Perspektive der Anbieter zeigen Susanne Vollhardt, Head of Cloud Platform Product Success bei der SAP SE, et al. nicht nur spannende Einsatzfelder der KI, sondern erklären insbesondere, welche KI-Strategie den Softwarekonzern ihrer Meinung nach zum Erfolg führen wird. SAP sieht den Einsatz von Künstlicher Intelligenz dabei nicht als rein technologische Komponente, sondern nutzt ihre Prozess- und Datenexpertise, um ihren Kunden den Aufbau von datengetriebenen Geschäftsprozessen zu ermöglichen.

    Autoren: Susanne Vollhardt, Karsten Schmidt, Sean Kask und Markus Noga (SAP SE)

    Kapitel 8: Intelligentes IoT: Erkenntnisse aus IoT-Daten durch Machine Learning

    Stefan Sigg, Mitglied des Vorstands bei der Software AG und Maulin Gajjar et al. stellen das Thema Internet of Things ebenfalls aus der Perspektive eines Softwareanbieters in Verbindung mit der Nutzung von KI-Algorithmen vor. Die Plattform „Cumulocity IoT“ nutzt diese Verbindung, um den Kunden eine nutzbare Datengrundlage – der Dreh- und Angelpunkt erfolgreicher KI-Anwendungen – zur Verfügung zu stellen.

    Autoren: Maulin Gajjar, Stefan Sigg, Berenike Litz und Anuj Protim Baruah (Software AG)

    Kapitel 9: Künstliche Intelligenz im Enterprise Service Management

    Adrian Engelbrecht, der Head of AI der Serviceware SE, und die Entwicklungsleiterin Cordula Bauer et al. zeigen wie der Softwareanbieter Serviceware, die Services seiner Kunden durch KI-Algorithmen effizienter gestaltet. Darunter fallen KI-basierte Softwarelösungen wie das „Automated Ticket Routing“, das bei der Klassifizierung von eingehenden Kundenanfragen unterstützt. Weshalb dieser Anwendungsfall ein Beispiel für Supervised Learning ist und wie genau er funktioniert, erklären die Autoren in diesem Kapitel ausführlich.

    Autoren: Adrian Engelbrecht, Luisa Pumplun, Cordula Bauer und Karina Vida (Serviceware SE)

    Kapitel 10: Mit Künstlicher Intelligenz immer die richtigen Entscheidungen treffen

    Der CEO und Gründer der Empolis Information Management GmbH, Stefan Wess, zeigt in einem praktischen Beispiel aus der Versicherungsbranche, wie sich Daten für die Bewertung von Finanzrisiken gewinnen lassen und wie KI-Technologien dabei unterstützen können, die richtigen Schlüsse aus den erhobenen Daten zu ziehen.

    Autor: Stefan Wess (Empolis Information Management GmbH)

    Kapitel 11: Künstliche Intelligenz – Aktueller Stand von branchenübergreifenden KI-Lösungen: Was ist möglich?, Was nicht?, Beispiele und Empfehlungen

    In diesem Kapitel geben Wolfgang Hildesheim, Leiter des IBM Geschäftsbereichs Watson, Data Science und Künstliche Intelligenz in Deutschland, Österreich und der Schweiz, und sein Kollege Dirk Michelsen einen Einblick in die KI-Strategie von IBM Deutschland. Sie zeigen, welche Möglichkeiten die KI-Plattform Watson für ihre Kunden bietet. Der Digitalkonzern präsentiert nicht nur eine Vielfalt von Fallbeispielen im Bereich der KI, sondern fasst für Entscheidungsverantwortliche die zentralen Handlungsempfehlungen zur erfolgreichen Umsetzung von KI-Projekten zusammen.

    Autoren: Wolfgang Hildesheim und Dirk Michelsen (IBM DACH)

    Kapitel 12: Künstliche Intelligenz im Jahr 2020

    Der Leiter des Geschäftsbereiches Digital Business Transformation & Künstliche Intelligenz der Microsoft Deutschland GmbH, Alexander Britz, gibt in diesem Kapitel einen Überblick über verschiedene Einsatzbereiche von KI und betrachtet darüber hinaus ausgewählte gesellschaftliche Debatten im Kontext von KI aus der Perspektive eines globalen Softwareanbieters.

    Autor: Alexander Britz (Microsoft Deutschland GmbH)

    Kapitel 13: Ethische Aspekte der Künstlichen Intelligenz

    In diesem Buch haben wir viele unterschiedliche Anwendungsbeispiele aus Anwender- und Anbietersicht von Künstlicher Intelligenz kennengelernt. Die ethischen Leitprinzipien von SAP (Kap. 7.3.1.1) oder auch das Anwendungsbeispiel in diesem Kapitel des autonomen Fahrens verdeutlichen, dass auch gerade ethische Fragestellungen bei dem Design und Implementierung von KI-Algorithmen proaktiv berücksichtigt werden müssen. Dieser aktuelle Diskurs wird in den Kapiteln anhand der Debatten um die Singularität, KI-Algorithmen als Black Box, Verzerrung und Fairness und KI und Privatheit dargelegt. Das Kapitel und somit auch die 2te Auflage schließen mit der Darlegung der politischen Debatte rund um das Thema „Künstliche Intelligenz und Ethik“ und zeigt auf, dass wir erst am Anfang dieser Diskussion stehen.

    Autoren: Peter Buxmann und Holger Schmidt (TU Darmstadt)

  • Die Herausgeber

    Prof. Peter Buxmann

    Peter Buxmann ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik | Software & Digital Business an der Technischen Universität Darmstadt und leitet dort das Innovations- und Gründungszentrum HIGHEST. Darüber hinaus ist er Mitglied in mehreren Leitungs- und Aufsichtsgremien. Seine Forschungsschwerpunkte sind die Digitalisierung von Wirtschaft und Gesellschaft, Methoden und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz, die Entwicklung innovativer Geschäftsmodelle sowie die ökonomische Analyse von Cybersecurity-Investitionen und Privatsphäre.

     

    Vortragsthemen:

    • Digitale Transformation
    • Was bringt uns Künstliche Intelligenz?
    • Cybersecurity

    Dr. Holger Schmidt

    Holger Schmidt erklärt als Keynote-Speaker die Auswirkungen der Digitalisierung auf Wirtschaft und Arbeit. Als Journalist hat er zwei Jahrzehnte über die digitale Transformation geschrieben, davon 15 Jahre für die F.A.Z. Zu seinen Schwerpunkten zählt auch die Plattform-Ökonomie. Der Volkswirt unterrichtet als Dozent an der TU Darmstadt Masterstudenten im Fach „Digitale Transformation“ und schreibt als Kolumnist für das Handelsblatt. Sein Blog „Netzoekonom.de“ gehört zu den populärsten Publikationen der digitalen Wirtschaft in Deutschland.

     

    Vortragsthemen:

    • Die 2. Welle der Digitalisierung
    • Plattform-Ökonomie
    • Ökonomie der Künstlichen Intelligenz
    Mehr Infos: www.netzoekonom.de
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