Vorwort | 5 |
Inhaltsverzeichnis | 7 |
Über den Autor | 11 |
Abbildungsverzeichnis | 12 |
Tabellenverzeichnis | 15 |
1 Einführung: „Algorithmic & AI eat the world“ | 16 |
Zusammenfassung | 16 |
1.1Motivation und Hintergrund | 16 |
1.2Ein Buch für die Unternehmenspraxis | 19 |
2 Big Data | 21 |
Zusammenfassung | 21 |
2.1Was wirklich neu ist | 21 |
2.2Definition von Big Data | 22 |
2.3Dimensionen von Big Data | 23 |
2.4Big Data als Grundlage für Algorithmic und Artificial Intelligence | 24 |
3 Algorithmik und Artificial Intelligence | 26 |
Zusammenfassung | 26 |
3.1Die Macht der Algorithmen | 26 |
3.2AI – das ewige Talent wird erwachsen | 29 |
3.3Ein Definitionsversuch | 30 |
3.4Erfolgsfaktoren und Treiber der Entwicklung der Aritificial Intelligence | 31 |
3.4.1Internet und verteilte Systeme | 31 |
3.4.2Mehrkernprozessoren und Graphics Processing Units | 34 |
3.4.3Zukunftstechnologien – neuromorphe Chips und Quantencomputer | 36 |
3.5Historische Entwicklung der AI | 37 |
3.5.1Historische Entwicklung der Künstlichen Intelligenz | 37 |
3.5.1.1 Erste Arbeiten im Bereich der Künstlichen Intelligenz (1943–1955) | 39 |
3.5.1.2 Früher Enthusiasmus und baldige Ernüchterung (1952–1969) | 39 |
3.5.1.3 Wissensbasierte Systeme als Schlüssel zum kommerziellen Erfolg (1969–1979) | 40 |
3.5.1.4 Die Rückkehr der neuronalen Netze und der Aufstieg der AI zur Wissenschaft (1986 bis heute) | 41 |
3.5.1.5 Intelligente Agenten werden zur Normalität (1995 bis heute) | 42 |
3.6Methoden und Technologien | 43 |
3.6.1Symbolische AI | 44 |
3.6.1.1 Natural Language processing (NLP) | 44 |
3.6.1.2 Regelbasierte Expertensysteme | 45 |
3.6.1.3 Data Mining | 47 |
3.6.2Subsymbolische AI | 48 |
3.6.3Maschinelles Lernen | 50 |
3.6.3.1 Überwachtes Lernen – Supervised Learning | 51 |
3.6.3.2 Nicht überwachtes Lernen – Unsupervised Learning | 51 |
3.6.3.3 Verstärkendes Lernen – Reinforcement Learning | 51 |
3.6.4Aktuelle Anwendungen der AI-Forschung | 52 |
3.6.4.1 Computervision und Maschinelles Sehen | 52 |
3.6.4.2 Robotics | 53 |
4 Algorithmics Business: Framework und Maturity Model | 54 |
Zusammenfassung | 54 |
4.1AI Framework – die 360°-Perspektive | 54 |
4.1.1Motivation und Nutzen | 54 |
4.1.2Schichten des AI Framework | 55 |
4.1.3AI Use Cases | 56 |
4.2Algorithmic Business Maturity Model: Vorgehensmodell mit Roadmap | 61 |
4.2.1Reifegrade und Phasen | 61 |
4.2.2Nutzen und Zweck | 66 |
5 Algorithmic Business – auf dem Weg zum selbstfahrenden Unternehmen | 67 |
Zusammenfassung | 67 |
5.1Klassische Unternehmensbereiche | 67 |
5.2Conversational Office | 73 |
5.3Algorithmic Marketing | 75 |
5.3.1Datenschutz und Datenhoheit | 77 |
5.3.2Algorithmen im Marketingprozess | 78 |
5.3.3Praxisbeispiele | 79 |
5.3.3.1 Amazon | 79 |
5.3.3.2 Otto Group | 80 |
5.3.3.3 Bosch Siemens Haushaltsgeräte (B/S/H) | 80 |
5.3.3.4 UPS | 81 |
5.3.3.5 Netflix | 81 |
5.3.3.6 Coca Cola | 81 |
5.3.3.7 Bank of America | 81 |
5.3.4Der richtige Einsatz von Algorithmen im Marketing | 82 |
5.4Algorithmic Market Research | 83 |
5.4.1Mensch versus Maschine | 83 |
5.4.2Liberalisierung der Marktforschung | 84 |
5.4.3Neue Anforderungen an die Marktforscher | 85 |
5.5Algorithmic Controlling | 86 |
5.5.1Big Data – Implikationen für das Controlling | 86 |
5.5.2Monitoring und Frühwarnung | 88 |
5.5.3Implikationen für die Rolle des Controller | 89 |
5.6Neue Geschäftsmodelle durch Algorithmic und AI | 89 |
5.7Brauchen Unternehmen einen Chief Artificial Intelligence Officer (CAIO)? | 90 |
5.7.1Motivation und Rational | 90 |
5.7.2Einsatzgebiete und Qualifikationen eines CAIOs | 91 |
5.7.3Rolle im Rahmen der Digitalen Transformation | 92 |
5.7.4Argumente pro/contra | 93 |
5.7.5Fazit | 94 |
6 Conversational Commerce: Bots, Messaging, Algorithmen und Artificial Intelligence | 95 |
Zusammenfassung | 95 |
6.1Einführung | 95 |
6.2Motivation und Entwicklung | 96 |
6.3Gegenstand und Bereiche | 98 |
6.4(Chat)Bots als Enabler des Conversational Commerce | 99 |
6.4.1Imitation menschlicher Unterhaltung | 99 |
6.4.2Schnittstellen für Unternehmen | 100 |
6.4.3Bots als neues Betriebssystem | 101 |
6.4.4Bots und Künstliche Intelligenz – wie intelligent sind Bots wirklich? | 101 |
6.4.5Bots – Chance oder Risiko für Unternehmen, Konsumenten und Gesellschaft? | 102 |
6.4.6Auch die Kunden rüsten auf – Bots als Butler und intelligente Assistenten | 103 |
6.4.7Siri, Google Now, Cortana, Alexa, Home – wer ist die Schlauste im Land? | 109 |
6.4.8Bots – quo vadis? | 115 |
6.4.9Einsatzgebiete im E-Commerce | 117 |
6.5Trends, die den Conversational Commerce begünstigen | 117 |
6.6Beispiele von Conversational Commerce | 118 |
6.7Herausforderungen für den Conversational Commerce | 120 |
6.8Vor- und Nachteile des Conversational Commerce | 121 |
6.9Roadmap zum Conversational Commerce: E-Commerce-Maturity-Modell – Plattformen-Checklisten | 121 |
6.9.1Das DM3-Modell als systematisches Vorgehensmodell für den Conversational Commerce | 122 |
6.9.2Plattformen und Checkliste | 124 |
6.10Fazit und Ausblick | 126 |
7 Best Practices | 129 |
Zusammenfassung | 129 |
7.1Sales und Marketing reloaded – Deep Learning ermöglicht neue Wege der Kunden- und Marktgewinnung | 130 |
7.2Artificial Intelligence und Big Data im Kundenservice: Reality Check und Ausblick | 140 |
7.3Customer Engagement mit Chatbots und Collaboration Bots: Vorgehen, Chancen und Risiken zum Einsatz von Bots in Service und Marketing | 150 |
7.4Die Zukunft der Media Planung – AI als Game Changer | 162 |
7.5Die Bot-Revolution verändert das Content Marketing – Algorithmen und AI zur Generierung und Verteilung von Content | 170 |
7.6Next Best Action – Recommendation Systeme Next Level | 185 |
7.7Intelligent Automation – wie AI und RPA (Robotic Process Automation) Arbeitsplätze und Abläufe in Verwaltung und Kundenservice verändern | 197 |
7.8Kundenkommunikation und Kundenservice über smarte Apps | 201 |
7.9Corporate Security: Social Listening und die Digitalisierung der Desinformation – durch Algorithmen systematisch unknown Unknowns entdecken | 219 |
8 Fazit und Ausblick: Algorithmic Business – quo vadis? | 233 |
Zusammenfassung | 233 |
8.1Super Intelligenz: die Computer übernehmen – realistisches Szenario oder Science-Fiction? | 233 |
8.2AI: Die Top 10 Trends 2017 and beyond | 238 |
8.3Implikationen für Unternehmen und Gesellschaft | 241 |
Literatur | 247 |