Dieses Buch soll dabei helfen, die neuen Technologien und Anwendungspotenziale der künstlichen Intelligenz besser zu verstehen und einzuordnen. Neben einer ausführlichen und verständlichen Vermittlung grundlegender Kenntnisse und ökonomischer Effekte der künstlichen Intelligenz enthält es viele Anwendungsbeispiele bekannter Unternehmen. Konzerne wie Amazon, IBM, Microsoft, SAP oder VW lassen die Leser in ihre KI-Labors schauen und erklären konkrete Projekte zu Themen, wie z. B. Chatbots, Quantencomputing, Gesichtserkennung, sprachbasierte Systeme oder den Einsatz von KI-Anwendungen in den Bereichen Marketing, Vertrieb, Finanzen, Personalwesen, Produktion, Gesundheit sowie Logistik. Das Buch richtet sich an Entscheider in Unternehmen, Studierende, Dozenten und alle, die sich ein Bild über die vielleicht wichtigste technologische Entwicklung in diesem Jahrhundert machen möchten.

Prof. Dr. 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.

Dr. Holger Schmidt zeigt als international gefragter Keynote-Speaker die Auswirkungen der Digitalisierung auf Wirtschaft und Arbeit. Als Journalist hat er zwei Jahrzehnte über die digitale Transformation berichtet, davon 15 Jahre für die Frankfurter Allgemeine Zeitung. Der Volkswirt lehrt als Dozent im Fach Digitale Transformation an der Technischen Universität Darmstadt und schreibt als Kolumnist für das Handelsblatt über die digitale Ökonomie. Sein Blog 'Netzoekonom.de' gehört zu den populärsten Publikationen der digitalen Wirtschaft in Deutschland. Er ist Erfinder des Plattform-Index.

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Blick ins Buch

Inhaltsverzeichnis

Vorwort	5
Inhaltsverzeichnis	7
Abbildungsverzeichnis	11
Tabellenverzeichnis	14
Teil I Künstliche Intelligenz als Basistechnologie des 21. Jahrhunderts	15
1 Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens	16
1.1Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz	16
1.2Grundlagen des Maschinellen Lernens	20
1.2.1Zurück in die Zukunft	20
1.2.2Wie funktioniert Maschinelles Lernen?	21
1.2.3Verfahren des Maschinellen Lernens	22
1.2.4Das Black-Box-Problem	28
Literatur	30
2 Ökonomische Effekte der Künstlichen Intelligenz	33
2.1Investitionen in Künstliche Intelligenz	33
2.2Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz auf Produktivität und Wachstum der Volkswirtschaften	36
2.2.1Künstliche Intelligenz: Das Produktivitätsparadox	36
2.2.2Produktivitätssteigernde Automatisierung in allen Sektoren	37
2.2.3Die Wachstumseffekte der Künstlichen Intelligenz	41
2.3Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz auf den Arbeitsmarkt	42
Literatur	47
Teil II Künstliche Intelligenz: Cases aus der Praxis	50
3 Das intelligente Unternehmen: Maschinelles Lernen mit SAP zielgerichtet einsetzen	51
3.1Innovationsstrategie von SAP	51
3.1.1Die Evolution von Unternehmenssystemen	52
3.1.2Maschinelles Lernen bei SAP	54
3.2KI-Anwendungsbeispiele bei SAP	56
3.2.1Maschinelles Lernen für repetitive Aufgaben	56
3.2.1.1 SAP Cash Application	57
3.2.1.2 Weitere Anwendungsmöglichkeiten	58
3.2.2Maschinelles Lernen für Kundenbeziehungen (Customer Relationship Management, CRM) und E-Commerce	58
3.2.3Maschinelles Lernen im Marketing	59
3.2.4Maschinelles Lernen im Service und Vertrieb	61
3.2.5Maschinelles Lernen im Personalwesen	62
3.2.5.1 Effiziente Einstellungsprozesse	62
3.2.5.2 Lernen im Unternehmen	63
3.3Die Plattform von SAP für Maschinelles Lernen	63
3.3.1Die SAP Leonardo Machine Learning Foundation	64
3.3.2Anwendungsbeispiel	65
3.4Maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache	66
3.4.1Der Wert von Conversational UX im Unternehmen	67
3.4.2Technologien für Conversational UX	68
3.5Gesellschaftliche Implikationen	69
3.5.1Lebenslanges Lernen	69
3.5.2Partnerschaften von SAP im Bereich der Künstlichen Intelligenz	70
Literatur	71
4 Künstliche Intelligenz bei Amazon Spitzentechnologie im Dienste des Kunden	73
4.1Eine Schachpartie verändert das Spiel	73
4.2Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen – Grundlagen und Definitionen	74
4.3Technologische Grundlagen für die Künstliche Intelligenz	74
4.4Künstliche Intelligenz im Einsatz bei Amazon	75
4.5Leitgedanke der KI-Forschung	76
4.5.1Beispiel: Supermarkt der Zukunft	76
4.5.2Beispiel: Neuer Weg der Paketzustellung	77
4.5.3Wie Algorithmen Obst sortieren	78
4.5.4Nachfrageprognose	79
4.5.5Alexa, die digitale Sprachassistentin	80
4.5.6X-Ray-Funktion im Kindle	81
4.6Chancen und Grenzen von Künstlicher Intelligenz	81
4.6.1Interessantere und vielfältigere Jobs durch Künstliche Intelligenz	82
4.6.2Mensch und Maschine	83
4.6.3„Partnership on AI“ adressiert Risiken von KI	84
4.7Fazit und Ausblick	84
Literatur	84
5 Anwendung eines sprachbasierten KI-Dienstes in der Gesundheitsbranche am Beispiel der Entwicklung eines Alexa-Skills	86
5.1Einleitung	86
5.2Grundlagen und Anwendungen der Spracherkennung	87
5.2.1Spracherkennung in der Praxis	88
5.2.2Sprachassistenzsysteme und Sprachdialogsysteme	88
5.2.3Beispiel Amazon „Alexa“	90
5.2.4„Custom Skill“-Datenfluss	92
5.2.5Programmiersprachen und -konzepte	93
5.2.5.1 Produkte bestellen	96
5.3Entwicklung des Skills	96
5.3.1Überblick über die Funktionalitäten des Skills	96
5.3.1.1 Versandinformationen abfragen	96
5.3.1.2 Benachrichtigungen abfragen	97
5.3.1.3 Anruf anfordern	98
5.3.1.4 Notfall melden oder abbrechen	98
5.3.1.5 Zusätzliche Funktionen	98
5.3.2Programmierung	99
5.3.2.1 Erklärung des Intent-Schemas	99
5.4Zusammenfassung und Ausblick	99
Literatur	101
6 Künstliche Intelligenz als Weg zur wahren digitalen Transformation	103
6.1Eine Gesellschaft im Wandel	103
6.1.1KI heute	104
6.1.2Hohe Investitionen …	105
6.1.3… und hohe Erwartungen	106
6.2Sicherheit & Risiken	107
6.2.1Die Kontrolle liegt im Design	107
6.2.2Cyber- und Datensicherheit	108
6.2.3Ein empfindliches Gut: Vertrauen	108
6.3KI in der Praxis	109
6.3.1Tools und Services	109
6.3.2KI – nützlicher Helfer in vielen Lebenslagen	110
6.3.2.1 Wie Emma ihr Leben zurückbekam	110
6.3.2.2 Digitalisierung der Landwirtschaft: KI schlägt Erfahrung	110
6.3.2.3 Das intelligente Auto lernt die Straße kennen	111
6.3.2.4 Die sehende App	112
6.3.2.5 Die Industrie holt die KI aus der Cloud	112
Literatur	112
7 Offene Plattformen als Erfolgsfaktoren für Künstliche Intelligenz	114
7.1Einleitung	114
7.2Der Wettlauf um KI	115
7.3Die Anforderungen der Unternehmens-IT an die KI	116
7.4Von Big Data zur Wertschöpfung	117
7.5Time to Insight ist entscheidend	118
7.6PMML: Ein einheitlicher Branchenstandard für alle Stakeholder	119
7.7Plattformunabhängiges KI-Deployment	120
7.8Eine digitale Geschäftsplattform für KI	121
7.9Branchenbezogene Anwendungsfälle	122
7.10Vielversprechende Zukunft der KI	123
Literatur	124
8 Künstliche Intelligenz im Jahr 2018 – Aktueller Stand von branchenübergreifenden KI-Lösungen: Was ist möglich? Was nicht? Beispiele und Empfehlungen	125
8.1Einleitung: KI ist jetzt handlungsrelevant	125
8.1.1Gründe für die aktuellen Durchbrüche	126
8.1.2Narrow AI, General AI und Super AI	127
8.1.3Hollywood legt falsche Fährten	128
8.1.4Aktuelle Machbarkeiten	128
8.2Standortbestimmung: KI verleiht Superkräfte	128
8.3Chancen der KI: Disruptive Steigerung der Effizienz und Qualität	131
8.4Ängste vor KI: Sie werden durch Antizipation beherrschbar	133
8.5KI-Systeme: Es gibt Standards für das Allgemeinwohl	134
8.5.1Werte, Prinzipien und Standards	135
8.6Die IBM-Strategie: KI wird zur Kernkompetenz	135
8.6.1Watson: Eine modular aufgebaute KI-Plattform	136
8.6.2Ein System für unterschiedliche Anwender	137
8.7Entscheidungen: KI verbessert Entscheidungen und verhindert Fehler	138
8.7.1KI als Trendscout	138
8.7.2KI als Ratgeber zur Fehlerbehebung	139
8.8Wissen: KI macht komplexes Wissen beherrschbar	139
8.8.1Mehr Wissen für die Medikamentenentwicklung	139
8.8.2Mehr Wissen für die Genforschung	140
8.8.3Mehr Wissen zur Optimierung des Energieverbrauchs	140
8.9Kundenservice: KI macht den Service besser und preiswerter	141
8.9.1Chatbot statt Betriebsanleitung	141
8.9.2Chatbot statt Suchfeld	142
8.9.3Chatbot statt Call-Center	142
8.10Produktivität: KI erhöht Effizienz und Effektivität	143
8.10.1KI bei kniffeligen Fragen am Check-In	143
8.10.2KI im Input-Management	143
8.10.3KI in der Bilderkennung	144
8.11Empfehlungen für Entscheider: KI mit einem Team in kleinen Schritten angehen	144
8.12Fazit	146
Literatur	147
9 Mit Künstlicher Intelligenz immer die richtigen Entscheidungen treffen	149
9.1Einleitung	149
9.2Ein fiktives Beispiel: Wie man frei verfügbare Informationen und Künstliche Intelligenz für die Finanzindustrie nutzen kann	152
9.3Praxisbeispiel: Early Loss Detection (ELD) von Munich Re	153
9.4Notwendige Grundlagentechnologien	155
9.4.1Semantische Suche	155
9.4.2Web Mining	156
9.4.3Natural Language Processing	158
9.5KI wird unsere Wirtschaft tiefgreifend verändern	162
Literatur	165
10 Künstliche Intelligenz schafft neue Geschäftsmodelle im Mittelstand	166
10.1Einleitung	166
10.2Neue Geschäftsmodelle dank Künstlicher Intelligenz	167
10.3Daten sind der gemeinsame Nenner	168
10.4Sam Digital Hub	170
10.5Samsons interne Transformation	171
10.6Ventildiagnose mit Trovis Solution	171
10.7Allgemeine Erfahrungen mit Künstlicher Intelligenz	172
10.8Fazit	176
Literatur	176
11 KI-Innovation über das autonome Fahren hinaus	178
11.1Die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz in der Automobilindustrie	178
11.1.1Innovation braucht Struktur – Data:Lab Munich	179
11.1.2Arbeitsweise	181
11.1.3Anwendungsbereiche	181
11.2Machine Learning im Rennsport	181
11.3Natural Language Processing	183
11.3.1Funktionsweise	183
11.3.2Erprobung von Bots im Einkauf	183
11.3.3NLP-Unterstützung in der Logistik	185
11.4Quantum Computing	185
11.4.1Quantum Computing bei Volkswagen	186
11.4.2Ausblick	188
Literatur	188
Teil III Künstliche Intelligenz: Fortschritt mit Leitplanken	191
12 Singularity und weitere kritische Debatten über Künstliche Intelligenz	192
Literatur	197
13 Wettbewerbsvorteile durch Künstliche Intelligenz	200
Literatur	203
Sachverzeichnis	205