Umsetzung von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning in Unternehmen

KI verspricht enorme Fortschritte - von der Prozessoptimierung und Produktivitätssteigerung über optimierte Entscheidungsunterstützung bis hin zur Generierung neuer Geschäftsmodelle. Was Unternehmen allerdings umtreibt, sind fehlendes Know-how, klare Zielsetzungen und Vorgehensweisen zur Umsetzung. Hinzu kommen Ängste der Mitarbeiter vor Arbeitsplatzabbau oder Umstrukturierungen und häufig auch eine unklare Vorstellung davon, was KI leisten kann und was nicht.Das Buch möchte der Leserschaft für ihre Diskussions-, Planungs- und Umsetzungsprozesse hilfreiche Informationen an die Hand gegeben und praxisorientierte Optionen aufzeigen.Die Themen:Veränderung des Rollenverständnisses und neue Aufgabenfelder auf Führungsebene im Kontext von Digitalisierung und Künstlicher IntelligenzGanzheitlicher Ansatz und Rahmenbedingungen zur erfolgreichen Umsetzung von KI-Projekten Best Practices und Use Cases:Digitale Entscheidungsfindung zur ProzessoptimierungERP als Grundlage zur Einführung von KI im UnternehmensalltagProjektbeschreibung zur Einführung und Umsetzung einer Enterprise-Search-Lösung Automatisierte Einsatzplanung von Solar- und Windparks Machine Learning in der Industrieautomation - ein ÜberblickKI in der Automobilindustrie und die Entwicklung von autonomen FahrfunktionenAutomatisierte Anomalieerkennung an einer ProduktionsmaschineDie Autoren:Isabel Banzerus, Data Reply; Bernd Baus, VSE; Dr. Yusuf Erdogan, Bertrandt; Dr.-Ing. habil. Ingrid Heinrich, Ingenieurbüro Last- und Energiemanagement; Dr. Christian Lehmann, GOB Software & Systeme; Valeria Mayer, VSE; Ute Redeker, GOB Software & Systeme; Dr. Ulf Roßegger, affinis consulting; Hans-Peter Sailer, Data Reply; Stefan Schindler, Bertrandt; Antonella Sciortino, Ingenieurbüro Last- und Energiemanagement; Georg Steinberger, Avnet; Michaël Uyttersprot, Avnet; Alexander von Birgelen, Phoenix Contact; Adrian Weiler, INFORM