Dieses Buch bietet Ihnen einen praktischen Einstieg in die Welt der Knstlichen Intelligenz (KI) und Data Science. Es hinterfragt aktuelle Hypes und ist ein praxiserprobter Guide mit konkreten Schritten fr den sinnvollen Einsatz von einfachen bis komplexeren KI-Anwendungen im Unternehmen mit Schwerpunkt auf Data Analytics und Web-/App-Tracking. In welchen Einsatzbereichen steckt das meiste Potenzial? Wie bestimmen Sie den KI-Reifegrad Ihres Unternehmens und wie planen Sie Ihre KI-Weiterbildungsoffensive? Welche wirtschaftlichen, ethischen und kologischen Risiken sollten Sie bercksichtigen? Antworten darauf erhalten Sie in diesem Quick Guide mit zahlreichen Tipps, Methoden und Vorlagen fr den Transfer in Ihr Unternehmen. Ein Buch fr alle, die sich die Mglichkeiten von KI-Anwendungen jetzt erschlieen und schon bald davon profitieren wollen. Der Inhalt Grundlagen und historische Einordnung Einsatzbereiche von KIim Bereich Analytics Risiken und Chancen beim Einsatz von KI im Unternehmen KI-Governance in fnf konkreten Schritten AI & Data Analytics trifft Recht: AI Act und DSGVO KI-Strategie aus Ihrer Geschftsstrategie ableiten KI-Kompetenz im Unternehmen erhhen mit Self-Assessment, Gap-Analyse und KI-Kompetenz-Canvas Vom Scheitern lernen: Der Friedhof der KI-Projekte Was Sie aus diesem Buch mitnehmen werden: Warum wir im Zeitalter der allgegenwrtigen Knstlichen Intelligenz alle zumindest ein bisschen zu Data Scientists werden mssen Wie sich die Teildisziplinen von Knstlicher Intelligenz und Data Science zueinander verhalten Was Machine Learning und Deep Learning eigentlich sind und was das mit Neuronalen Netzen zu tun hat Wie sich die genAI, also generative Knstliche Intelligenz, in verschiedenen Domnen (Sprache, Bild, Musik etc.) entwickelt Wo aktuelldas meiste Potenzial fr den Einsatz von KI steckt und welche Bereiche Sie sich deshalb genauer ansehen sollten Wo Sie KI in Ihrem Alltag direkt anwenden knnen, um Aufgaben schneller und einfacher zu erledigen Welche wirtschaftlichen, ethischen und kologischen Risiken und Chancen Sie beim Einsatz von KI bercksichtigen sollten Wieso eine Kosten-Nutzen-Abwgung erfolgen sollte, bevor ein KI-Projekt gestartet wird Wie Sie die Ziele Ihrer KI-Governance festlegen Worauf Sie bei der Umsetzung Ihrer Governance Welche rechtlichen Entwicklungen im Bereich von Data Procurement und Data Analytics zu erwarten sind Grundlegende Schritte zur Bewertung der Anwendbarkeit des Gesetzes auf spezifische Praktiken durch Fallstudienanalysen Wie sich Ihre KI-Strategie in der Praxis umsetzen lsst (am Beispiel von Conversion Rate Optimization) Warum sich KI-Kompetenz und KI-Strategie gegenseitig bedingen und wie Sie dieses Henne-AI-Problem lsen knnen Wie Sie bestimmen, welchen KI-Reifegrad Ihr Unternehmen gerade hat und welchen es erreichen mchte Wie Sie die vorhandene KI-Kompetenz in Ihrem Unternehmen erheben und anhand eines Zielbildes und einer Gap-Analyse herausfinden, auf welche Bereiche Sie sich bei Ihrer Weiterbildungsoffensive konzentrieren sollten Wie Sie Ihre Weiterbildungsoffensive mit einem Canvas planen Wie wir mit den Hypes im Zeitalter der KI umgehen sollten Warum es KI-Kompetenz und kritisches Denken braucht, um herauszufinden, aus welchen Fehlern und Projekten man wirklich lernen kann - mit Self-Assessment und Gap-Analyse Was Scheitern mit Ihrer Datenkultur zu tun hat und wie diese gefrdert werden kann Mit Self-Assessment und Gap-Analyse fr die KI-Kompetenz Ihres Unternehmens Zahlreichen konkreten Tipps fr den Transfer in Ihr Unternehmen.