KI für Entscheider

Künstliche Intelligenz gilt vielen als technologischer Wendepunkt, doch zwischen Hype und Realität liegen oft deutliche Unterschiede. Dieses Buch ordnet ein, was moderne KI heute tatsächlich leisten kann, wo ihre Grenzen liegen und welche strategischen Entscheidungen Unternehmen jetzt treffen sollten. Im Mittelpunkt steht ein nüchterner Blick auf generative Modelle, ihre Abhängigkeit von Daten, ihre Stärken in der Mustererkennung und ihre Schwächen bei Verlässlichkeit, Nachvollziehbarkeit und Kontextverständnis. "KI für Entscheider" versteht KI als neues Instrumentenbrett für unternehmerische Entscheidungen: leistungsfähig, aber nur dann nützlich, wenn Anzeigen, Fehlfunktionen und Grenzen richtig gelesen werden. Das Buch beschreibt typische Anwendungsfelder in Unternehmen ebenso wie Fragen der Produktivität, Automatisierung, Governance, Wirtschaftlichkeit und organisatorischen Einführung. Es korrigiert verbreitete Fehlannahmen, schärft den Blick für belastbare Einsatzszenarien und zeigt, welche Kompetenzen und Strukturen für einen sinnvollen Umgang mit KI erforderlich sind. Ein faktenorientierter Überblick für alle, die Entscheidungen nicht nach Trend, sondern nach Tragfähigkeit treffen. Null Papier Verlag

Jürgen Schulze ist Verleger, Senior Fullstack Developer, Autor und Berater. Nach einem Studium der Wirtschaftswissenschaften arbeitete er zunächst als Programmierer und verbindet seitdem technisches Denken mit unternehmerischer Praxis. Seit 2011 führt er den Null Papier Verlag als Ein-Mann-Unternehmer. Seine Titel erscheinen in allen relevanten E-Book-Kanälen; insgesamt wurden mehrere Millionen Exemplare verkauft.

Titel Impressum Inhaltsverzeichnis Der Autor Hinweis Was KI im Unternehmenskontext tatsächlich ist Eine belastbare Arbeitsdefinition Die vier Grundformen im Überblick Begriffe und strategische Bedeutung Ergebnisarten statt Schlagwortlogik Das System dahinter: Daten, Rechenleistung, Modelle, Schnittstellen Wie moderne KI funktioniert und warum sie Fehler macht Wie moderne KI funktioniert und warum sie Fehler macht Modelle geben Wahrscheinlichkeiten aus, nicht Wahrheiten Training, Feinabstimmung, Inferenz und Kontextnutzung Prompt, Kontextfenster und die Qualität der Ausgabe Warum Modelle keine einfachen Nachschlagewerke sind Halluzinationen sind systembedingt, nicht außergewöhnlich Grenzen bei neuartigen, offenen und mehrdeutigen Situationen Grounding, Retrieval und externe Systeme als Fehlerreduktion Hohe Leistung ist nicht dasselbe wie Verlässlichkeit Fazit und Übergang Wo KI im Unternehmen heute realistisch Nutzen stiftet Wo KI im Unternehmen heute realistisch Nutzen stiftet Externe Anwendungen und interne Werkzeuge sind nicht dasselbe Typische Funktionsbereiche systematisch betrachten Woran sich Eignung tatsächlich entscheidet Warum text- und dokumentenlastige Prozesse früher profitieren KI ersetzt meist keine Funktionen, sondern verändert Teilaufgaben Ein Use-Case-Portfolio statt einer einzelnen Vorzeigeidee Wie sich die erste Welle realistisch beschreiben lässt Warum der Nutzenbeweis pro Prozess wichtiger ist als die Gesamtbegeisterung Der sachliche Blick auf Grenzen gehört dazu Schlussfolgerung für die Priorisierung Produktivität, Automatisierung und die neue Arbeitsteilung Vier Stufen der KI-gestützten Arbeit Produktivität entsteht nicht durch das Tool allein Vorarbeit, Entwurf, Prüfung und Nachbearbeitung sind nicht dasselbe Wo der Mensch bleibt: Eingaben, Prüfung, Freigabe, Ausnahme, Überwachung Welche Qualitätsmaßstäbe wirklich zählen Wie sich Engpässe verschieben Warum Standardisierung und Dokumentation oft stärker wirken als das Tool Warum die reale Entlastung oft hinter der ersten Erwartung bleibt Drei naheliegende Praxisbeispiele KI ersetzt qualifizierte Arbeit selten einfach Was das für die Produktivitätsfrage bedeutet Daten, Sicherheit, Vertraulichkeit und Governance Daten, Sicherheit, Vertraulichkeit und Governance Datenklassen und Schutzbedarf Prompts, Ausgaben und zentrale Risiken Kontrollen, Verantwortung und Governance Wirtschaftlichkeit, ROI und Priorisierung von KI-Initiativen Die Vollkosten eines Vorhabens Lizenzen Integration Datenaufbereitung Betrieb Qualitätssicherung Schulung Governance Nutzen: Pilotwirkung und Geschäftswert sauber trennen Pilotnutzen Skalierbarer Geschäftsnutzen Die typischen Wertquellen Direkte, indirekte und strategische Effekte trennen Direkte Effekte Indirekte Effekte Strategische Effekte Make-or-Buy: Datenlage, Differenzierung und Kontrollbedarf Datenlage Differenzierung des eigenen Geschäfts Erforderlicher Kontrollgrad Priorisierung und kalkuliertes Scheitern Die vier Kriterien der Reihenfolge Warum kleine Vorhaben oft die besseren Erstinvestitionen sind Scheitern, Lernwert und begrenzter Verlust Abbruchkriterien Lernwert Begrenzter Verlust Verdichtung für die Entscheidungsvorlage Einführung im Unternehmen: Rollen, Prozesse und Umsetzung Rollen und Entscheidungsrechte Sponsor Product Owner Fachexpertinnen und Fachexperten Datenverantwortliche Sicherheits- und Compliance-Funktion IT, Recht, Datenschutz und Betriebsrat Die Einführungslogik als Prozesskette Identifikation: den richtigen Prozess zuschneiden Auswahl: Anforderungen, Freigaben und Machbarkeit Pilotierung: begrenzt, real und lernorientiert Bewertung: Entscheidung über Fortsetzung, Anpassung oder Stopp Skalierung: vom Test in den geregelten Einsatz Betrieb: Pflege, Kontrolle und Aktualisierung Akzeptanz, Qualifizierung und organisatorische Verankerung Betriebsmodelle für KI: zentral, dezentral, hybrid Zentrales Betriebsmodell Dezentrales Betriebsmodell Hybrides Betriebsmodell Betrie