Das 1x1 der Künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz gilt als strategischer Hebel für Effizienz, Entscheidungsqualität und Wettbewerbsfähigkeit. Für Geschäftsführer und Entscheider stellt sich jedoch weniger die Frage, welche KI-Technologie eingesetzt werden soll, sondern ob Prozesse, Daten und Verantwortlichkeiten dafür reif genug sind. Dieses Essential zeigt, warum KI bestehende Strukturen verstärkt, statt organisatorische Defizite zu kompensieren. Es entwickelt ein praxisnahes Reifegradmodell, ordnet KI und RPA klar ein und liefert konkrete Use Cases sowie ein Umsetzungs-Playbook für eine realistische, steuerbare und risikoarme KI-Transformation im Unternehmen. Entscheider in Unternehmen erhalten damit einen klaren Fahrplan, der technologische Möglichkeiten mit organisatorischer Realität verbindet und eine Grundlage für den fundierten Umgang mit KI schafft.

Dr. Lucien André Reuter ist Digitalexperte, Unternehmer und langjähriger Berater für digitale Transformation im Mittelstand. Nach mehr als zehn Jahren in leitenden Positionen an der Schnittstelle zwischen IT, Geschäftsführung und Strategie gründete er 2022 das Beratungsunternehmen Eonar GmbH. Sein Schwerpunkt liegt auf der praxisnahen Umsetzung von Digitalisierungsvorhaben, insbesondere für Unternehmen ohne eigene starke IT-Abteilung. In seinen Projekten verbindet er technisches Verständnis mit wirtschaftlichem Denken und legt besonderen Wert auf Verständlichkeit, Machbarkeit und nachhaltige Wirkung. Darüber hinaus beschäftigt er sich in seinem Podcast "Digital Sense - The Human Side of AI" mit den menschlichen, organisatorischen und strategischen Fragen rund um Künstliche Intelligenz und digitale Transformation. Mit diesem Buch möchte er Entscheider ermutigen, die digitale Transformation aktiv zu gestalten mit klarer Orientierung, praxisbewährten Methoden und ohne technisches Vorwissen. Prof. Dr. Prof. h.c. Ralf Schellhase ist Professor für Marketing an der Hochschule Darmstadt sowie Honorarprofessor an der XUPT in Xi'an, China. Er ist Mitglied der Editorial Advisory Boards des "Global Journal of Fashion Marketing", des "Journal of Marketing Channels", des "Journal of Business Research" sowie der "Marketing Education Review". Zudem hat er mehr als 40 Beiträge in renommierten Marketingfachzeitschriften veröffentlicht und fungiert regelmäßig als Track Chair auf der Global Marketing Conference. Darüber hinaus hat er weltweit sowohl akademische Zielgruppen als auch Führungskräfte unterrichtet und Vorträge gehalten. In Forschungsprojekten mit Partnern aus der Wirtschaft bearbeitet er Fragestellungen des Business-to-Business- und internationalen Marketings, insbesondere in den Bereichen Marktforschung sowie Kundenzufriedenheit und -bindung.

Vorwort.- 1. Einleitung.- 2. Einführung in die Künstliche Intelligenz.- 2.1 Was ist KI und was nicht.- 2.2 Abgrenzung zwischen Künstlicher Intelligenz und Robotic Process Automation.- 2.3 Leistungsfähigkeit und Grenzen von RPA.- 2.4 Leistungsfähigkeit und Grenzen von Künstlicher Intelligenz.- 2.5 Einordnung für Entscheider.- 3. Zentrale Begriffe und Grundlagen.- 3.1 Grundlegende KI- und Systembegriffe.- 3.2 Daten- und Modellbegriffe.- 3.3 Entscheidungs- und Steuerungslogik.- 3.4 Risiko, Kontrolle und Governance.- 3.5 Prozesse, Automatisierung und Organisation.- 4. Die unbequeme Realität von KI.- 4.1 KI ist kein Transformationsersatz.- 4.2 Prozesse vor Intelligenz.- 4.3 Die Datenrealität in Unternehmen.- 4.4 Warum Unternehmen mit RPA einen strukturellen Vorteil haben.- 4.5 Das eigentliche Problem: Organisation und Mindset.- 4.6 Einordnung für Entscheider.- 5. KI-Transformation als Reifegradmodell.- 5.1 Warum ein Reifegradmodell?.- 5.2 Das Reifegradsystem.- 5.2.1 Level 0.- 5.2.2 Level 1.- 5.2.3 Level 2.- 5.2.4 Level 3.- 5.2.5 Level 4.- 5.2.6 Level 5.- 5.2.7 Level X.- 5.3 Einordnung für Entscheider.- 6. Use Cases und Umsetzungs-Playbook.- 6.1 Standard-Playbook: Zehn Schritte zur Umsetzung.- 6.2 Use Cases für Level 2: Automatisierung und Stabilisierung.- 6.3 Use Cases für Level 3: Assistierende KI.- 6.4 Use Cases für Level 4: Entscheidungsarchitekturen.- 6.5 Use Cases für Level 5: Teilautonome Systeme.- 6.6 Use Cases für Level X: KI-native Organisationen.- 6.7 Von der Use-Case-Auswahl zur Roadmap.- 7. Fazit: KI ist kein Ziel, sondern ein Ergebnis.