Künstliche Intelligenz für Business Analytics

Know-how für erfolgreiche KI-Initiativen
- Umfassendes und praxisnahes Handbuch
- Verständliche Einführung in neue Technologien wie generative KI, LLMs und Chatbots
- Mit zahlreichen Praxisbeispielen aus der BI- und Analytics-Welt
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich von einem Zukunftstrend zu einer geschäftskritischen Technologie entwickelt. Unternehmen stehen vor der zentralen Aufgabe, KI strategisch und gewinnbringend einzusetzen, um nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Dieses umfassende Handbuch führ Sie systematisch durch alle Aspekte der KI-Implementierung - von den technologischen Grundlagen bis zur praktischen Umsetzung. Teil 1 vermittelt fundiertes Wissen zu maschinellem Lernen, Natural Langage Processing, Computer Vision und KI-gestützter Robotik. Teil 2 behandelt die strategischen und operativen Herausforderungen: Wie operationalisieren Sie KI-Systeme? Wie bauen Sie eine erfolgreiche KI-Einheit auf? Welche rechtlichen und ethischen Aspekte müssen Sie beachten! Die detaillierten Praxisfälle aus unterschiedlichen Branchen in Teil 3 zeigen konkret, wie Unternehmen KI erfolgreich implementieren und welche Potenziale sich dabei erschließen lassen.
Ihr Leitfaden für die KI-Transformation: Von der ersten Idee über Quick Wins bis hin zu nachhaltigen Geschäftsmodellen - dieses Buch begleitet Sie auf dem Weg zu einer datengetriebenen, KI-gestützten Organisation.

Prof. Dr. Uwe Haneke ist seit 2003 Professor für Betriebswirtschaftslehre und betriebliche Informationssysteme an der Hochschule Karlsruhe - Technik und Wirtschaft. Dort vertritt er u.a. die Bereiche Business Intelligence, Geschäftsprozessmanagement im Fachgebiet Informatik. Seine Publikationen beschäftigen sich mit den Themen Open Source Business Intelligence, Self-Service-BI, Data Science und Analytics. Er ist Vorstandsmitglied des TDWI.
Dr. Michael Zimmer ist Chief Data & AI Officer und Leiter des Kompetenzzentrum für KI in der W&W-Gruppe. Er hat über Agilität von Datenarchitekturen promoviert und war vor seiner Zeit bei der W&W CDO der Zurich Gruppe Deutschland und mehr als 13 Jahre in der Beratung tätig. Er ist Herausgeber und Autor diverser Bücher und unter anderem TDWI Fellow, männlicher Alliierter der Woman Leaders in Data & Analytics (WLDA) sowie Mitglied der Arbeitsgruppe Ethical AI der deutschen Aktuarsvereinigung.
Prof. Dr. Stephan Trahasch ist Professor für betriebliche Kommunikationssysteme und IT-Sicherheit an der Hochschule Offenburg. Seine Forschungsschwerpunkte liegen in den Bereichen Data Mining, Big Data und Agile Business Intelligence. In Forschungsprojekten beschäftigt er sich mit der praktischen Anwendung von Data Mining und Big-Data-Technologien und deren Herausforderungen in Unternehmen. Er ist Initiator und Gründungsmitglied des Institute for Machine Learning and Analytics - IMLA an der Hochschule Offenburg.