Buchbesprechung
Umsetzung von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning in Unternehmen
Methoden und Vorgehensweisen, Anwendungsfälle und Best Practices
KS-Energy-Verlag, Berlin
2019
151 Seiten
ISBN 978-3-945622-10-0 € 34,90
Zahlreiche Organisationen und Unternehmen beschäftigen sich intensiv mit Zukunftstechnologien wie künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML). Sie durchdringen mehr und mehr das tägliche Leben. Somit wird der Weg von KI-Technologien in die Breite der Unternehmen und Organisationen immer klarer. Die "Laborsituation" geht in das Tagesgeschäft über. Der Einsatz und die Implementierung von KI sind jedoch mit einigen Hürden verbunden. Menschen versuchen KI rational zu fassen und tun sich schwer damit. Fließend einher gehen ethische, organisatorische, architektonische und infrastrukturelle Fragen. Diese Spezifik treibt daher beim Einsatz der Technologie in die Praxis einen veränderten Diskurs. Er verlagert sich zusehends weg von primär technisch, algorithmisch geprägten Fragestellungen hin zum Nutzenbeitrag für die Leistungserstellung sowie Akzeptanz in der Organisation.
Bisher ist es jedoch so, dass sich die KI/ML-Literatur vorrangig um technisch detaillierte Fragestellungen dreht. Die Herausgeberin Christiana Köhler-Schute hat genau dieses Problem erkannt. Mit der Auswahl der Autoren und Themen hat sie, für die Verhältnisse der KI/ML, ein Buch mit hohem Praxiswert zusammen- gestellt.
Das Buch geht auf die Lücke zwischen Algorithmus und Praxis ein. Die insgesamt neun Beiträge sind inhaltlich teils sehr unterschiedlich ausgerichtet. Sie greifen aber anhand verschiedener Beispiele Führungsfragen, Projektgestaltung, Entscheidungshilfen für oder gegen Technologien, Ethik und Veränderungsprozesse auf. So wird neben der Komplexität der Technologie eindringlich auf sich fundamental wandelnde Führungsrollen nebst der sich ändernden Aufgabenprofile hingewiesen. Der besondere Zusammenhang zwischen der Gewichtung von (agiler) unternehmensübergreifender Kooperation zwischen IT und Fachbereich wird sehr plastisch beschrieben. Die Erläuterung von Rahmenbedingungen für KI-Projekte geben dem Buch zudem eine inhaltliche Aufwertung.
Die Leser finden ebenso Erfahrungs- und Umsetzungsberichte mit unterschiedlichen Use Cases. Das ist wichtig, um ein Verständnis für etwaige Einsatzfelder zu gewinnen. Die Beispiele reichen von ERP-Systemen als Voraussetzungen für eine erforderliche KI-Datenbasis über Industrieautomatisierung, Ausschöpfung von Solarenergie, Anomalie-Erkennung, Wissensmanagement, Einsatzplanung bis zur Verarbeitung von Sensordaten. Sämtliche Projekte sind auch tatsächlich im produktiven Einsatz von Mittelstand bis Konzern. Die Autoren beziehen ihr Wissen aus praktischen Erfahrungen im Umfeld der Zukunftstechnologie. Sie diskutieren typische Fragen um und mit KI/ML.
Die Beiträge sind gut strukturiert und führen den Leser zügig zu den Themen. Schlussfolgerungen der Autoren sind nachvollziehbar und gut begründet hergeleitet. Die einzelnen Kapitel gehen detailreich mit jeweils unterschiedlichen Fragestellungen von KI/ML-Projekten um und bieten zusammen betrachtet einen hohen inhaltlichen Abdeckungsgrad.
Beim Thema KI und ML kommt es immer mehr darauf an, verlässliche und planbare Projekte gemeinsam mit den wesentlichen betrieblichen Parteien umzusetzen. Als Alleinstellungsmerkmal greifen die Autoren dieses Buches praxisnahe Fragestellungen für die Umsetzung von KI/ML-Projekten auf. Wer sich erstmalig (oder nach einer weniger erfolgreichen Initiative wieder) mit KI-Projekten auseinandersetzt, findet in diesem Buch praxisrelevante und lesenswerte Aufsätze.
Dipl.-Kfm. Marc Weber
TheDigitalization.com
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