Wie Künstliche Intelligenz unser Leben prägt

Geleitwort von Dr. Gunther Wobser
Vorwort des Herausgebers

KI – Grundlagen und die gesellschaftliche Debatte

1. KI vor 40 Jahren
1.1 Einführung
1.2 Expertensysteme – Forschungsschwerpunkt 1980er-Jahre
1.3 Technik
1.4 KI-Community in den 1980er-Jahren
1.5 KI-Winter
1.6 Wie ging es weiter mit der KI?

2. Was ist KI?
2.1 Was ist Künstliche Intelligenz und was unterscheidet sie von menschlicher Intelligenz?
2.2 Warum sind Künstliche Intelligenzen dann so besonders und interessant?
2.3 Ausblick

3. KI im Privatleben
3.1 Einleitung
3.2 Die großen Tech-Konzerne und KI
3.3 Wo begegnet uns Künstliche Intelligenz im Alltag?
3.4 Fazit
3.5 Ausblick

4. Was ist Bildverarbeitung und können KI-Systeme sehen
4.1 Beispiel Verkehr
4.2 Bildverarbeitung, Image Processing
4.3 Bilder verstehen, Image Understanding
4.4 Was ist Künstliche im Vergleich zur menschlichen Intelligenz?
4.5 Fazit und Ausblick

5. KI-Kompetenzen in der Schule vermitteln
5.1 Einleitung
5.2 Herausforderungen bei der Vermittlung des Themas KI im Unterricht
5.3 Praxisbeispiele für KI im Unterricht
5.4 Empfehlungen für die Praxis
5.5 Fazit und Ausblick

6. Golem im Handy – die menschliche Zukunft im Metaversum
6.1 Golem/Technologien: un-/verständlich, un-/kontrollierbar, un-/ersetzbar?
6.2 Fortschritt in Transport, Lebensmittelproduktion und Gesundheitswesen durch KI-Technologien
6.3 Weitreichende Ausbreitung von Technologien
6.4 Gefahren: Unersetzlichkeit und Kontrollverlust
6.5 Oligopolisierung des Internets und angestrebtes Metaverse
6.6 Fazit: Demokratie bewahren

7. KI fressen Seele auf – Motive und Hintergründe zu Dystopien über Maschinenintelligenz
7.1 Einleitung
7.2 Fachdiskurs und Stimmungslage zu KI
7.3 Amerikas Werk und Europas Skepsis
7.4 Fazit und To Do’s

8. Künstliche Intelligenz – Moral und Ethik
8.1 Einleitung
8.2 Abgrenzung zwischen Moral und Ethik
8.3 Moralische und ethische Aspekte von KI mit unterschiedlichen Nutzenschwerpunkte
8.4 Fazit und Ausblick
8.5 Handlungsempfehlungen

9. Künstliche Intelligenz – die moralischen und ethischen Aspekte
9.1 Relevanz des Themas und Problem
9.2 Praxisbeispiele zu moralischen und ethischen Debatten über Künstliche Intelligenz
9.3 Kritische Betrachtung von KI im Hinblick auf moralische und ethische Herausforderungen und Chancen
9.4 Fazit und Ausblick
9.5 Handlungsempfehlungen

10. Würden Sie der Entscheidung einer KI ohne eine für Sie verständliche Erläuterung vertrauen?
10.1 Einleitung
10.2 KI – Maschinelles Lernen
10.4 Interpretationstechniken
10.5 Interpretationsmethoden
10.6 Zusammenfassung Ausblick

11. KI und Nachhaltigkeit
11.1 Motivation und Ziele
11.2 Grundlegende Ansätze/Herangehensweisen
11.3 Einsatzgebiete aus unterschiedlichen KI-Disziplinen
11.4 Beispiele aus der Praxis
11.5 Handlungsempfehlungen
11.6 Fazit und Ausblick

12. Wie KI in Mode kommt
12.1 Einleitung
12.2 Das Problem mit der Intelligenz
12.3 Konklusionen KI in der Wirtschaft

13. Sprach-KI und ihre Anwendungen
13.1 Was sind die wichtigsten sprachverarbeitenden Methoden?
13.2 Wo werden Sprachtechnologien in Unternehmen eingesetzt?
13.3 Wie läuft ein NLP-Projekt praktisch ab?
13.4 Welche Hürden gibt es beim Einsatz von Sprach-KI?
13.5 Fazit

14. Verantwortungsvolle und vertrauenswürdige Gestaltung von KI-Systemen
14.1 Wieso ist Vertrauen für KI wichtig?
14.2 Wie kann sich KI Vertrauen verdienen?
14.3 Fazit

15. Die Veränderung der Jobprofile durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz
15.1 Einleitung
15.2 Fallbeispiele
15.3 Zusammenfassung

16. Eine fast vollständige Anleitung für den EU Artificial Intelligence Act
16.1 Einleitung
16.2 Was ist der Europäische Artificial Intelligence Act?
16.3 Was reguliert der Artificial Intelligence Act?
16.4 Wer muss sich nach dem Europäischen Artificial Intelligence Act richten?
16.5 Welche Pflichten legt der Artificial Intelligence Act den Beteiligten auf?
16.6 Welche Fragen sollten sich Entscheider und Aufsichtsrätinnen stellen?
16.7 Eine visuelle Führung durch den EU Artificial Intelligence Act
16.8 Wie geht es jetzt weiter?

17. Wie der Einsatz von KI im unternehmerischen Einkauf einen strategischen Vorteil bieten kann
17.1 Einleitung
17.2 Zeitintensive manuelle Prozesse im Einkauf – wie KI dabei unterstützen kann
17.3 Optimierung von Einkaufsprozessen und -bedingungen mittels Analytics Anbieter
17.4 Handlungsempfehlungen
17.5 Fazit und Ausblick

18. Künstliche Intelligenz in der Kundenkommunikation
18.1 Technologie lernt die Kunden verstehen
18.2 Best Practice Beispiele
18.3 Fazit und Ausblick

19. Die leise Disruption – wie KI schon jetzt das Marketing fundamental verändert hat
19.1 Einleitung
19.2 Marketing befindet sich in einem Transformationsprozess
19.3 Daten bestimmen die Zielgruppenansprache
19.4 KI ist die Basis für ein wirkungsvolles Customer Journey Management
19.5 Wenn Maschinen Produkte entwickeln
19.6 Die neue Kollegin am Arbeitsplatz heißt KI
19.7 Zusammenfassung und Fazit

20. Künstliche Intelligenz im E-Commerce
20.1 Steht der E-Commerce vor einem Umbruch?
20.2 Die gegenwärtige und langfristige Relevanz von KI im E-Commerce
20.3 Handlungsempfehlungen zur Implementierung von KI im E-Commerce
20.4 Fazit
20.5 Ausblick

21. Einfluss der KI auf die Logistik
21.1 Warum KI in der Logistik? Warum jetzt?
21.2 Status quo: KI in der Logistik
21.3 Beispiele aus der Praxis
21.4 Inspirationen für die Praxis
21.5 Und in Zukunft?
21.6 Was Sie über den Einsatz von KI in der Logistik wissen müssen

22. KI-Verordnung der Europäischen Union
22.1 Einleitung
22.2 Risikobasierter Ansatz
22.3 Maßnahmen zur Unterstützung von Innovation
22.4 Sanktionen bei Verstößen
22.5 Weitere Umsetzungsschritte
22.6 Kritik am Entwurf der Verordnung
22.7 Fazit
22.8 Handlungsempfehlungen

23. Die Zukunft selbst in die Hand nehmen: KI-Strategie und Beispiele aus Ungarn
23.1 Einleitung
23.2 ZalaZONE – ein Innovationsraum für autonomes Fahren
23.3 Ein Supercomputer für die Sprache
23.4 Fazit
23.5 Ausblick

KI in den Branchen

24. Skalierbare und wertschaffende KI-Implementierung in der Luftfahrt
24.1 Einleitung
24.2 Mensch und Organisation in der Analytics Factory
24.3 Analytics Factory (Daten, Technologie und Tools)
24.4 AI as a Service
24.5 Fazit und Ausblick

25. KI bei Lufthansa Technik
25.1 Einleitung
25.2 KI-Vision und Einsatzgebiete
25.3 Organisatorische Veränderungen
25.4 Fazit

26. KI in der Verwaltung – Anwendungsbeispiele & rechtliche Grundlagen
26.1 KI in der Verwaltung – Einsatzmöglichkeiten und Anwendungsbeispiele
26.2 Rechtliche Grundlagen für die Anwendung von KI in der Verwaltungspraxis
26.3 Fazit und Handlungsempfehlung

27. »Public AI« – Die digitale Transformation der öffentlichen Verwaltung mit KI
27.1 Digitale Transformation – vom Hype zur Realität
27.2 Transformation in der Verwaltung – von Medienbrüchen zu modernen Systemen
27.3 Ein Blick nach Estland
27.4 Fazit und Ausblick

28 Der Einzug von Technologie in das Einkaufsgeschehen
28.1 Einführung
28.2 Plattformökosystem und digitale Zwillinge – treibende Kräfte für den stationären Einzelhandel
28.3 Handlungsempfehlungen und Inspirationen für die Praxis
28.4 Fazit und Ausblick

29. Bilderkennung in der Krebsdiagnostik mit KI
29.1 Einführung
29.2 Bilderkennung mit KI
29.3 Herausforderungen in der Histopathologie
29.4 Handlungsempfehlungen
29.5 Fazit und Ausblick

30. KI in der Bauwirtschaft
30.1 Ausgangslage Bauwirtschaft
30.2 Erkennen des Ist-Zustandes
30.3 Berechnen von Handlungsempfehlungen
30.4 Zusammenfassung

31. Intelligente Gebäudeautomation – Arbeiten und Wohnen in Smart Buildings
31.1 Einleitung
31.2 KI in der Gebäudeautomation – die Ausgangssituation
31.3 Merkmale und Einsatzbereiche von Gebäudeautomation
31.4 KI als Evolutionstreiber intelligenter Gebäudeautomation
31.5 Potenzial zur Entwicklung des Arbeits- und Wohnalltags
31.6 Schlussbetrachtung und Ausblick

32. KI in der Landwirtschaft
32.1 Die gegenwärtige Relevanz von KI
32.2 Wie KI bereits heute eingesetzt wird
32.3 Rahmenbedingung für die Integration von KI in die Landwirtschaft
32.4 Ist Künstliche Intelligenz also auch hier die Zukunft?

33. Mit maschinellem Lernen zur Eigenverbrauchsoptimierung auf Haushaltsebene
33.1 Einleitung
33.2 Konzept der Eigenverbrauchsoptimierung
33.3 Praxisempfehlungen
33.4 Fazit und Ausblick

34. KI in der Immobilienwirtschaft
34.1 Einleitung
34.2 KI und Nachhaltigkeit – das strategische Paar für die Immobilienwirtschaft
34.3 Bisher nur Insellösungen und Einzelprojekte
34.4 Federated Learning für Transparenz, Klarheit und Steuerung
34.5 Eindeutige Use Cases für mehr Nachhaltigkeit durch KI
34.6 Fazit

Autorinnen und Autoren
Stichwortverzeichnis