Datenschutz und Ethik

Datenschutz und ethische Belange sind zwei wichtige Komponenten der Risikobewertung bei der Entwicklung einer effektiven KI-Strategie.

Ersterer umfasst die Datennutzung, den Umgang mit Daten sowie den Schutz von Daten, während Letztere sich um eventuelle Verzerrungen von Ergebnissen, Transparenz und Rechenschaftspflicht bei KI-Lösungen drehen.

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Strategien für künstliche Intelligenz (KI)

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Das Kapitel unterstreicht die komplizierten Beziehungen zwischen Geschäfts-, Daten- und KI-Strategien. Anschließend wird erläutert, wie eine effektive KI-Strategie mit einer klaren Vision beginnt und welche Rolle ein fokussierter Aktionsplan bei der Umsetzung der strategischen Ziele eines Unternehmens spielt. Du erfährst auch, welche Fähigkeiten erfolgreiche KI-Strategen ausmachen, welche Aufgaben sie haben und welchen Beitrag sie zum Erreichen der Unternehmensziele leisten.

Exercise 1: Verschiedene Arten von Strategien Exercise 2: Den richtigen Kurs bestimmen Exercise 3: Welche Strategie?Exercise 4: Säulen einer effektiven KI-Strategie Exercise 5: Entwurf einer geeigneten Strategie Exercise 6: Die Säulen einer KI-Strategie Exercise 7: Die Rolle von KI-Strategen Exercise 8: Einstellung eines KI-Strategen Exercise 9: Erfolgreiche KI-Strategen

Dieses Kapitel schärft deinen Geschäftssinn, indem es KI-Software von herkömmlicher Software unterscheidet und den effektiven Einsatz von Ressourcen für relevante geschäftliche Herausforderungen sicherstellt. Außerdem werden die wichtigsten geschäftlichen Faktoren erläutert, um die wirkungsvollsten KI-Initiativen zu identifizieren, und es wird erklärt, wie du die richtigen KI-Ziele setzt. Neben der generellen Bedeutung der Kapitalrendite wirst du auch die Herausforderungen und treibenden Faktoren bei der Bewertung der Rendite verstehen.

Exercise 1: Wann sollte man an KI denken?Exercise 2: Anpassung an die KI-Revolution Exercise 3: Verschiedene Softwareparadigmen Exercise 4: Wichtige Geschäftsfaktoren Exercise 5: Grundlagen für einen erfolgreichen KI-Plan Exercise 6: Prüfung der Eignung von KI Exercise 7: Geeignete Szenarien für KI Exercise 8: Realistische Unternehmensziele Exercise 9: KI-Ziele im Einklang mit der SMART-Methodik Exercise 10: Zeit und Ehrgeiz Exercise 11: Bewertung der Kapitalrendite von KI-Projekten Exercise 12: Knifflige Kapitalrendite von KI Exercise 13: Ertragreiche Einnahmequellen

In diesem Kapitel werden verschiedene Komponenten einer erfolgreichen KI-Strategie erläutert, z. B. Innovation und der Aufbau der richtigen Unternehmenskultur für leistungsstarke Teams. Außerdem wird die Bedeutung von KI-Schulungen unterstrichen, die wichtige Tipps und Warnungen für die KI-Nutzung umfasst. Innovation ist zwar wichtig, aber um einen soliden Rahmen für die Risikobewertung von KI zu schaffen, muss man die potenziellen KI-bedingten Risiken verstehen und die richtigen Fragen stellen.

Exercise 1: Aufbau einer KI-Kultur Exercise 2: Vielfältige KI-Experimente Exercise 3: Probieren und Experimentieren Exercise 4: Aufbau leistungsfähiger KI-Teams Exercise 5: Lücken in der Vorgehensweise Exercise 6: Aller guten Dinge sind drei Exercise 7: Auf der Suche nach den richtigen Daten Exercise 8: Die richtige Mischung Exercise 9: Qualität spart Kosten Exercise 10: KI-Risikobewertung Exercise 11: Datenschutz und Ethik

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Exercise 12: Einhaltung von Vorschriften Exercise 13: Compliance Exercise 14: Lebenszyklus von KI-Projekten

Dieses Kapitel erörtert die Rolle von Machbarkeitsstudien und betont, wie wichtig der gezielte Nachweis der Machbarkeit ist, um das Potenzial von KI vor einer groß angelegten Einführung zu prüfen. Außerdem wird aufgezeigt, was nötig ist, um skalierbare KI-Systeme zu entwickeln und welche Bedeutung MLOps für die richtige Skalierung hat. Zum Schluss unterstreicht das Kapitel den Einfluss von Sponsoren und KI-Champions bei der Förderung der KI-Einführung.

Exercise 1: Am Anfang steht die Machbarkeitsstudie Exercise 2: Wegweiser für ein KI-Diagnosetool Exercise 3: Bewertung der wesentlichen Elemente einer KI-Initiative Exercise 4: Skalierung über PoC-Studien hinaus Exercise 5: Arten von Hindernissen bei der KI-Skalierung Exercise 6: Skalierung eines KI-Systems Exercise 7: MLOps Exercise 8: Die Bedeutung von MLOps Exercise 9: Optimierung der Architektur Exercise 10: Hindernisse bei der KI-Einführung Exercise 11: Zuweisung von Rollen bei der KI-Transformation Exercise 12: Blaupause für die KI-Transformation Exercise 13: Fast geschafft!