Dieses praktische Buch bietet einen ganzheitlichen Plan für die Implementierung von künstlicher Intelligenz (KI) aus der Perspektive der IT und des IT-Betriebs im Unternehmen. Sie erfahren, welche Rolle KI im Kontext etablierter Bereiche wie Design Thinking und DevOps, Governance und Change Management, Blockchain und Quantum Computing spielt, und werden die Konvergenz von KI in diesen Schlüsselbereichen des Unternehmens verstehen

Sie lernen die Herausforderungen bei der Implementierung kennen, wie z.B. Probleme bei der KI-Operationalisierung und Hindernisse bei der Realisierung von Erkenntnissen in umsetzbare Prognosen. Sie werden ebenfalls lernen, wie Sie die Schlüsselkomponenten der KI-Informationsarchitektur erkennen und welche Rolle diese für eine erfolgreiche und nachhaltige KI-Implementierung spielt. Weiterhin werden Sie verstehen, wie Sie KI effektiv einsetzen können, um die Nutzung von Kerninformationen in Master Data Management (MDM)-Lösungen zu verbessern.

Die Autoren

Eberhard Hechler ist Executive Architect im IBM Deutschland R&D Lab.
Martin Oberhofer ist ein IBM Distinguished Engineer und Executive Architect.
Thomas Schaeck ist IBM Distinguished Engineer bei IBM Data and AI.

Dieses Buch ist eine Übersetzung einer englischen Originalausgabe. Die Übersetzung wurde mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (maschinelle Übersetzung durch den Dienst DeepL.com) erstellt. Eine anschließende menschliche Überarbeitung erfolgte vor allem in Bezug auf den Inhalt, so dass sich das Buch stilistisch anders liest als eine herkömmliche Übersetzung.

Ihr Unternehmen hat sich für KI entschieden. Glückwunsch, was nun? Dieses praktische Buch bietet einen ganzheitlichen Plan für die Implementierung von KI aus der Perspektive der IT und des IT-Betriebs im Unternehmen. Sie erfahren etwas über die Fähigkeiten, das Potenzial, die Grenzen und die Herausforderungen von KI. In diesem Buch erfahren Sie, welche Rolle KI im Kontext etablierter Bereiche wie Design Thinking und DevOps, Governance und Change Management, Blockchain und Quantum Computing spielt, und diskutieren die Konvergenz von KI in diesen Schlüsselbereichen des Unternehmens.
Deploying AI in the Enterprise bietet Anleitungen und Methoden zur effektiven Bereitstellung und Operationalisierung nachhaltiger KI-Lösungen. Sie lernen die Herausforderungen bei der Implementierung kennen, wie z. B. Probleme bei der KI-Operationalisierung und Hindernisse bei der Umsetzung von Erkenntnissen in umsetzbare Prognosen. Sie werden auch lernen, wie Sie die Schlüsselkomponenten der KI-Informationsarchitektur erkennen und welche Rolle sie für eine erfolgreiche und nachhaltige KI-Implementierung spielt. Und Sie werden verstehen, wie Sie KI effektiv einsetzen können, um die Nutzung von Kerninformationen in Master Data Management (MDM)-Lösungen zu verbessern.

Was Sie lernen werdenVerstehen der wichtigsten KI-Konzepte, einschlie lich maschinelles Lernen und Deep LearningBefolgen von Best Practices und Methoden zur erfolgreichen Bereitstellung und Operationalisierung von KI-LösungenErkennen der kritischen Komponenten der KI-Informationsarchitektur und der Bedeutung eines PlansIntegration von KI in bestehende Initiativen innerhalb einer OrganisationErkennen der aktuellen Grenzen von KI und wie sich dies auf Ihr Unternehmen auswirken könnteBewusstsein für wichtige und aktuelle KI-Forschung schaffenIhre Denkweise anpassen, um KI von einem ganzheitlichen Standpunkt aus zu betrachtenMachen Sie sich mit den Möglichkeiten von KI in verschiedenen Branchen vertraut.

Für wen ist dieses Buch gedacht?
IT-Profis, Datenwissenschaftler und Architekten, die sich mit den Herausforderungen bei der Implementierung und dem Betrieb von KI auseinandersetzen müssen und einen umfassenden Überblick darüber benötigen, wie sich KI auf andere geschäftskritische Bereiche auswirkt. Es ist keine Einführung, sondern richtet sich an Leser, die nach Beispielen für die Nutzung von Daten suchen, um daraus verwertbare Erkenntnisse und Vorhersagen abzuleiten, und die die aktuellen Risiken und Grenzen von KI verstehen und berücksichtigen müssen und wissen wollen, was dies in einem branchenrelevanten Kontext bedeutet.