Fünf Bücher, die Unternehmern helfen, die Ära der Künstlichen Intelligenz zu verstehen

In der heutigen Zeit kommt die Künstliche Intelligenz (KI) wie ein Sturm daher. Doch obwohl jeder über KI spricht, wie viele verstehen sie wirklich? Angesichts der komplexen und vielfältigen Informationen können Unternehmer, die sich für den Fortschritt der KI interessieren, leicht das Gefühl haben, von der Vielzahl der Informationen überwältigt zu werden. Die folgenden fünf neu veröffentlichten KI - verknüpften Bücher helfen Unternehmern, das Thema KI von technischen Operationen, Entscheidungsfindung und Management, Innovation bis hin zu tiefergehenden politisch - philosophischen Reflexionen und der Zivilisationsgeschichte ganzheitlich zu verstehen.

#1

In der globalen Euphorie um die generative KI bleibt die dringendste Frage für Unternehmer immer: Wie kann die KI tatsächlich Gewinne erzielen? Das Buch "Der rentable KI - Vorteil: Wie man erfolgreiche KI - Projekte aufbaut und skaliert" (The Profitable AI Advantage: A Business Leader’s Guide to Designing and Delivering AI Roadmaps for Measurable Results, im Folgenden "Der rentable KI - Vorteil") von Tobias Zwingmann, einem deutschen Data Scientist, ist eine Praxisanleitung, die speziell für Unternehmensmanager entwickelt wurde. Der Autor hat in mehreren europäischen Unternehmen Data - Analyse - und KI - Projekte geleitet und sich langfristig mit dem Problem der kommerziellen Effektivität der KI - Umsetzung befasst. Das Buch soll Unternehmen dabei helfen, KI - Projekte von der Idee bis zur Umsetzung aufzubauen, die tatsächlich messbare Ergebnisse erzielen können.

Im Gegensatz zu vielen erfolgreichen KI - Büchern, die auf technologische Durchbrüche setzen, hat "Der rentable KI - Vorteil" von Anfang an einen klaren Ausgangspunkt: KI - Projekte müssen dem Geschäftsstrategie und den Gewinnzielen dienen. Zwingmann hat in seinem Blog mehrmals betont, dass in den letzten zehn Jahren eine große Anzahl von KI - Projekten bereits in der "Proof - of - Concept" (PoC) - Phase abgebrochen wurden, nicht weil die Technologie nicht machbar war, sondern weil diese Projekte keine Verbindung zum Unternehmensgewinn hatten. Daher plädiert er dafür, dass Unternehmen zunächst darauf achten, ob die KI - Anwendungen einen Wert im Bilanzkonto erzielen können.

Das Buch gliedert sich in eine fortschreitende Struktur: von der Identifizierung des geschäftlichen Werts, der Aufbau einer soliden Datenbasis, kleinen Prototypentests, organisatorischer Zusammenarbeit bis hin zur Leistungsmessung und kontinuierlichen Optimierung. Zwingmann vergleicht diesen geschlossenen Prozess von der Wertidentifizierung bis zur Ergebnisbewertung mit einem "KI - Vorteils - Fliegenschwanz" (AI advantage flywheel). Im Buch sind mehrere aus der Unternehmenspraxis stammende Beispiele enthalten, die zeigen, wie die KI in verschiedenen Bereichen wirtschaftliche Renditen schafft. Beispielsweise hat eine Versicherungsgesellschaft durch die Vorhersage der Kundenabwanderung mit KI das Prämienmodell verbessert und so die Kundenerhaltung deutlich erhöht; ein großes pharmazeutisches Unternehmen hat die KI genutzt, um den klinischen Versuchsprozess zu optimieren und die Forschungs - und Entwicklungszeit zu verkürzen. Diese Beispiele verdeutlichen Zwingmanns zentralen Gedanken: Eine KI, die tatsächlich Gewinne erzielt, basiert oft auf einem Prozessumbau, nicht auf algorithmischen Durchbrüchen.

Die einleuchtendste Seite von Zwingmann liegt in der Analyse der Unternehmenskultur. Er meint, dass der größte Feind von KI - Projekten nicht algorithmische Fehler, sondern "Management - Inertie" ist. Zu viele Unternehmen betrachten die KI als eine Auftragsvergabe und lassen die technischen und geschäftlichen Abteilungen getrennt voneinander arbeiten. Deshalb plädiert er dafür, in den Schlüsselabteilungen Mittelstandsleiter zu bilden, die sowohl Geschäft als auch Daten verstehen, damit die KI Teil des täglichen Geschäfts wird, nicht nur ein technischer Test. Darüber hinaus schlägt er vor, dass bei der Inbetriebnahme eines KI - Projekts sofort messbare Indikatoren festgelegt werden, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse nachverfolgbar und die Rendite des Investitions kapitals bewertbar sind. Diese Indikatoren umfassen sowohl finanzielle Dimensionen wie Kosteneinsparung und Umsatzsteigerung als auch geschäftliche Dimensionen wie Betriebseffizienz, Vorhersagegenauigkeit und Kundenzufriedenheit. In seiner Ansicht ist ein KI - Projekt ohne ein Messsystem nur ein teurer Test.

Im Vergleich zu den KI - Büchern mit grandiosen Erzählungen bespricht "Der rentable KI - Vorteil" nicht, wie die KI die Welt verändert, sondern nur, wie sie im Budgetwert geschaffen werden kann. Der Schreibstil des Buches ist klar und geordnet, ähnlich einem kommerziellen Beratungsbericht. Seine Beschränkung liegt auch genau hier: Es ist eher auf die operative Ebene ausgerichtet und gibt wenig Raum für Reflexionen über die KI auf organisationaler, ethischer oder sozialer Ebene. Aber für Unternehmer, die sich in der Phase der KI - Umsetzung befinden und die "letzte Meile" von Projekt zu Gewinn überwinden möchten, ist "Der rentable KI - Vorteil" zweifellos eine zuverlässige Handlungsanleitung.

Der rentable KI - Vorteil: Wie man erfolgreiche KI - Projekte aufbaut und skaliert

The Profitable AI Advantage: A Business Leader’s Guide to Designing and Delivering AI Roadmaps for Measurable Results

Autor: Tobias Zwingmann

#2

Im Jahr 2024 hat der Unternehmensberater Geoff Woods das Buch "Der von KI angetriebene Leiter: Mit Künstlicher Intelligenz schnellere und klüglichere Entscheidungen treffen" (The AI - Driven Leader: Harnessing AI to Make Faster, Smarter Decisions, im Folgenden "Der von KI angetriebene Leiter") veröffentlicht. Das zentrale Thema dieses Buches ist, wie Leiter in der KI - Ära denken sollten. Woods war einst Chief Growth Officer der indischen Firma Jindal Steel & Power und hat langfristig als strategischer Berater für multinationales Unternehmen gearbeitet. Der Begriff "von KI angetrieben" im Titel bedeutet nicht, dass Algorithmen Menschen ersetzen sollen, sondern dass Leiter in ihrer Entscheidungsfindung eine kognitive Aufwertung vollziehen müssen.

Woods betont, dass die KI eher als ein "Denkpartner" (thought partner) angesehen werden sollte, nicht als ein kalter Automatisierungs - Werkzeug oder eine allmächtige Antwortmaschine. Der wahre Wert der KI liegt nicht darin, menschliches Denken zu ersetzen, sondern darin, den Denkradius des Menschen zu erweitern. Deshalb sollten Leiter nicht nur die KI nutzen, sondern auch lernen, mit ihr zu kommunizieren und gemeinsam zu denken. Woods weist darauf hin, dass gute Leiter die KI in ihre Entscheidungsfindungskette integrieren, um die Informationsanalyse zu beschleunigen, potenzielle Muster aufzudecken und komplexe Geschäftslagen besser zu verstehen.

In diesem Prozess bestimmt die Art der Fragestellung, ob die KI wirklich wertvolle Erkenntnisse liefern kann. Die KI ist wie ein Spiegel: Die Antwort hängt davon ab, welche Frage man stellt. Wenn ein Leiter einfach fragt, welches die beste Lösung ist, wird die KI wahrscheinlich eine statistische Durchschnittsantwort geben. Wenn er aber die Frage in "Welche Lösung kann im Falle begrenzter Ressourcen und marktlichen Schwankungen die langfristigen Gewinne und Risiken ausbalancieren" zerlegt, wird die von der KI generierte Antwort tiefergehender sein. Durch diese Art der Interaktion kann die KI Leiter aus dem Strom der Informationen befreien und auf strategische Fragen höherer Ebene konzentrieren, statt in triviale Details zu verstricken.

Zusätzlich erweitert das Buch den Blick auf die Rolle der KI in Unternehmensführung und Ethik. In Bezug auf die Datenqualität müssen Leiter sicherstellen, dass die Informationsquellen wahrheitsgemäß, aktuell und strukturell ausgeglichen sind. Andernfalls ist auch das präziseste KI - Modell nur "Schrott rein, Schrott raus". Bei den algorithmischen Zielen müssen Leiter vorsichtig definieren, was "Erfolg" bedeutet: Maximierung des Gewinns, Verbesserung der sozialen Wirkung oder des Markenvertrauens? Sobald die Indikatoren von den Wertvorstellungen abweichen, kann die KI unter dem Deckmantel der "optimalen Lösung" bestehende Vorurteile reproduzieren oder neue Risiken auslösen. Noch wichtiger ist, dass die KI zwar starke Rechenfähigkeiten hat, aber kein Wertempfinden besitzt. Sie kann nicht unterscheiden, was "wirksam" und was "richtig" ist. Mit anderen Worten, die KI kann die Analyse beschleunigen und die Informationen vervollständigen, aber sie kann nicht entscheiden, was man wirklich anstreben sollte. Beispielsweise kann die KI bei der Bewertung der Expansion in ausländische Märkte die Risiken und Gewinne in verschiedenen Szenarien simulieren, aber die endgültige Entscheidung muss der Leiter nach der Unternehmensmission und den Werten treffen. Dies erinnert Leiter auch daran, dass das wichtigste die Verantwortungsbewusstsein ist: Selbst wenn die KI Analyseempfehlungen und Vorhersageergebnisse liefert, muss die endgültige Entscheidung von Menschen getroffen werden, und man kann die Verantwortung nicht an die Algorithmen abwälzen. Basierend auf dieser Führungsweise kann die KI wirklich ein Werkzeug zur Stärkung der Entscheidungsfindungsfähigkeit von Leitern werden und dabei die Compliance und Ethik der Unternehmensentscheidungen gewährleisten.

Für Unternehmer bietet "Der von KI angetriebene Leiter" eine nüchterne und einzigartige Perspektive: Die Entwicklung der KI - Technologie zwingt Leiter, besser zu verstehen, was einzigartig für Menschen ist: Urteilskraft, Werte und Verantwortung. Echter Leiter ist nicht derjenige, der mehr Daten hat, sondern derjenige, der den Daten mehr Bedeutung gibt.

Der von KI angetriebene Leiter: Mit Künstlicher Intelligenz schnellere und klüglichere Entscheidungen treffen

The AI - Driven Leader: Harnessing AI to Make Faster, Smarter Decisions

Autor: Geoff Woods

Verlag: AI Thought Leadership

#3

Heutzutage sind Beziehungen zwischen KI und Innovation häufig zu finden. Die meisten Unternehmensmanager können zwar das Potenzial der KI spüren, aber sie haben Schwierigkeiten, die grundlegendere Frage zu beantworten: Wie kann die KI wirklich eine Quelle für Wachstum und Innovation werden? In dem neuen Buch "Künstliche Intelligenz für Unternehmen: KI nutzen für Wert, Wachstum und Innovation" (Artificial Intelligence for Business: Harness AI for Value, Growth and Innovation, im Folgenden "Künstliche Intelligenz für Unternehmen") versucht Kamales Lardi, eine Schweizer Digitalberaterin, ein Systemrahmenwerk zu entwickeln, um diese Frage zu beantworten. Für Unternehmensmanager ist "Künstliche Intelligenz für Unternehmen" eine Anleitung, wie Unternehmen ihre Wertschöpfungsmethode mit KI neu gestalten können.

Lardi hat mehr als zwanzig Jahre Erfahrung in der digitalen Transformation von Unternehmen und ist derzeit CEO der Beratungsfirma Lardi & Partner. Das zentrale Konzept des Buches ist, dass die KI nicht einfach als ein technisches Projekt betrachtet werden sollte, sondern als eine Wertstrategie. Wenn Unternehmen die KI als ein Automatisierungs - Werkzeug nutzen, können sie höchstens die Effizienz in Teilen verbessern. Erst wenn die KI in das Geschäftsmodell und die Unternehmenskultur integriert wird, kann es einen strukturellen Wettbewerbsvorteil bringen.

Das Buch gliedert sich grob in drei Teile. Der erste Teil befasst sich mit den Kernkonzepten und dem geschäftlichen Potenzial der Künstlichen Intelligenz. Es werden die Funktionsweisen von Schlüsseltechnologien wie KI, Maschinelles Lernen, Natürliche Sprachverarbeitung und generativer KI in Unternehmensumgebungen vorgestellt und wie sie mit der Geschäftsstrategie kombiniert werden können. Der zweite Teil konzentriert sich auf die geschäftlichen Anwendungsfälle der KI. Anhand von branchenübergreifenden Beispielen wird gezeigt, wie die KI Wert schafft, wie beispielsweise die Kundenerkenntnis und personalisierte Marketing in der Einzelhandel, die intelligente Lieferkette und prädiktive Wartung in der Fertigungsindustrie, die Betrugsdetektion und Risikoevaluation in der Finanzdienstleistung. Hier wird die Rolle der KI in Effizienz, Kundenerlebnis und Innovation betont. Der dritte Teil wendet sich den Implementierungsbedingungen und ethischen Herausforderungen auf organisationaler Ebene zu. Es wird über die Führungskraft, die Daten - und Technologieinfrastruktur, die kulturelle Transformation und das verantwortungsvolle KI - Governance - Rahmenwerk für eine erfolgreiche Implementierung der KI diskutiert.

Der am meisten aufschlussreiche Teil des Buches liegt darin, dass die "Innovation" wieder in die Managementrealität zurückgeführt wird. Lardi weist darauf hin, dass der wahre Wert der KI darin besteht, die menschlichen Fähigkeiten zu erweitern und die kollaborativen Logiken in Organisationen neu zu gestalten. Sie betont, dass die KI nicht als eine isolierte Technologie betrachtet werden sollte, sondern in ein breiteres digitales Ökosystem integriert werden muss. Erst wenn die KI mit Technologien wie Internet der Dinge, Cloud - Computing und Blockchain zusammenarbeitet, können Unternehmen eine kontinuierliche Innovationsfähigkeit und Wettbewerbsvorteil entwickeln. Derzeit gibt es in mehreren Branchen klare Anwendungswege für die KI: In der Einzelhandel hilft sie Unternehmen, ein personalisiertes Kundenerlebnis zu schaffen; in der Fertigungsindustrie unterstützt sie die prädiktive Wartung und Effizienzoptimierung; im medizinischen Bereich treibt sie die Innovation in der Diagnoseunterstützung und Patientenbetreuung voran; in der Finanzdienstleistung wird das Risikomanagement und die Automatisierungsprozesse durch Echtzeitanalyse verbessert. Dies bringt uns dazu, zu überlegen, wie die KI in diesen Branchen zusammen mit anderen digitalen Technologien und Management - Systemen mehr Wert schaffen kann. Beispielsweise kann in der Einzelhandel die KI mit AR - Anprobemirrors, Sprachassistenten und Lieferketten - Daten kombiniert werden, um ein ganzheitliches Erlebnis von der Bedarfsvorhersage bis zur Auftragserfüllung zu schaffen; in der Fertigungsindustrie kann die KI mit IoT - Sensoren und Digital - Zwillingstechnologie zusammenarbeiten, um einerseits Gerätefehler frühzeitig zu erkennen und zu vermeiden und andererseits die Betriebseffizienz der gesamten Produktionslinie durch virtuelle Simulation und Echtzeitfeedback kontinuierlich zu optimieren; im medizinischen Bereich kann die KI mit tragbaren Geräten und elektronischen Krankenakten - Systemen zusammenwirken, um einen geschlossenen Kreislauf der Gesundheitsverwaltung sowohl innerhalb als auch außerhalb des Krankenhauses aufzubauen; in der Finanzdienstleistung kann die Risikowarnung der KI mit der Transparenz der Blockchain - Transaktionen kombiniert werden, um das Vertrauen und die Präzision der Regulierung weiter zu stärken.

Im Gegensatz zu vielen erfolgreichen Büchern, die die "KI - Revolution" propagieren, ist der Ansatz von "Künstliche Intelligenz für Unternehmen" ziemlich realistisch. Lardi warnt Manager: Der Hauptgrund für das Scheitern von KI - Projekten ist oft nicht die Technologie, sondern die mangelnde Vorbereitung der Organisation, wie beispielsweise die mangelnde Datenqualität, die fehlende interdepartementale Zusammenarbeit und die fehlende Lernkultur. Sie plädiert dafür, dass Unternehmen ein systematisches KI - Governance - System aufbauen und in den Entscheidungsfindungsprozess ein ethisches Review und eine Verantwortungsbewertung einführen, um sicherzustellen, dass die technologische