Künstliche Intelligenz für Business Analytics
Grundlagen, Architekturen und Anwendungen
Umfassendes und anwendungsbezogenes Handbuch
dpunkt.Verlag |
|
Autor:innen |
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344 Seiten, Hardcover |
|
Erscheint ca. |
01/2026 |
978-3-98889-050-4 9783988890504 |
Generative KI, LLMs und Chatbots im Unternehmenseinsatz
Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren enorm an Bedeutung gewonnen. Viele Unternehmen stehen vor der Aufgabe, diese Technologien sinnvoll einzusetzen – nicht nur, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu sichern, sondern auch, um neue Potenziale zu erschließen. Dieses Handbuch vermittelt anwendungsbezogenes Wissen über den praktischen Einsatz moderner Technologien wie generative KI, Large Language Models (LLMs) und Chatbot-Anwendungen.
Praxisbeispiele us der BI & Analytics-Welt
Das Buch richtet sich nicht nur an technisch versierte Leserinnen und Leser, sondern bietet durch eine verständliche Darstellung auch Nicht-Experten einen klaren Zugang. Anhand zahlreicher Beispiele aus der Business-Intelligence- und Analytics-Welt wird gezeigt, wie KI-Lösungen im Alltag tatsächlich funktionieren.
Von Architektur bis Ethik
Neben konkreten Anwendungsfällen behandelt das Werk auch die technischen Grundlagen: Architekturen, Vorgehensmodelle zur Entwicklung von KI-Anwendungen, Datenvorbereitung und -analyse. Gleichzeitig kommen organisatorische Fragen nicht zu kurz – etwa Datenschutz, der EU AI-Act oder die ethischen Aspekte des KI-Einsatzes. So wird ein ganzheitlicher Blick auf die Chancen und Herausforderungen ermöglicht.
Fallstudien aus verschiedenen Branchen
Besonders greifbar wird das Thema durch zahlreiche Fallstudien aus der Praxis. Sie zeigen, wie Unternehmen in unterschiedlichen Branchen KI bereits produktiv einsetzen und welche konkreten Mehrwerte sich dadurch erzielen lassen.
Wer hat's geschrieben?
Prof. Dr. Uwe Haneke ist seit 2003 Professor für Betriebswirtschaftslehre und betriebliche Informationssysteme an der Hochschule Karlsruhe – Technik und Wirtschaft. Dort vertritt er u.a. die Bereiche Business Intelligence, Geschäftsprozessmanagement im Fachgebiet Informatik. Seine Publikationen beschäftigen sich mit den Themen Open Source Business Intelligence, Self-Service-BI und Analytics.
Dr. Michael Zimmer verantwortet bei der Zurich Gruppe Deutschland das Thema künstliche Intelligenz. Hierbei beschäftigt er sich sparten- und ressortübergreifend mit der Identifikation, Entwicklung, Produktivsetzung und Industrialisierung von KI-Anwendungsfällen. Er hat über Data & Analytics Governance promoviert, ist Autor und Herausgeber diverser Publikationen und TDWI Fellow. Vor seiner Zeit bei der Zurich Deutschland war er fast 14 Jahre in der Beratung tätig und beschäftigte sich mit dem Aufbau komplexer Data-, Analytics- und KI-Architekturen sowie der Einführung und Konzeption zugehöriger Governance-Strukturen.
Prof. Dr. Stephan Trahasch ist Professor für betriebliche Kommunikationssysteme und IT-Sicherheit an der Hochschule Offenburg. Seine Forschungsschwerpunkte liegen in den Bereichen Data Mining, Big Data und Agile Business Intelligence. In Forschungsprojekten beschäftigt er sich mit der praktischen Anwendung von Data Mining und Big-Data-Technologien und deren Herausforderungen in Unternehmen. Er ist Leiter des Institute for Machine Learning and Analytics und Mitglied der Forschungsgruppe Analytics und Data Science an der Hochschule Offenburg.
dpunkt.Verlag |
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Autor:innen |
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344 Seiten, Hardcover |
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Erscheint ca. |
01/2026 |
978-3-98889-050-4 9783988890504 |