Künstliche Intelligenz managen und verstehen

Künstliche Intelligenz erobert die Welt und dringt in unser aller Alltag vor. Selbstfahrende Autos, medizinische Diagnosen, robotische Prozesse, Chatbots und Stadtplanung sind nur einiges an Beispielen, in denen künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt. Die Liste wird mit jedem Tag länger.

• Aber was genau ist künstliche Intelligenz (KI)?
• Was macht sie erfolgreich?
• Wie beschreibt man KI-Anwendungen einheitlich, fundiert und verständlich?
• Gibt es konkrete Praxisbeispiele für aktuelle KI-Anwendungen im Einsatz?
• Wie begrenzt man Risiken? Welche Normen und Standards brauchen wir für KI?
• Wie wird KI reguliert? Und was soll mit dem Europäischen KI-Gesetz erreicht werden? Was bedeutet die Europäische KI-Regulierung für mein Unternehmen?

Das Fachbuch „Künstliche Intelligenz managen und verstehen“ diskutiert diese Fragen. Im Hinblick auf die Europäische Union wird besonders auf das Europäische KI-Gesetz eingegangen. Dieses Werk versteht sich als Praxis-Wegweiser für das Management, KI-Entwicklerinnen und Entwickler, Compliance-Verantwortliche sowie Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter aus Behörden, großen Unternehmen und KMUs.

Innerhalb der Europäischen Union ist zur Schaffung der digitalen Souveränität im Umgang mit künstlicher Intelligenz (KI) die Sicherstellung von Exzellenz bei KI-Produkten und Diensten seitens Politik, Industrie und Wissenschaft unabdingbar. Dazu wird die Vertrauenswürdigkeit künstlicher Intelligenz bei Bürgerinnen und Bürgern im Buch als eine entscheidende Grundlage für eine bedürfnisorientierte Anwendung sowie Erforschung innovativer Technologien diskutiert. Währenddessen werden zentrale Diskussionspunkte adressiert, wie: Was sind ein KI-Modell sowie eine KI-Fabrik und wodurch werden diese vertrauenswürdig? Und auch: Was ist KI heute, morgen und übermorgen?

Die Vielfalt an technischen Bausteinen innerhalb von KI-Systemen erfordert ein strukturelles Gerüst zur exakten Beschreibung von in Verkehr gebrachten sowie im Betrieb befindlichen Systemen. Die exakte Beschreibung von KI kann als Teil von Normen und Standards zur Umsetzung von einheitlichen Qualitätskriterien sowie der Minimierung von Risiken systematisch eingesetzt werden. Als Teil eines breiten Satzes an Qualitätskriterien sind beispielsweise Transparenz und Verlässlichkeit vonnöten, um KI-Anwendungen unter gesellschaftlicher Akzeptanz ohne Vorbehalte im Hinblick auf potenzielle Schäden in den Alltag zu integrieren. Analog zu den „Nährwerttabellen“ und dem „Nutri-Score“ bei Lebensmitteln soll daher mittels der Klassifizierungsmatrix „AI=MC²“ und des Qualitätssiegels „AI Label“ eine Lösung zur eindeutigen Klassifizierung von KI-Produkten und Diensten etabliert werden.

AI=MC² (AI Methods, Capabilities and Criticality Grid) ist auch zentraler Gegenstand der Normungsroadmap KI des DIN, deren zweite Ausgabe im Dezember 2022 erschienen ist. Es besteht aus den drei Dimensionen „KI-Methoden“, „KI-Fähigkeiten“ und der „Kritikalität“ einer KI-Lösung und ist das ideale Werkzeug, um Potenziale und Risiken einer KI-Anwendung zu analysieren und zu bewerten.

Das Buch erläutert die Grundlagen und Zusammenhänge sowie das Vorgehen innerhalb des AI-MC²-Grids. Es enthält zudem eine Reihe von anschaulichen Praxisbeispielen, darunter beispielsweise den KI-basierten Kundenservice am Beispiel eines Virtuellen Assistenten, Sprachgenerierung nach kontextuellem Verständnis von Texten und Bildern sowie die KI-basierte Objekterkennung auf Fotos und Luftbildern.

Darüber hinaus werden die Europäische Regulierung und Normung von KI mit dem konkreten Fokus auf Medizinprodukte analytisch herausgestellt. Auf Grundlage der Ergebnisse sind konkrete Handlungsempfehlungen an Vertreterinnen und Vertreter aus Politik, Industrie und Wissenschaft ausgewiesen.

Summa summarum vermittelt das Buch „Künstliche Intelligenz managen und verstehen“ praxisnah und anschaulich das nötige Wissen, um Einschätzungen und Entscheidungen im Bereich KI-Lösungen zu treffen. Viele Abbildungen und Empfehlungen runden die Lektüre zusätzlich ab.

Das Buch richtet sich an:
KI-Entwickler*innen, Entwicklerteams, Compliance-Verantwortliche, Behörden-Mitarbeiter*innen, Mitarbeiter*innen von KMU sowie Manager*innen