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

Was genau ist eigentlich Künstliche Intelligenz (KI)?

Was macht sie erfolgreich?

Wie kann man KI-Anwendungen einheitlich, fundiert und verständlich beschreiben?

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 und geht im Hinblick auf die Europäische Union insbesondere auch auf das Europäische KI-Gesetz ein. Das vorliegende Werk versteht sich dabei als Praxis-Wegweiser für Manager, KI-Entwicklerinnen und Entwickler, Compliance-Verantwortliche sowie Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in Behörden, großen Unternehmen und KMUs.
Innerhalb der Europäischen Union ist es zur Schaffung digitaler Souveränität im Umgang mit Künstlicher Intelligenz unabdingbar, dass Politik, Industrie und Wissenschaft bei KI-Produkten und -Diensten Exzellenz sicherstellen. Dazu wird die Vertrauenswürdigkeit Künstlicher Intelligenz bei Bürgerinnen und Bürgern im Buch als eine entscheidende Grundlage für eine bedürfnisorientierte Anwendung sowie Erforschung innovativer Technologien herausgearbeitet. Währenddessen werden zentrale Diskussionspunkte behandelt, wie etwa: Was ist ein KI-Modell bzw. eine KI-Fabrik, und wodurch werden diese vertrauenswürdig? Sowie desweiteren: Was bedeutet KI heute, morgen und übermorgen?
Die Vielfalt an technischen Bausteinen innerhalb von KI-Systemen erfordert einen strukturellen Rahmen für die genaue Beschreibung von neu eingeführten und bereits eingesetzten Systemen. Die exakte Beschreibung von KI kann als Teil von Normen und Standards zur Umsetzung einheitlicher Qualitätskriterien sowie zur Minimierung von Risiken systematisch eingesetzt werden. Als Teil einer umfassenden Aufstellung von Qualitätskriterien sind beispielsweise Transparenz und Verlässlichkeit gefordert, 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 künftigen Klassifizierung von KI-Produkten und -Diensten etabliert werden.
AI=MC² (AI Methods, Capabilities and Criticality Grid) ist auch zentraler Gegenstand der Normungsroadmap Künstliche Intelligenz des Deutschen Instituts für Normung (DIN), deren zweite Ausgabe im Dezember 2022 erschienen ist. Sie 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, wie etwa den KI-gestützten Kundenservice 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 manag

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