KI-Wissen für Führungskräfte

Katrin Winkler; Sandra Niedermeier; Katrin J. Yuan

doi:10.34156/9783791064949

Zusammenfassung

Künstliche Intelligenz: aktuelle Dynamik kennen, verstehen und Handlungen zukunftsfähig ausrichten. Das Buch gibt Führungskräften einen umfassenden Einblick in die Chancen und Herausforderungen der künstlichen Intelligenz. Es bietet einen Überblick über die technischen Grundlagen von KI, Algorithmen, maschinelles Lernen und ihre Anwendung in der Geschäftswelt, die Rolle von KI in der Führungspraxis und Strategien zur Planung, Integration und Skalierung von KI-Projekten. Das Buch geht außerdem auf ethische Überlegungen, Personalentwicklung, die Entwicklung von Weiterbildungsprogrammen zur Steigerung der KI-Kompetenz, KI-gestütztes Recruiting und Talentmanagement, Changemanagement und Zukunftsszenarien im Zusammenhang mit KI ein.

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Bibliographische Angaben

Erscheinungsjahr: 2025
Erscheinungsdatum: 19.03.2025
ISBN-Print: 978-3-7910-6492-5
ISBN-Online: 978-3-7910-6494-9
Verlag: Schäffer-Poeschel, Stuttgart
Sprache: Deutsch
Seiten: 232
Produkttyp: Sammelband

Inhaltsverzeichnis

KapitelSeiten

Titelei/Inhaltsverzeichnis Kein Zugriff Seiten 1 - 4
Vorwort Kein Zugriff Seiten 5 - 12
1. Literaturverzeichnis Kein Zugriff
2. Literaturverzeichnis Kein Zugriff
1. 2.1 KI verlangt neues Wissen, Fähigkeiten und Fertigkeiten Kein Zugriff
2. 2.2 KI-Technologien als Wettbewerbsvorteil für Führungskräfte Kein Zugriff
3. 2.3 Fazit Kein Zugriff
4. Literaturverzeichnis Kein Zugriff
1. 3.1 Zwei Intelligenzen? Kein Zugriff
2. 1. 3.2.1 Allgemeines Verständnis von KI Kein Zugriff
  2. 3.2.2 »Starke« und »Schwache« KI Kein Zugriff
  3. 3.2.3 Grundbausteine der künstlichen Intelligenz Kein Zugriff
3. 1. 3.3.1 Erzeugung kreativer Inhalte Kein Zugriff
  2. 3.3.2 Einsatz in Forschung und Entwicklung Kein Zugriff
4. 1. 3.4.1 Aufstieg der Expertensysteme und der symbolischen KI Kein Zugriff
  2. 3.4.2 Die Renaissance der neuronalen Netzwerke und Deep Learning Kein Zugriff
  3. 3.4.3 Das Transformer-Modell und die kambrische Explosion der generativen KI Kein Zugriff
  4. 3.4.4 Durchbruch in der natürlichen Sprachverarbeitung Kein Zugriff
  5. 3.4.5 Generative KI und die »kambrische Explosion« Kein Zugriff
5. 1. 3.5.1 Funktionsweise von LLMs wie in ChatGPT Kein Zugriff
  2. 3.5.2 Funktionsweise von GANs wie in Stable Diffusion Kein Zugriff
6. 1. 3.6.1 Trainingsmethoden Kein Zugriff
  2. 3.6.2 Datenquellen Kein Zugriff
  3. 3.6.3 Weights Kein Zugriff
  4. 3.6.4 Ethische und praktische Auswirkungen Kein Zugriff
7. 3.7 Wenn nur noch Technik helfen kann: Der Fall »AlphaGo« Kein Zugriff
8. 3.8 Fazit Kein Zugriff
9. Literaturverzeichnis Kein Zugriff
1. 4.1 Zur Relevanz ethischer Perspektiven auf KI-Systeme Kein Zugriff
2. 4.2 Grundlagen: Ethik, Recht und Moral Kein Zugriff
3. 4.3 Ethik: Ein Theorie- und Praxisproblem? Kein Zugriff
4. 4.4 KI-Ethikkodizes: Hilfreiche Praxisleitfäden oder »Greenwashing«? Kein Zugriff
5. 4.5 KI-Systeme und die Frage nach der Verantwortung Kein Zugriff
6. 4.6 Zur Verantwortung von Entscheiderinnen und Entscheidern Kein Zugriff
7. 4.7 Ein kurzer Blick auf die Meso- und Makroebene der Verantwortung Kein Zugriff
8. 4.8 Fazit Kein Zugriff
9. Literaturverzeichnis Kein Zugriff
1. 1. 5.1.1 Der Fachkräftemangel als zentrale Herausforderung Kein Zugriff
  2. 5.1.2 Weitere aktuelle Fokusthemen Kein Zugriff
2. 1. 5.2.1 Einsatz von KI im Recruiting-Prozess Kein Zugriff
  2. 5.2.2 Funktionen generativer KI zur Unterstützung des Recruitings Kein Zugriff
  3. 5.2.3 Voraussetzungen für den gewinnbringenden Einsatz von KI im Recruiting Kein Zugriff
3. 1. 5.3.1 Unterstützung beim Aufbau einer attraktiven Arbeitgebermarke Kein Zugriff
  2. 5.3.2 Regulatorische Aspekte – der AI Act Kein Zugriff
4. 5.4 Fazit und Ausblick Kein Zugriff
5. Literaturverzeichnis Kein Zugriff
1. 1. 6.1.1 Erster Schritt: Gauge – Bewerten der Potenziale der KI im Unternehmen Kein Zugriff
  2. 6.1.2 Zweiter Schritt: Engage – Einbindung der Mitarbeiter in den Prozess Kein Zugriff
  3. 6.1.3 Dritter Schritt: Nurture – Pflege der Innovationskultur Kein Zugriff
  4. 6.1.4 Vierter Schritt: Implement – Umsetzung in kleinen Schritten Kein Zugriff
  5. 6.1.5 Fünfter Schritt: Update – Bleibe niemals stehen, sondern lerne dazu Kein Zugriff
  6. 6.1.6 Sechster Schritt: Sustain – KI-Innovation braucht Zeit, also halte durch Kein Zugriff
2. 6.2 Woran misst eine Person den Erfolg des eigenen Projekts? Kein Zugriff
3. 6.3 Eine Vision der Arbeitswelt 2035 Kein Zugriff
4. Literaturverzeichnis Kein Zugriff
1. 7.1 KI ist keine Konkurrenz für Menschen Kein Zugriff
2. 7.2 Menschliche Intelligenzzentren Kein Zugriff
3. 1. 7.3.1 Entwicklung des Holistic Human-AI Leadership Frameworks 1.0 Kein Zugriff
  2. 7.3.2 Skills des Holistic Human-AI Leaders Kein Zugriff
  3. 7.3.3 Vom Frust mit KI-Tools zur Freude: 3-E-Canvas Kein Zugriff
  4. 7.3.4 I & AI: Smart Task Allocation Kein Zugriff
4. 7.4 Fazit Kein Zugriff
5. Literaturverzeichnis Kein Zugriff
1. 8.1 Komponenten der Employee Experience Kein Zugriff
2. 8.2 Moments That Matter Kein Zugriff
3. 8.3 Komponenten der Employee Experience Kein Zugriff
4. 8.4 Schlüsselfaktoren einer positiven Employee Experience Kein Zugriff
5. 8.5 Konkrete Aufgaben im Rahmen des Employee-Experience-Managements Kein Zugriff
6. 8.6 Einsatz von KI für eine positive digitale Mitarbeitererfahrung Kein Zugriff
7. 1. 8.7.1 Auswirkungen von KI auf das Mitarbeitererlebnis Kein Zugriff
  2. 8.7.2 Die Vorteile von KI für die Employee Experience Kein Zugriff
  3. 8.7.3 Die Nachteile von KI für die Employee Experience Kein Zugriff
  4. 8.7.4 Der Blick in die Praxis Kein Zugriff
8. 8.8 Fazit Kein Zugriff
9. Literaturverzeichnis Kein Zugriff
1. 1. 9.1.1 Autoritär Kein Zugriff
  2. 9.1.2 Kooperativ Kein Zugriff
  3. 9.1.3 Laissez-faire Kein Zugriff
  4. 9.1.4 Fazit zu den klassischen Führungsstilen in Bezug auf virtuelle Teams Kein Zugriff
2. 1. 9.2.1 Transaktional Kein Zugriff
  2. 9.2.2 Transformational Kein Zugriff
  3. 9.2.3 Fazit zu den Führungsstilen in Bezug auf virtuelle Teams Kein Zugriff
3. 9.3 Die zunehmende Relevanz der Führung virtueller Teams Kein Zugriff
4. 1. 9.4.1 Definition und Bedeutung von AI-Alphabetisierung Kein Zugriff
  2. 9.4.2 Dimensionalität in KI-Kompetenz-Skalen Kein Zugriff
5. 9.5 Verantwortung und Transparenz in der KI-Führung Kein Zugriff
6. Literaturverzeichnis Kein Zugriff
Anker 112 Kein Zugriff Seiten 178 - 178
1. 10.1 Einleitung Kein Zugriff
2. 10.2 Die Bedeutung von Zukunftskompetenzen für Führungskräfte Kein Zugriff
3. 1. 10.3.1 Fokus auf technische Fähigkeiten für Führungskräfte in einer sich wandelnden Arbeitswelt Kein Zugriff
  2. 10.3.2 Fokus auf persönliche Fähigkeiten für zukünftige Führungskräfte Kein Zugriff
4. 10.4 Die Rolle des lebenslangen Lernens für Führungskräfte Kein Zugriff
5. 10.5 Schlussfolgerungen Kein Zugriff
6. Literaturverzeichnis Kein Zugriff
1. 11.1 Einleitung Kein Zugriff
2. 1. 11.2.1 Notwendigkeit eines Umdenkens in der Personalbeschaffung Kein Zugriff
  2. 11.2.2 Notwendigkeit neuer agiler Wege im Talentmanagement Kein Zugriff
  3. 11.2.3 Personalbeschaffung als Teilfunktion des Personalmanagements Kein Zugriff
  4. 11.2.4 Zentrale Inhalte der Aufgabe in der Personalbeschaffung Kein Zugriff
  5. 11.2.5 Phasen der Personalbeschaffung Kein Zugriff
3. 1. 11.3.1 Recruiting als stark diskutiertes Einsatzfeld von KI Kein Zugriff
  2. 11.3.2 Spezifische Anwendungsbereiche von KI im Recruiting Kein Zugriff
  3. 11.3.3 Chancen und Risiken des Einsatzes von KI in der Personalbeschaffung Kein Zugriff
  4. 11.3.4 Anforderungen an den Einsatz von KI im Recruiting Kein Zugriff
4. 11.4 Fazit Kein Zugriff
5. Literaturverzeichnis Kein Zugriff
1. 12.1 Einleitung Kein Zugriff
2. 1. 12.2.1 Potenziale Kein Zugriff
  2. 12.2.2 Herausforderungen Kein Zugriff
3. 1. 12.3.1 Chatbots und virtuelle Assistenzen Kein Zugriff
  2. 12.3.2 Agent-Assist-Systeme Kein Zugriff
4. 12.4 Leitfragen bei der Implementierung eines KI-Projekts im Kundenservice Kein Zugriff
5. Literaturverzeichnis Kein Zugriff