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Generative- und Agentic-AI für IT-Manager

Hype trifft auf Realität in großen Unternehmen

Wolfgang Keller

LLMs und Agentic AI sind derzeit Hype. Richtig angewendet können sie extreme positive Effekte bringen. Dieses Buch zeigt, vor welchen Herausforderungen man in großen Unternehmen und speziell auch in regulierten Umfeldern bei der Einführung stehen wird. Das Buch ist eine leicht lesbare Einführung für IT-nahe Führungskräfte und Enterprise Architekten und auch nützlich für IT-Profis allgemein, die in das Thema einsteigen möchten und absehbare Projektfehler vermeiden möchten

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About the Book

Generative KI und AI-Agents sind nicht das erste Hype-Thema, das über Unternehmen hereinbricht. Allerdings eines, das offensichtlich eine transformative Kraft entwickeln wird, die die Geschichte bisher noch nicht gesehen hat.

Nach dem ChatGPT-Moment 2022 stellen sich Investoren und angestellte Führungskräfte vom CEO über Enterprise Designer bis zum Fachbereichsmitarbeiter oder Programmierer unter anderem die Frage, wie ihr Unternehmen von KI maximal profitieren kann.

Generative KI verspricht eine massive Transformation der Unternehmen. Beim „Wie“ kann man allerdings schon mal auch im Nebel landen. Dies soll auch das Cover-Bild dieses Buches ausdrücken. Man steht auf einer Kugel aus Gold, aber ein wenig im Nebel. Täglich erscheinen neue Modelle, Agenten-Frameworks und Produktankündigungen. CEOs fragen, wann man „diese KI" endlich einsetzt, Entwicklerteams drängen auf die neuesten Tools, und Berater verkaufen Visionen autonomer Systeme, die Entscheidungen treffen, ohne dafür Menschen zu benötigen.

Das Buch richtet sich an IT-nahe Führungskräfte (Projektmanager, Enterprise Architects, Solution Architects) die die Versprechen umsetzen wollen, die generative KI und AI Agenten machen.

Je nach Brache und Grad der Regulierung stößt man dabei auf unterschiedliche Herausforderungen. Sie werden in diesem Buch vergleichsweise viel über regulierte Branchen wie Banken oder Versicherungen finden. Ähnliche Restriktionen – nur noch härter – gibt es im Gesundheitsbereich. In allen diesen Branchen gibt es vielversprechende Ansätze, aber man kann nicht einfach naiv einen KI-Agenten freilassen und hoffen, dass dadurch der Goldregen über das eigene Unternehmen hereinbricht.

Das Buch wird Ihnen helfen, Herausforderungen zu erkennen, die die Personen, die Ihnen Produkte oder Projekte verkaufen wollen in vielen Fällen entweder nicht kennen oder geflissentlich übersehen.

Dieses Buch ist folglich kein Einführungswerk in den „Maschinenraum“ der KI: Machine Learning oder tiefe Fragen von Agententechnologien. Es geht so tief, wie es nötig ist, um wesentliche Management-Fragen zu erklären. Es ist ein Leitfaden für Menschen, die schon mehr als einen Hype erlebt haben, der regelmäßig über die IT-Welt hereinbricht.

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About the Author

Wolfgang Keller

Wolfgang Keller arbeitet als freiberuflicher Interim-Manager, Projektleiter und Enterprise-Architekt meist für große Finanzdienstleister. Dadurch hat er immer wieder mit digitalen Transformationen und deren Begleitung in Form von Enterprise Architecture Management zu tun.

Er ist der Autor diverser Fachbücher (siehe Amazon-Autorenseite https://www.amazon.de/Wolfgang-Keller/e/B0043BVFII ) und Facharchtikel. Berufliche Profile: https://www.linkedin.com/in/wolfgangkeller/ und https://www.xing.com/profile/Wolfgang_Keller

Contents

Table of Contents

Bevor es losgeht

  1. Über den Autor
  2. Danksagung an die Autorinnen und Autoren von Gastkapiteln
  3. Vorwort zur Version 1.0

Einleitung und Überblick

  1. Nebel der Hypes
  2. Zielgruppe für das Buch
  3. Struktur: Wer sollte was lesen und warum?
  4. Wie geht es weiter?
  5. Warum dieses Buch nicht verschenkt wird
  6. Wie wurde KI für dieses Buch verwendet?
  7. Teil A - Grundlagen

KI die arbeitet - Keine neuen Direktoren

  1. AI und der Hype
  2. Agents Explained
  3. Direktoren unerwünscht
  4. Wie Schadenprozesse heute schon funktionieren
  5. Director of Marketing
  6. Fazit und Handlungsempfehlung
  7. Literatur

KI und EAM: Die falschen Fragen

  1. Die verlockende Illusion der intelligenten Agenten
  2. Grenzen heutiger KI-Agenten
  3. Was muss wirklich aufgeräumt werden?
  4. Erfahrung trifft auf Hype: Die aktuelle Diskussion um KI in Unternehmen
  5. Fazit: Die richtigen Fragen stellen
  6. Literatur

Agent-Gateways: Die Rache der SOA im KI-Zeitalter

  1. Der Einstieg: AI-Gateways
  2. Funktionsliste von AI-Gateways
  3. Konsequenz: AI-Gateways sind notwendig, aber nicht hinreichend
  4. Agent-Gateways: Die Urenkel der SOA
  5. Compliance und Governance
  6. Entwicklungsstand von Agent-Gateways – Ein entstehender Markt
  7. Zusammenfassung: Warum man um Agent-Gateways nicht herumkommen wird
  8. Literatur

Im Land der Lügen: LLMs und Halluzinationen

  1. Warum Halluzinationen ein Risiko für Sie und Ihr Unternehmen darstellen
  2. Intro
  3. Halluzinationen und Bullshitting
  4. Geschäftliche Risiken durch Halluzinationen
  5. Erkennung und Gegenmaßnahmen
  6. Persönliche Gegenmaßnahmen
  7. Gegenmaßnahmen der Hersteller
  8. Fazit und Ausblick: Implikationen für den Einsatz von LLMs
  9. Epilog
  10. Literatur

Wie KI auf Unternehmenswissen zugreift

  1. Berge von Wissen, aber außer Reichweite für LLMs
  2. Das Problem präzise formuliert
  3. Die Lösung: RAG – von einfach bis komplex
  4. Wie füllt man die Vektordatenbank?
  5. Verbesserungen und Varianten
  6. Die Konsequenzen: Warum RAG die Spielregeln ändert
  7. Fazit: RAG macht KI-gestütztes Wissensmanagement zugänglich
  8. Literatur

Es ist ein Model und es sieht gut aus

  1. Wie IT-Führungskräfte im KI-Projekt zum richtigen Modell kommen
  2. Warum KI-Modellauswahl keine reine Technikfrage ist
  3. Warum Benchmarks und Marketing täuschen
  4. Wieder so ein Auswahlprozess
  5. Warum Flexibilität wichtiger ist als die perfekte Wahl
  6. Epilog
  7. Literatur

Coding mit LLMs und Agenten

  1. Stufen von automatisiertem Coding mit KI
  2. Ein neuer Software-Entwicklungsprozess
  3. KI-Umgebungen, welche die Daten unserer Kunden schützen
  4. Weitere Sicherheitsaspekte
  5. Das Wichtigste: Die Qualität des generierten Codes
  6. Konsequenzen bei der Entwicklung von Software mit KI
  7. Über die Autoren
  8. Literatur
  9. Teil B - Compliance und Security

Regulierungen mit KI-Relevanz am Beispiel des Finanzsektors

  1. Überblick über die Regelungen
  2. Steckbriefe der Regelungen
  3. Der EU AI Act
  4. ISO 42001 als Hilfsmittel für die Umsetzung des EU AI Act
  5. Literatur

Inhärente Risiken von LLMs

  1. Warum große Sprachmodelle ein Sicherheits-Containment brauchen
  2. Inhärente Risiken von LLMs
  3. Sicherheitsarchitektur von LLMs
  4. Fazit
  5. Literatur

Sicherheit von Anwendungen auf der Basis von LLMs

  1. Risiken, die man beim Einsatz von LLMs und KI-Agenten vermeiden möchte
  2. Mögliche Angriffsvektoren speziell für KI-Anwendungen
  3. Wie man zu einer einigermaßen sicheren KI-Anwendung kommt
  4. Threat-Kataloge
  5. Fazit
  6. Literatur

Warum IT-Sicherheit durch KI komplett neu gedacht werden muss

  1. Von der Entlastung der Arbeit zur Delegation des Handelns: Wenn „Human in the Loop“ zur Fiktion wird
  2. Demokratisierung krimineller Kompetenz:
  3. Stealth Adoption: Wenn KI-Nutzung Regeln entwertet
  4. Entwertung von Wissensarbeit
  5. Fazit: Wie die Verwerfungen zusammenwirken–und warum Sicherheit neu gedacht werden muss
  6. Über den Autor
  7. Literatur
  8. Teil C - Praxis statt Powerpoint

Stell Dir vor, es ist KI und keiner geht hin

  1. Zwei Geschichten: Morgan Stanley und Klarna
  2. Warum viele Studien ein Jahr später schon veraltet sind
  3. Der Verstärkereffekt: Warum KI die Guten besser und die Schwachen schwächer macht
  4. Warum Schulungsprogramme von oben fast nie funktionieren
  5. Was stattdessen funktioniert: Menschen begeistern statt beschulen
  6. Die Arbeitsverdichtungsfalle
  7. Was der Regulator verlangt – und was das wirklich bedeutet
  8. Fazit: Es muss auch etwas von unten passieren
  9. Literatur

KI die arbeitet–Praxis statt PowerPoint

  1. Digitalisierung ist nicht neu–aber KI verändert alles
  2. Von der Theorie zur Praxis: Wie dieses Kapitel in den Kontext des Buches passt
  3. Das regulatorische Fundament: Warum Leben und Kranken eine andere Liga sind
  4. Use Case 1: msg.process:it–End-to-End-Prozessautomatisierung
  5. Use Case 2: KI-gestützte Produktentwicklung
  6. Use Case 3: Schadenmanagement in der Sachversicherung
  7. Was nicht funktioniert hat
  8. Die gemeinsame Geschichte
  9. Fazit und Handlungsempfehlung
  10. Über die Autoren
  11. Literatur

Nicht jedes Projekt ist gleich

  1. Das Problem mit der Einheitsfolie
  2. Vier Typen, die man kennen sollte
  3. Diese vier Typen gibt es in jeder regulierten Branche
  4. Die regulatorische Komplexität bestimmt den Spielraum
  5. Anderer Projekttyp, andere Kosten, andere Rechnung
  6. Andere Metriken, andere Wahrheit
  7. Andere Zeitrahmen, andere Erwartungen
  8. Lehren aus der Praxis
  9. ROI ehrlich rechnen – je nach Typ
  10. Warum ein fachagnostischer Projektleiter chancenlos ist
  11. Was das für Ihr nächstes KI-Projekt bedeutet
  12. Literatur

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