Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Altersempfehlung
1 - 99 Jahr(e)
Erscheinungsdatum
24.03.2026
Verlag
EpubliSeitenzahl
132
Maße (L/B/H)
24/17/0,8 cm
Gewicht
276 g
Auflage
5
Sprache
Deutsch
ISBN
978-3-565-35523-5
Generative KI ist im Management angekommen. Tools wie ChatGPT, Copilot oder Gemini liefern beeindruckende Resultate – doch was überzeugend klingt, ist nicht automatisch verlässlich. Wer GenAI im Unternehmen einsetzen, bewerten oder verantworten will, braucht mehr als Schlagworte: Er braucht ein klares Verständnis der Mechanik hinter den Systemen.
Dieses Buch öffnet die Blackbox moderner Large Language Models und erklärt verständlich, wie Sprachmodelle arbeiten, wie sie lernen und warum Halluzinationen entstehen. Es zeigt, was Transformer leisten, wie Token, Embeddings und Training zusammenhängen und weshalb statistische Plausibilität nicht mit Wahrheit verwechselt werden darf.
Gleichzeitig bleibt das Buch nicht bei der Technik stehen. Es übersetzt die Grundlagen in Management-Relevanz und zeigt, wie sich die Qualität von KI-Antworten verbessern lässt – etwa durch besseres Prompting, geeignete Systemgestaltung und den gezielten Einsatz von Retrieval-Augmented Generation (RAG). Auch Themen wie Governance, Datenqualität, Quellenbindung und Human-in-the-Loop werden praxisnah eingeordnet.
Das Buch richtet sich an Führungskräfte, Projektverantwortliche, IT-nahe Entscheider und alle, die GenAI nicht nur nutzen, sondern fundiert beurteilen wollen. Es hilft, Chancen und Grenzen realistisch einzuordnen, typische Denkfehler zu vermeiden und bessere Entscheidungen für den Unternehmenseinsatz zu treffen.
Wer eine verständliche, managementtaugliche und zugleich technisch saubere Einführung in GenAI sucht, findet hier Orientierung statt Hype – und ein solides Fundament für den souveränen Umgang mit einer Technologie, die Unternehmen nachhaltig verändert.
Dieses Buch öffnet die Blackbox moderner Large Language Models und erklärt verständlich, wie Sprachmodelle arbeiten, wie sie lernen und warum Halluzinationen entstehen. Es zeigt, was Transformer leisten, wie Token, Embeddings und Training zusammenhängen und weshalb statistische Plausibilität nicht mit Wahrheit verwechselt werden darf.
Gleichzeitig bleibt das Buch nicht bei der Technik stehen. Es übersetzt die Grundlagen in Management-Relevanz und zeigt, wie sich die Qualität von KI-Antworten verbessern lässt – etwa durch besseres Prompting, geeignete Systemgestaltung und den gezielten Einsatz von Retrieval-Augmented Generation (RAG). Auch Themen wie Governance, Datenqualität, Quellenbindung und Human-in-the-Loop werden praxisnah eingeordnet.
Das Buch richtet sich an Führungskräfte, Projektverantwortliche, IT-nahe Entscheider und alle, die GenAI nicht nur nutzen, sondern fundiert beurteilen wollen. Es hilft, Chancen und Grenzen realistisch einzuordnen, typische Denkfehler zu vermeiden und bessere Entscheidungen für den Unternehmenseinsatz zu treffen.
Wer eine verständliche, managementtaugliche und zugleich technisch saubere Einführung in GenAI sucht, findet hier Orientierung statt Hype – und ein solides Fundament für den souveränen Umgang mit einer Technologie, die Unternehmen nachhaltig verändert.
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