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Selbstfahrende Autos, optimiertes Online-Shopping, Logistiklösungen, Chatbots oder automatisierte Fertigungsprozesse - die Liste der Anwendungen von KI ist lang, und sie wird mit jedem Tag länger. Umso wichtiger ist es, den Entwicklungen ein strukturelles Gerüst zu bieten, das mit festen Standards für Sicherheit und Systematik sorgt. Vergleichbarkeit und Transparenz sind vonnöten, um KI-Anwendungen besser in den Alltag zu integrieren. Analog zum Nutriscore bei Lebensmitteln soll daher mit dem Konzept der AI=MC-Bezeichnung eine Lösung zur eindeutigen Klassifizierung von KI-Produkten installiert werden.AI=MC (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 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 und das Vorgehen innerhalb des AI-MC-Grids. Es enthält zudem eine Reihe von anschaulichen Praxisfällen, darunter den KI-basierten Kundenservice am Beispiel des Virtuellen Assistenten der HUK24 und die KI-basierte Objekterkennung auf Luftbildern.Praxisnah und anschaulich vermittelt Künstliche Intelligenz managen und verstehen das nötige Wissen, um Einschätzungen und Entscheidungen im Bereich KI-Lösungen zu treffen.Das Buch richtet sich an:KI-Entwickler*innen, Entwicklerteams, Compliance-Verantwortliche, Behörden-Mitarbeiter*innen, Mitarbeiter*innen von KMU sowie Manager*innen