"KI¿Manager" ist der praxisorientierte Leitfaden für alle, die lernen wollen, wie Künstliche Intelligenz systematisch geplant, umgesetzt, betreut und gesteuert wird. Das Buch richtet sich an Einsteiger, Projektmanager, Techniker und Entscheider gleichermaßen und wurde entwickelt, um eine Brücke zwischen technischer Umsetzung, organisatorischem Verständnis und strategischer Verantwortung zu schlagen. Es bildet die zentrale Grundlage der KI¿Publikationen von DEEP ATHENA und wird durch spezialisierte Titel wie "KI & Big Data" ergänzt.

Das Buch bietet einen vollständigen Überblick über den Lebenszyklus von KI¿Projekten - von der Idee über die Projektdefinition und Teamzusammenstellung bis zur erfolgreichen Implementierung und Skalierung. Dabei werden neben technologischen Aspekten wie Machine Learning, Deep Learning und Infrastruktur auch betriebliche Prozesse, Rollenverteilung, rechtliche Rahmenbedingungen, Kostenmodelle, ethische Leitlinien und Akzeptanzstrategien behandelt.

Im Mittelpunkt steht ein modulares System, das sämtliche Phasen eines KI¿Projekts strukturiert und praxisnah abbildet: vom Use-Case-Design über die Auswahl geeigneter Algorithmen und Tools, dem Datenmanagement, der Entwicklung und dem Testing bis hin zum operativen Betrieb mit MLOps, Monitoring und kontinuierlicher Optimierung. Zahlreiche praxisbezogene Hinweise, Diagramme, Checklisten, Projektvorlagen und kommentierte Beispielcodes erleichtern den direkten Transfer in die berufliche Praxis.

Jedes Kapitel wurde mit Blick auf Umsetzbarkeit und Verständlichkeit verfasst - unabhängig davon, ob man als Fachkraft, Führungskraft oder externer Berater mit KI¿Projekten in Berührung kommt. Branchenübergreifende Use¿Cases aus Industrie, Handel, Bildung, Verwaltung und Gesundheitswesen zeigen, wie KI konkret geplant, bewertet und nachhaltig in Unternehmen verankert wird - immer mit dem Ziel, aus Technologie echten Nutzen zu generieren.