Rezension: „Industrial AI: from Pilot to Profit“ von Boris Scharinger

Das Buch ist logisch und anwenderorientiert aufgebaut. Es gliedert sich im Wesentlichen in

• die Einführung grundlegender Konzepte sowohl der Künstlichen Intelligenz als auch der Industrie (zum Beispiel Software-defined Automation, Industrial Metaverse),

• den Umgang mit regulatorischen und technologischen Hürden sowie
  

• konkrete Handlungsempfehlungen sowohl zur Entwicklung von KI-Fähigkeiten im Unternehmen als auch zur erfolgreichen Gestaltung von KI-Initiativen.

Scharinger beleuchtet dabei das gesamte industrielle Ökosystem – von der notwendigen Infrastruktur (wie Halbleitertechnologien und Rechenzentren) über rechtliche Fragestellungen (Datenschutz, geistiges Eigentum und Haftung) bis hin zu operativen Herausforderungen wie etwa Machine-Learning-Operations (MLOps).

Besonders wertvoll ist der umfangreiche Praxisteil, der eine Vielzahl industrieller Use Cases zu allen Funktionen eines Industriebetriebs analysiert – ob Facility Management, vorausschauende Instandhaltung, Qualitätskontrolle, Produktdesign oder die Optimierung der Lieferkette – über 100 “Solution Briefs“ zeigen auf, was heute schon am Markt erhältlich ist, und liefern somit “Einstiegspunkte“ für KI-Initiativen.

Fazit: Scharinger schließt mit diesem Buch die Lücke zwischen theoretischem KI-Wissen und realer industrieller Wertschöpfung. Es spricht besonders die Management-Ebene an, die eine Brücke zwischen KI-Expertise und industriellen Anforderungen schlagen muss und will, damit KI im industriellen Kontext gelingen kann.