Ich versuche immer ein Buch unter Berücksichtigung der definierten Zielgruppe zu bewerten.
Diese wird sehr klar umschrieben: „Diese Buch richtet sich also nicht in erster Linie an Entwickler, an die gefragten Data Scientists, sondern vielmehr an […] mittelständischen Maschinenbauunternehmen, […] an die Produktionsleiter […].“ Auf der Rückseite wird angeführt „Leicht verständlicher Einstieg in die Anwendungsmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz und Maschine Learning in der Industrie“.
Unter diesem Gesichtspunkt muss ich dem Buch leider eine Zielgruppenverfehlung attestieren.
Speziell in Kapitel 1-3 werden so viele unerklärte Abkürzungen verwendet, dass man nachschlagen muss. Folglich wird es dem eigenen Kriterium eine leicht verständliche Lektüre zu sein nicht gerecht.
Viele Argumentationen sind unreflektiert und kommen rein aus dem eigenen Fachbereich. Zum Beispiel wird angeführt, dass KI und ML wohl wegen verkrusteter oder unflexibler Prozesse so wenig zum Einsatz kommt. Die Wirklichen Probleme sind eher die Datenlage und der notwendige Ressourceneinsatz für die Erstellung, Wartung (Programmierer und IT-Infrastruktur) und Absicherung (Z.B. ISO 27001). Diese Punkte werden zwar behandelt, aber nicht wie ein KMU das bewerkstelligen kann. Es wird auch bemängelt, dass es die Einführung von KI nur in wenigen Strategien vorhanden sei. Dies liegt aber eher darin begründet, dass die Einführung einer Methode oder eines Tools nicht Teil der obersten Strategie sein sollte – zumindest nicht in dem Maße wie es die Autoren vorstellen. Kostentechnisch wird angeführt, dass man mit kleinen und extern gesteuerten Projekten starten kann und es nicht teuer sein muss. Hier widerspricht sich das Buch etwas selber, da auch angeführt wird, dass KI und ML von großen Datensetzen lebet, die auch Daten von Kunden und Lieferanten einbeziehen muss – sofern diese die Daten weitergeben wollen oder gar können. Das Bedeutet ganz oder gar nicht. Wie soll das ein 50 oder 100 Personenbetrieb Stemmen, wenn ich wahrscheinlich 10 sehr gut Bezahlte Programmierer für die Erstellung, Wartung und Absicherung brauche? Alleine für die ISO 27001 brauch ich mindestens 1-2 gute Leute, die sich nur um das System und die Zertifizierung kümmern. Hier hätte ich mir Lösungsvorschläge erhofft (zumindest die Thematisierung), zumal Programmierer händeringend gesucht werden…
Kommen wir zum Positiven: Die grundlegende Struktur ist ok. Das Bonusmaterial ist sehr umfangreich und ein wirkliches Highlight dieses Buches.
Mein Fazit: Ich würde dieses Buch keinem Einsteiger, keiner Geschäftsführung und keinem Produktionsleiter empfehlen. Ich sehe das Buch bei der Schnittstelle zwischen Forschung & Entwicklung und IT (z.B. Mechatronik oder Automatisation), wobei es für Einsteiger zu hoch und für Anwender deutlich zu niedrig sein wird.

Das Buch beschreibt die Einsatzmöglichkeiten von KI im industriellen Umfeld. Es geht dabei nicht auf die Details unterschiedlicher Methoden und Verfahren ein, sondern umschreibt diese, so dass ein mathematisches Verständnis nicht benötigt wird und konzentriert sich eher auf Einsatzmöglichkeiten. Wer sich in die Grundlagen der KI aus Informatiker-Perspektive einarbeiten will, ist mit diesem Buch falsch. Vielmehr richtet es sich an Entscheidungsträger und versucht ihnen die Vorzüge und Einsatzmöglichkeiten von KI-Systemen zu erklären. Dabei sehen die Autoren Deutschland in Sachen KI gar nicht schlecht aufgestellt und geben verschiedene Beispiele, in denen KI-Systeme bereits im industriellen Umfeld zum Einsatz kommen. Sie verweisen auch darauf, dass es neben "big data" so etwas wie "small data" gibt, welches bereits vorteilhaft eingesetzt werden kann.