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2021 | OriginalPaper | Chapter

1. Einleitung

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Zusammenfassung

Die Einleitung soll dem Leser einen Überblick darüber geben, warum Künstliche Intelligenz die Automobilindustrie nachhaltig verändern wird. Alle Automobilhersteller müssen jetzt reagieren. Aufgrund des exponentiellen IT-Wachstums der weltweit verfügbaren Rechenleistung ist es nur noch eine Frage der Zeit, bis Innovationen auf den Markt kommen werden, die nachhaltig den Markt verändern. Die Techgiganten aus dem Silicon Valley (wie Google, Amazon, Netflix, UBER und Apple) dienen in diesem Buch als Vorbild für Unternehmen, die ihren Kunden und Künstliche Intelligenz in den Mittelpunkt ihres Handelns stellen. Es wird kurz auf die Struktur und die avisierte Leserschaft eingegangen.

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Literature
3.
go back to reference Kurzweil, R. (2006). The singularity is near: When humans transcend biology. New York: Penguin Books. Kurzweil, R. (2006). The singularity is near: When humans transcend biology. New York: Penguin Books.
5.
go back to reference Schaller, R. R. (1997). Moore’s law: Past, present, and future. IEEE Spectrum, 34(Juni), 52–59. Schaller, R. R. (1997). Moore’s law: Past, present, and future. IEEE Spectrum, 34(Juni), 52–59.
7.
go back to reference Wessel, M., & Christensen, C. M. (2012). Surviving disruption. Harvard Business Review (Dez.), 141–156. ISBN: 1633691004, 9781633691001. Wessel, M., & Christensen, C. M. (2012). Surviving disruption. Harvard Business Review (Dez.), 141–156. ISBN: 1633691004, 9781633691001.
8.
go back to reference Keese, C. (2016). Silicon Germany – Wie wir die digitale Transformation schaffen (3. Aufl.). München: Knaus. Keese, C. (2016). Silicon Germany – Wie wir die digitale Transformation schaffen (3. Aufl.). München: Knaus.
9.
go back to reference Seiberth, G. (2018). Data-driven business models in connected cars, mobility services and beyond, BVDW Research No. 01/18. Seiberth, G. (2018). Data-driven business models in connected cars, mobility services and beyond, BVDW Research No. 01/18.
Metadata
Title
Einleitung
Author
Michael Nolting
Copyright Year
2021
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-31567-2_1

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