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Kommentar

So entwickeln sich KI und Machine Learning in Deutschland

| Autor/ Redakteur: Michaela Tiedemann / Nico Litzel

Wo stehen deutsche Unternehmen in Bezug auf Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML)? Die aktuelle Studie „Machine Learning / Deep Learning 2018“, die von der IDG Research Services in Zusammenarbeit mit der Alexander Thamm GmbH veröffentlicht wurde, gibt Antworten.

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Die Autorin: Michaela Tiedemann ist Chief Marketing Officer der Alexander Thamm GmbH
Die Autorin: Michaela Tiedemann ist Chief Marketing Officer der Alexander Thamm GmbH
(Bild: Alexander Thamm GmbH )

Die positive Erkenntnis: Deutsche Unternehmen schreiben KI und ML eine wichtige Bedeutung zu. Doch nur wenige setzen die Technologien gezielt ein, da zwar häufig die notwendige IT-Infrastruktur vorhanden ist, das Know-how aber noch nicht ausreicht. Der Studie zufolge nutzen knapp ein Viertel der größeren Unternehmen in Deutschland KI- und ML-Lösungen, von den kleinen und mittelständischen Firmen sind es jedoch nur 15 %. Die wichtigsten Key Learnings im Überblick:

Cloud Computing hat oberste Priorität, KI und ML werden zunehmend wichtiger

30 % der deutschen Unternehmen werden sich im kommenden Jahr intensiv mit Cloud Computing auseinandersetzen müssen, dicht gefolgt von Cyber Security und IT-Service-Management. Über ein Viertel der befragten Unternehmen setzen KI und ML auf Platz vier. 29 % der Führungskräfte schätzen das Thema für den IT-Bereich als besonders relevant ein, die IT-Fachkräfte selbst zu 26 %. Damit stehen KI und ML auf der Prioritätenliste noch vor Analytics, Big Data und der Digitalisierung von Geschäftsprozessen außerhalb der IT.

Die Anwendung von KI-Technologien hängt stark von der Unternehmensgröße ab. Organisationen mit mehr als 100 IT-Fachkräften setzen bereits zu 56 % auf KI, bei weniger als 100 IT-Experten sind es erst 31 %. Interessant ist die unterschiedliche Wahrnehmung innerhalb der Unternehmen: Während 30 % der Geschäftsführer und Vorstände angaben, dass schon etliche KI-Technologien im Einsatz sind, teilen die IT-Führungskräfte und die Fachbereiche diese Einschätzung nur zu jeweils 13 %.

IT-Infrastruktur ist da, das nötige Know-how fehlt

61 % der IT-Verantwortlichen schätzen die IT-Infrastruktur bereits als KI-tauglich ein. Dieser Meinung sind allerdings nur 43 % der Geschäftsführer und CIOs. Deutlichen Nachholbedarf gibt es in Bezug auf das Know-how. Weniger als ein Viertel der Befragten sind der Meinung, dass das Wissen im Bereich Data Science, Algorithmen und Mathematik ausreicht, um KI-Verfahren richtig einsetzen zu können.

Die meistgenutzten KI-Anwendungen

Während kleine Unternehmen KI hauptsächlich für maschinelle Übersetzungen und Planungssysteme einsetzen, nutzen größere Unternehmen die Technologie verstärkt für Spracherkennung, Assistenzsysteme und autonome Systeme. Auch Robotics und Bots werden von etwa einem Viertel aller befragten Unternehmen verwendet. Insgesamt kann man festhalten, dass Spracherkennung, Assistenz- und Planungssysteme die Top-3-Anwendungen im Bereich KI in deutschen Unternehmen sind.

Machine Learning für die Optimierung interner Prozesse

Einer der wichtigsten Gründe für die Einführung von ML ist für 41 % der befragten Unternehmen die Verbesserung von internen Prozessen. 31 % sehen darin eine Chance für bessere Kundenbeziehungen und etwa 30 % möchten ML für die Optimierung der Fertigungsprozesse einsetzen. 33 % der größeren Unternehmen sehen in ML Verbesserungsmöglichkeiten für das Risikomanagement sowie 28 % für die Verkürzung von Entwicklungszyklen. Nicht mal ein Fünftel der kleineren Unternehmen teilt diese Meinung.

Cyber-Angriffe und Compliance-Risiken durch Künstliche Intelligenz befürchtet

Als Herausforderung sehen 27 % der befragten Unternehmen Bedrohungen durch Hacker-Angriffe sowie Industriespionage. Auch Compliance Risiken in Bezug auf Datenschutz ist ein Thema, das über ein Viertel der Befragten befürchten. Zudem fürchten etwa 30 % der CEOs und CIOs, dass die eingesetzten KI- und ML-Lösungen von Kunden und Geschäftspartnern abgelehnt werden. 26 % der Führungskräfte empfinden die fehlende Marktreife der Lösungen als schwierig. Allerdings sind nur etwa 16 % der IT-Fachkräfte derselben Meinung.

Anwendungsgebiete – zuerst die IT-Abteilung, danach das Marketing

49 % der Befragten sind der Meinung, dass in ihrem Unternehmen vor allem die IT-Abteilung von KI- und ML-Lösungen profitiert, die unter anderem für Spam-Erkennung, Diagnosesysteme und Co. eingesetzt werden. Noch mit deutlichem Abstand, aber dennoch auf Platz zwei sehen 31 % der Unternehmen einen besonderen Mehrwert in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Kundendienst. Knapp dahinter folgen Controlling und Finance sowie anschließend Produktion, Management und Einkauf.

Künstliche Intelligenz und Machine Learning werden die Wirtschaft revolutionieren

Während etwa ein Drittel der deutschen Unternehmen in KI und ML einen überschätzten Hype ohne Zukunftsaussichten sieht, sind rund 52 % der Meinung: KI und ML sind disruptive Technologien, die zukünftig eine zentrale Rolle für Gesellschaft und Wirtschaft spielen werden. Über die Hälfte der Befragten sieht dringenden Diskussionsbedarf, was den Einsatz von KI- und ML-Lösungen in Deutschland angeht, befürchtet jedoch, dass die ethischen Aspekte die KI-Entwicklung einschränken könnte.

89 % betreiben Machine Learning inhouse

Nur 8 % der Befragten lagern Machine Learning aus, 89 % setzen auf inhouse und ein eigenes Rechenzentrum, wobei 55 % zur Unterstützung auf externe Dienstleister zurückgreift. Über die Hälfte der befragten CEOs und CIOs forcieren ML inhouse zu betreiben, der gleichen Auffassung sind jedoch nur 21 % der IT-Experten sowie 31 % der Fachbereiche.

Wahl des Dienstleisters: Preis und Vertrauen vor technischem Know-how

Kleinere Unternehmen wählen den Dienstleister für Machine Learning nach Aspekten wie „Gute Zusammenarbeit bei anderen IT- und ITK-Projekten“ (40 %) sowie „Vertrauen in den Anbieter“ (36 %) aus. Beide Faktoren sind für Unternehmen mit über 1.000 Mitarbeitern nur zu je 29 % entscheidend. Insgesamt entscheiden 36 % aller Befragten nach dem Preis-Leistungs-Verhältnis, was damit das wichtigste Entscheidungskriterium ist. Das technologische Know-how ist nur für 32 % der Unternehmen maßgeblich.

Der Artikel erschient zuerst auf unserem Schwesterportal Big Data Insider.

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