Künstliche Intelligenz ist die Zukunft. Doch viele Unternehmen haben noch einen langen Weg vor sich, bevor sie KI wirklich wirkungsvoll einsetzen. Das zeigt eine aktuelle Studie. Neun von zehn KI-Projekten werden demnach im Keim erstickt.
Technologie ist nicht erst seit der Digitalisierung ein wichtiger Faktor für Finanzdienstleister. Im Bank Blog finden Sie Studien zu den wichtigsten Trends und Entwicklungen.
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Eine aktuelle Studie von Fivetran und dem Marktforschungsinstitut Vanson Bourne hat 550 IT-Führungskräfte sowie Data Scientists aus den USA, Großbritannien, Irland, Frankreich und Deutschland über Möglichkeiten und Hindernisse beim Einsatz Künstlicher Intelligenz befragt. Trotz großer Ambitionen und Investitionsbereitschaft gelingt es Unternehmen demnach nur bedingt, KI im Rahmen von Entscheidungsprozessen zu nutzen.
Daten als Fundament von Künstlicher Intelligenz
Das Fundament für die Nutzung von KI in der Praxis ist längst gelegt. 92 Prozent der Unternehmen sammeln und nutzen die meisten, wenn nicht sogar alle Daten aus ihren operativen Systemen und verwenden sie für Machine Learning (ML)-Modelle (93 Prozent). Die vorhandene technische Infrastruktur täuscht jedoch nicht darüber hinweg, dass 58 Prozent sich noch im Anfangsstadium befinden bzw. KI im moderaten Umfang einsetzen. Nur 14 Prozent vertrauen bei der Entscheidungsfindung auf KI-gestützte Prozesse. Zudem setzen 90 Prozent der Unternehmen weiter auf manuelle Datenprozesse statt auf die Automatisierung mittels ML und KI.
Deutschland ambivalent bei KI
Deutsche Unternehmen zeigen sich in Sachen KI besonders ambivalent. Im internationalen Vergleich sehen sich nur 7 Prozent der befragten Unternehmen als „KI-Neulinge“. Gleichzeitig sammeln und fließen lediglich bei 21 Prozent alle operationalen Daten in KI und ML-Projekte. Nur 16 Prozent der internen Data Scientists greifen ganzheitlich auf die Daten zu. Damit liegt Deutschland deutlich hinter den USA, Großbritannien und Irland.
KI-Budget und Investitionen
Im Durchschnitt entfallen bereits heute acht Prozent des Unternehmensumsatzes auf KI-Projekte. 41 Prozent der befragten Unternehmen sehen jedoch noch Verbesserungspotential bei der Implementierung von KI und richten ihre IT-Budget entsprechend neu aus.
So sollen in den nächsten drei bis fünf Jahren die KI-Investitionen auf 13 Prozent steigen. Die Investitionsvorhaben in Deutschland konzentrieren sich dabei vor allem auf den Einsatz neuer Technologien für Datenintegration, Sicherheit und Data Governance (73 Prozent), KI/ML (60 Prozent) und den Aufbau von KI-Fachkräften und Data Scientists (58 Prozent).
Herausforderung Daten beim Einsatz von KI
Zu den größten Herausforderungen beim Einsatz von KI zählt die Datenintegration. 71 Prozent der Unternehmen können nur teilweise auf relevante Daten für KI-Systeme, Workloads und ML-Modelle zugreifen. 73 Prozent kämpfen mit dem ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) und sind zudem nur bedingt in der Lage, die aus Daten gewonnenen Erkenntnisse in Handlungsempfehlungen zu überführen.
Finanzielle Einbußen durch nicht realisierte KI-Projekte
Die auf halber Strecke liegengebliebenen KI-Initiativen wirken sich auch finanziell auf den Unternehmenserfolg aus. So schätzen die Befragten, dass durch unausgereifte ML-Modelle, die auf unsauberen oder fehlerhaften Daten basieren, durchschnittlich fünf Prozent des weltweiten Jahresumsatzes verloren gehen.
KI und Compliance
90 Prozent der Befragten sehen notwendige Verbesserungen bei der Einhaltung der Data-Governance. Deutsche Unternehmen scheinen sich aber im internationalen Vergleich etwas besser an die gesetzlichen Anforderungen im Umgang mit Daten angepasst zu haben. Hier sehen immerhin 18 Prozent wenig bzw. gar keinen Bedarf für Verbesserungen.
KI-Experten sind ineffektiv eingesetzt
Trotz ihrer entscheidenden Rolle bei der Umsetzung von KI-Projekten, können 87 Prozent der Unternehmen das Potential ihrer Data Scientists und Data Engineers nicht in vollem Umfang einsetzen. Den Großteil ihrer Arbeit verbringen die Datenexperten notgedrungen mit der Aufbereitung der Daten (70 Prozent). Für das Erstellen von ML-Modellen bleibt da kaum noch Zeit.
Infografik: Möglichkeiten und Hürden beim Einsatz Künstlicher Intelligenz
Die folgende Infografik zeigt wichtige Ergebnisse der Studie im Überblick zu den Möglichkeiten und Hürden beim Einsatz Künstlicher Intelligenz:
Möglichkeiten und Hürden beim Einsatz Künstlicher Intelligenz.
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