Kompetenzen verbessern:
Unternehmen gewinnen durch Experimente mit KI an Wert
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Die Mehrheit der im Rahmen einer Mindtree-Studie befragten Unternehmen arbeitet bereits mit künstlicher Intelligenz. Daraus ziehen sie zwar einen Mehrwert, diesen könnten sie jedoch noch steigern – so die Studienergebnisse.
Der Technologie-Dienstleister Mindtree hat im rahmen einer Studie ermittelt, wie künstliche Intelligenz im Unternehmen verwendet wird. Demnach experimentieren die meisten Unternehmen bereits mit künstlicher Intelligenz, jedoch fehlt ihnen oft das ausreichende Verständnis der Anwendungsfälle, um Geschäftswert zu schöpfen. Darüber hinaus verfügen sie nicht über die angemessenen Dateninfrastrukturen, um KI unternehmensweit zum nachhaltigen Erfolg zu verhelfen. Laut der Umfrage unter 650 globalen IT-Führern aus großen Absatzmärkten, verfügen 85 Prozent der Befragten über eine Datenstrategie. Dabei haben 77 Prozent am Arbeitsplatz bereits ein paar KI-Technologien implementiert und 31 Prozent ziehen bereits entscheidenden Mehrwert aus ihrem KI-Einsatz. Organisationen realisieren zwar ihre Vision einer Industrialisierung von KI, doch können viele noch mehr unternehmen, um echten Geschäftswert zu schöpfen.
Aus einem Schmerzpunkt heraus
Beim Implementieren einer KI-Strategie ist es erforderlich, dass Anwendungsfälle einen Geschäftswert zeigen. Die Umfrage ergab, dass sich weltweit 16 Prozent der Unternehmen auf einen Schmerzpunkt konzentrieren und von diesem einen Anwendungsfall ableiten. Dabei konzentrieren sich kleinere Organisationen (13 Prozent) gegenüber ihren größeren Mitstreitern (18 Prozent) mit geringerer Wahrscheinlichkeit auf die Geschäftsauswirkungen. Unter dem Druck, KI sinnvoll anzuwenden, experimentieren viele Unternehmen mit dieser, doch haben noch nicht alle die richtige Vorgehensweise gefunden, um diese maßstabsgerecht einzusetzen und bedeutenden Wert aus ihr zu ziehen. Die Umfrage ergab zudem, dass bestimmte Geschäftsfunktionen, wie z.B. Vertrieb (35 Prozent) und Marketing (32 Prozent), am meisten von KI profitieren, da so schneller eine verbesserte Kundenerfahrung geboten werden kann. Die beliebtesten Technologien sind laut Umfrage maschinelles Lernen (34 Prozent), Chatbots (34 Prozent) und Robotik (28 Prozent).
Rezept finden
KI kann einen messbaren Mehrwert bieten, doch der Großteil der Unternehmen muss noch sein Rezept für wiederholbaren Erfolg finden, so die Mindtree-Experten. Für einen erfolgreichen Start im KI-Bereich ist es für Unternehmen wichtig, mit verschiedenen Anwendungsfällen und Technologien, einschließlich agiler und schneller Innovationsmethoden, zu experimentieren. Nur knapp ein Viertel (29 Prozent) der befragten Unternehmen gab an, über die ausreichende Agilität zu verfügen, um mit KI zu experimentieren, wobei Großunternehmen (39 Prozent) in diesem Zusammenhang kleineren Unternehmen (19 Prozent) einen Schritt voraus sind. Progressive Unternehmen geben 25 Prozent ihres IT-Budgets für digitale Innovationen aus, mit Fokus auf der Definition von Anwendungsfällen, Experimenten und Operationalisierung für Skalierung. Außerdem sind sich Unternehmen bewusst, dass ihre Kompetenzen verbessert und aufgefrischt werden müssen, um einen Nutzen aus KI zu ziehen. 44 Prozent gaben an, dass sie die besten externen Talente einstellen werden, 30 Prozent pflegen Partnerschaften mit Hochschulen und 22 Prozent veranstalten Hackathons, um komplexe Datenfragen zu lösen und potenzielle Kandidaten zu identifizieren.
Daten sind entscheidend
Die richtigen Anwendungsfälle zu finden und KI-Initiativen entsprechend auszurichten und zu fördern, ist zwar wichtig, doch sind Daten das entscheidende Element für die unternehmensweite KI-Skalierung. Es gilt, die Dateninfrastruktur, Architektur und Systeme sowie eine übergreifende Datenstrategie und robuste Prozesse für Daten-Governance zu modernisieren. Mehr als die Hälfte (51 Prozent) der Großunternehmen gab in der Studie an, die Dateninfrastruktur nicht vollständig zu verstehen, die für eine maßstabsgerechte Implementierung von KI benötigt wird. Sechs von zehn Organisationen sind sogar der Meinung, dass ihre Dateninfrastruktur und Architekturen nicht reif genug und nicht gut genug aufgestellt seien, um Geschäftswert zu schöpfen.
