Status Quo der KI

Viele Unternehmen denken darüber nach, künstliche Intelligenz zu nutzen. Wirklich im Einsatz sind bislang aber nur vereinzelt KI-Anwendungen. Das ist das Ergebnis einer aktuellen Studie des IT-Dienstleisters Adesso zum Status […]

Viele Unternehmen denken darüber nach, künstliche Intelligenz zu nutzen. Wirklich im Einsatz sind bislang aber nur vereinzelt KI-Anwendungen. Das ist das Ergebnis einer aktuellen Studie des IT-Dienstleisters Adesso zum Status quo.

 (Bild: Adesso AG)

Bild: Adesso AG

Der IT-Dienstleister Adesso wollte wissen, welche Technologien rund um künstliche Intelligenz Unternehmen bereits einsetzen, welche Strategien sie verfolgen und wo sie die größten Herausforderungen sehen. Dafür wurden 329 Entscheider aus unterschiedlichen Branchen befragt. Demnach ist KI in den Köpfen angekommen: So gaben 83% der Befragten an, dass die Technologie aus ihrer Sicht ein wettbewerbsentscheidender Faktor ist. Eine unverzichtbare Rolle bei Produktinnovationen spielt sie für 64%. Entsprechend hat fast die Hälfte das Thema künstliche Intelligenz in den nächsten drei Jahren weit oben auf der Agenda. Es mangelt jedoch an praktischer Erfahrung: Zwar hat jedes fünfte befragte Unternehmen bereits Chatbot-Projekte umgesetzt – bei anderen KI-Anwendungen befinden sich viele aber erst in der Planungsphase. Dabei erkennen die Befragten, dass KI-Technologien in Bereichen wie Marketing, Vertrieb und Service neue Abläufe und Angebote erlauben. So stimmen 85% der Aussage zu, dass KI-Verfahren im digitalen Marketing Streuverluste verringern und sich dadurch Kosten einsparen lassen. 54% können sich vorstellen, KI-basierte Empfehlungen für die Entwicklung eines neuen Produkts oder neuer Dienstleistung zu nutzen – 32% haben es bereits realisiert oder sind mitten in der Planung. Intelligentes Lead Scoring, das die Konversionsrate für jeden Kunden prognostiziert, halten 56% für eine gute Idee – aber erst 26% der Befragten sind in der Umsetzung oder Planung.

Unterschiedliche Sichtweisen

Was sich Unternehmen vorstellen können und was Verbraucher wirklich nutzen würden, ist ebenfalls nicht immer deckungsgleich. Im Rahmen der Studie wurden die Unternehmensführer gebeten, konkrete Anwendungsfälle aus dem Blickwinkel ihrer Branche zu bewerten: So sind 84% der Entscheider aus dem Gesundheitswesen davon überzeugt, dass Verbraucher KI-gestützte Gesundheitsprogramme in Anspruch nehmen würden. Allerdings sind diese mit 38% weitaus zurückhaltender. Dass Bankkunden ihre Geldanlage einer KI-Anwendung anvertrauen, denken 76% der Entscheider aus der Finanzbranche. Aber nur 30% sprechen sich dafür aus ein solches System zu nutzen. Ein rein virtuelles Versicherungsangebot mit künstlicher Intelligenz können sich 80% der Versicherungsexperten für ihre Kunden vorstellen. Die zeigen sich mit 46% reservierter. Grundlegend ist die Stimmung unter deutschen Verbrauchern aber gut: 83% sind überzeugt, dass KI und Roboter in der Zukunft viele lästige Aufgaben übernehmen und das Leben erleichtern. 61% glauben, dass KI ihnen Vorteile bringen wird.

Qualifizierte Mitarbeiter fehlen oft

Der entscheidende Faktor, um KI-Projekte erfolgreich umsetzen zu können, sind qualifizierte Mitarbeiter. In deutschen Unternehmen fehle es aber oftmals an KI-Skills, so die Studienautoren. Das ist den befragten Führungskräften bewusst: Mehr als die Hälfte will die eigenen Mitarbeiter fit für das Thema KI machen. 44% sind dabei, entsprechend qualifizierte Experten einzustellen. „Die Unternehmensentscheider haben erkannt, dass KI-Technologien über den Erfolg einer Firma in einem immer härter werdenden Wettbewerbsumfeld entscheiden. Auf der Agenda hat der Großteil der befragten Unternehmen das Thema, die Ausgangslage ist gut: Die Verbraucher stehen künstlicher Intelligenz positiv gegenüber. Unternehmen müssen sich allerdings die Frage stellen, wann und wo ergibt KI-Technologie Sinn. Es gibt nicht die eine KI – jedes Unternehmen hat andere Ziele, andere Rahmenbedingungen und braucht ein für seine individuelle Anwendung abgestimmtes System“, erklärt Volker Gruhn, Aufsichtsratsvorsitzender Adesso AG.

|
Ausgabe:
adesso AG
www.adesso.de

Das könnte Sie auch Interessieren

Anzeige

Anzeige

Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

„Künstliche Intelligenz ist eine, wenn nicht die wichtigste Zukunftstechnologie für Unternehmen.“ Diese Aussage bejahen 70 Prozent der Befragten der jüngsten Bitkom-Studie zu KI. Aber nur 10 Prozent aller Unternehmen haben KI-Technologie aktiv im Einsatz, lediglich 30 Prozent planen und diskutieren deren Anwendung. Was ist der Grund für diese große Diskrepanz?

Bild: Blue Yonder, Inc.
Bild: Blue Yonder, Inc.
Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft

Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft

Data Science ist mittlerweile ein fester Bestandteil der strategischen Planung in vielen Unternehmen. Um künftige Entwicklungen realistisch zu planen, brauchen wir Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML). Insbesondere im Einzelhandel vertrauen immer mehr große Player auf KI-Lösungen, die präzise Prognosen ermöglichen und zum Beispiel Bestände oder Preise optimieren. Doch viele Entscheidungsträger glauben noch nicht daran, dass KI in den Lieferketten der Zukunft eine tragende Rolle spielen wird. Der Grund hierfür liegt in einer falschen Sicht auf die Wissenschaft.

Bild: ©Stock57/stock.adobe.com
Bild: ©Stock57/stock.adobe.com
KI-Verfahren für die Produktion

KI-Verfahren für die Produktion

Mathematiker der Hochschule Darmstadt (h_da) entwickeln gemeinsam mit dem Hanauer Simulationsdienstleister und Softwareunternehmen SimPlan und dem Automationsexperten Fibro Läpple Technology neue KI-Technologien. Im Rahmen des Loewe-Projekts ‚KISPo‘ will das Konsortium eine autonome, selbstlernende Steuerungssoftware für Produktionsanlagen entwickeln, wie sie z.B. bei der Herstellung von Komponenten für Windräder oder Elektromotoren zum Einsatz kommen. Es wäre die erste KI-Software dieser Art. Damit würde eine von Industrieverbänden und Forschung lange bemängelte Technologielücke geschlossen. Das Land Hessen fördert das Projekt für zwei Jahre mit 320.000 Euro. Konsortialführerin ist die Hochschule Darmstadt.

Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Chancen und Herausforderungen von Machine Learning in der Fertigung

Chancen und Herausforderungen von Machine Learning in der Fertigung

Automatisierung, künstliche Intelligenz (KI), Internet of Things (IoT) und Machine Learning (ML) sind heutzutage bekannte Technologien und kommen bereits in vielen Unternehmen zum Einsatz. Mit Hilfe von Machine Learning wird es IT-Systemen ermöglicht, Muster und Zusammenhänge aus Daten zu lernen und sich selbst zu verbessern. Dabei ist keine explizite Programmierung notwendig. Die Bearbeitung von Kundenanfragen, die Erkennung möglicher Störfälle sowie unerwarteter Ereignisse wie z.B. Cyberangriffe sind klassische Anwendungsfelder von ML. Aber auch die Unterstützung bei einer rein datengestützten Entscheidungsfindung und die Interpretation großer Datenmengen gehören dazu.

Bild: ©Shuo/stock.adobe.com
Bild: ©Shuo/stock.adobe.com
Sensoren lernen das Denken

Sensoren lernen das Denken

Im Fraunhofer-Leitprojekt NeurOSmart forscht das Fraunhofer IPMS zusammen mit vier weiteren Instituten (ISIT, IMS, IWU, IAIS) unter Leitung des Fraunhofer ISIT gemeinsam an energieeffizienten und intelligenten Sensoren für die nächste Generation autonomer Systeme. Dabei sollen die Brücken zwischen Wahrnehmung und Informationsverarbeitung durch innovative Elektronik neu definiert werden.

Bild: ©ipopba/stock.adobe.com
Bild: ©ipopba/stock.adobe.com
Wie KI 2022 praktikabel wird

Wie KI 2022 praktikabel wird

Künstliche Intelligenz war bereits in der Vergangenheit in aller Munde, schaffte es aber doch oft nicht bis in die Anwendung. Das wird sich 2022 ändern – auch weil sich langsam Standards etablieren und sich neue, konkrete Einsatzmöglichkeiten ergeben. In welchen Bereichen Business-Implementierungen zu erwarten sind, erläutert Bernhard Niedermayer, Head of AI bei Cloudflight.

Anzeige

Anzeige

Anzeige