Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) sind die Technologien der Zukunft. Nahezu alle Branchen können von Assistenzsystemen oder einer vorausschauenden Wartung von Maschinen profitieren. An vielen Stellen herrscht allerdings noch Nachholbedarf. Im Rahmen der vorliegenden Studie wurden Unternehmen aus verschiedenen Branchen zu ihrer Einschätzung von KI und ML befragt.
Wie Unternehmen KI und ML priorisieren und bereits heute einsetzen
Die IDG-Studie „Machine Learning / Deep Learning 2018”
Der Kulturwandel wird kommen – Zukunftstechnologien auf dem Vormarsch
Ganz gleich ob in der Logistik, in der Produktion, im Handel oder sogar im Finanzsektor: Nur mit den Zukunftstechnologien KI und ML sind Unternehmen langfristig gut aufgestellt. Und die Konkurrenz schläft nicht. Das zeigt nicht nur der Blick ins Ausland, wo zum Beispiel Frankreich mit hohen Investitionen vorangeht. Auch die an der Studie teilnehmenden deutschen Unternehmen wollen sich verstärkt mit den Möglichkeiten von KI, ML und Deep Learning auseinandersetzen. Das Wissen um das Potenzial ist also vorhanden, bei der Umsetzung wird aber noch allzu häufig gezögert. Dabei würde laut dem Autor der Studie ein wenig mehr Mut guttun.
Die Studie enthält:
- Detaillierte Zahlen darüber, wie Entscheider:innen und IT-Fachleute aus mehr als 300 Unternehmen über die Themen KI und ML denken sowie die wichtigsten Key-Findings und ein Blick in die Zukunft dieser Technologien
- Erläuterungen zu den konkreten Anwendungsfeldern und den Herausforderungen, die Unternehmen bei der Umsetzung bewältigen müssen
- Eine Übersicht der in Unternehmen meistgenutzten KI-Methoden
- Einschätzungen zu den Risiken, die bei der Implementierung von KI und ML befürchtet werden
- Antworten auf die Frage, welche Themen im IT-Bereich in den nächsten Jahren an Relevanz gewinnen
Lesen Sie in dieser Studie, wie hochrangige Entscheider den Stand von KI und ML für ihr Unternehmen beurteilen.
Laden Sie hier das Whitepaper mit den zusammengefassten Key-Findings der IDG-Studie „Machine Learning / Deep Learning 2018“ herunter.
Die Studie wurde von IDG Research Services im Februar 2018 durchgeführt. 345 Unternehmen aus verschiedenen Branchen und mit unterschiedlichen Unternehmensgrößen und Jahresumsätzen wurden befragt. Lufthansa Industry Solutions ist Partner der Studie und hat auch an den in der Studie aufgeführten Expertenrunden teilgenommen.
Alle Key-Findings und weitere Studienergebnisse sind in Gänze in der Studie nachzulesen. Diese können Sie kostenlos herunterladen. Einige der wichtigsten Erkenntnisse sind im Folgenden vorab aufgeführt.
Prioritäten setzen: KI und ML beschäftigen die Unternehmen
Die Themen Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind für Unternehmen von hoher Relevanz. 25,2 Prozent wollen sich im Jahr nach der Befragung intensiv damit befassen. Damit rangiert das Thema auf Platz 4. Unternehmen, die sich bisher noch nicht mit diesen Technologien beschäftigt haben, drohen zukünftig von der Konkurrenz abgehängt zu werden. Geschäftsführer:innen und CIOs sprechen KI und ML mit 29 Prozent eine noch höhere Wichtigkeit zu als die Mitarbeitenden in den Fachbereichen (21 Prozent).
Die Infrastruktur steht – es fehlen die Spezialist:innen
Rund 46 Prozent der Unternehmen geben an, die nötige IT-Infrastruktur für KI-Anwendungen zu besitzen. Der Zugang zu den erforderlichen Daten liegt bei 74 Prozent vor. Woran liegt es dann, dass so viele Unternehmen in diesem Bereich noch zögern? Die Datenspezialist:innen fehlen – und das bei rund drei Viertel der Unternehmen. Kleinere Unternehmen sind davon in noch stärkerem Maße betroffen. Die nötigen Fachleute sind für sie, die auch als Arbeitgeber in Konkurrenz zu großen Konzernen stehen, nur schwer zu bekommen. Gutes Personal ist also ein Schlüsselfaktor für die zukünftige Ausrichtung eines Unternehmens.
KI wird bereits genutzt– die TOP 3 Anwendungen
Diverse KI-Anwendungen gehören in vielen Unternehmen bereits zum Alltagsgeschäft. So nutzen jeweils ca. 31 Prozent die Spracherkennung, Assistenzsysteme und Planungssysteme. Auf den weiteren Plätzen folgen die Bilderkennung, Autonome Systeme, Expertensysteme und Robotics.
Bedenken wegen möglicher Cyber-Attacken behindern den Ausbau von KI und ML
In den Technologien von KI und ML stecken große Potenziale, die noch genutzt werden können. Viele Unternehmen fürchten aber auch mögliche Risiken. So glauben 27 Prozent, dass Hacker-Angriffe und die Industriespionage zunehmen könnten. Auch Compliance-Risiken beschäftigen fast 27 Prozent der Befragten. Diese Zahlen sind unter den IT-Fachleuten noch größer (30 Prozent und 32 Prozent).
Um die kompletten Ergebnisse im Detail zu sehen und mehr über die Einsatzmöglichkeiten von KI und ML zu erfahren, laden Sie sich hier das kostenlose PDF zur Studie „Machine Learning / Deep Learning 2018“ herunter.
