Ganz gleich ob Logistik, Transport, Industrie- und Automobilbranche, Tourismus oder Verlagsgeschäft – nahezu alle Branchen können durch Machinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) ihre Effizienz steigern und diese Technologien in unterschiedlichen Anwendungsfeldern nutzen. In der vorliegenden Folgestudie zur "IDG-Studie - Machine Learning / Deep Learning 2018" wurden Unternehmen in Deutschland aus unterschiedlichen Branchen erneut zu ihrer Einschätzung zu ML und KI befragt.
Wie KI und ML in Unternehmen im Einsatz sind
Folgestudie 2019: Die neue IDG-Studie „Machine Learning / Deep Learning 2019”
ML und KI sind im Jahr 2019 in Deutschland angekommen
Lange Zeit haben sich deutsche Unternehmen Zeit gelassen, um in Zukunftstechnologien zu investieren. Doch die aktuelle Studie zeigt, dass in vielen Bereichen ML und KI bereits eingesetzt werden. So nutzen bereits 57 Prozent der Firmen in Deutschland jene Technologien. Lediglich 12 Prozent möchten sich nicht damit beschäftigen.
Insbesondere ML wird nicht nur mehr als Lösung für den IT-Bereich betrachtet, sondern beispielsweise auch im Kundenservice eingesetzt. Dennoch gibt es auch noch Herausforderungen. So stellt die Datenqualität für viele Unternehmen noch ein Problem dar. Außerdem fehlen ausgebildete Fachkräfte wie Data Scientists.
Häufig kommen ML und KI in Assistenzsystemen und bei der Spracherkennung zum Einsatz – andere Einsatzfelder bleiben jedoch auf meist auf der Strecke. Die internationale Konkurrenz ist hier bereits weiter.
In der Studie finden Sie:
- Die wichtigsten Key-Findings und ausführliche Daten und Einschätzungen von IT-Fachleuten und Entscheidern aus mehr als 300 Unternehmen zu KI und ML
- Daten zu den am häufigsten genutzten Anwendungsfeldern von KI-Methoden
- Eine Übersicht der in Unternehmen meistgenutzten KI-Methoden
- Einen Überblick über die Herausforderungen, die befragte Unternehmen haben und ausführliche Analysen zu spezifischen Anwendungsfeldern
- Risiken, die beim Einsatz von KI und ML zu befürchten sind
- Erläuterungen in Hinblick auf die wichtigsten Themen der nächsten Jahre, die für Unternehmen im IT-Bereich relevant sind
Erfahren Sie, wie hochrangige Entscheider die aktuelle Lage zu ML und KI in ihren Unternehmen einschätzen.
Die Studie wurde von IDG Research Services im Februar 2019 durchgeführt und folgt damit auf die <link de-de studien idg-studie-machine-learning-2018>Erhebung "IDG-Studie - Machine Learning / Deep Learning 2018" aus 2018. Befragt wurden insgesamt 343 Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen und mit verschiedenen Jahresumsätzen und Unternehmensgrößen. Lufthansa Industry Solutions hat dabei als Partner der Studie mitgewirkt und an 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.
Die Bedeutung von KI und ML nimmt in Unternehmen weiter zu
Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind für Unternehmen wichtiger als im Vorjahr. Rund 30 Prozent der befragten Unternehmen möchten sich im Jahr der Befragung mit ML und KI beschäftigen. Im Vorjahr waren dies nur rund 25 Prozent. Damit steigt das Thema von Platz vier auf Platz drei in der Prioritätenliste. Dieser Trend zeigt, wie wichtig ML und KI sind, um auch in Zukunft konkurrenzfähig zu bleiben.
Nicht nur IT profitiert von ML
Am meisten profitieren laut Studie zwar weiterhin besonders IT-Abteilungen von ML mit rund 36 Prozent der befragten Stimmen. Doch auch der Kundendienst (29,4 Prozent), die Produktion/Herstellung (26,8 Prozent) und das Management (26,8 Prozent) haben Maschinelles Lernen für sich entdeckt.
Größte Hürde: Mangelnde Qualität der Input-Daten
Rund 34 Prozent der Befragten geben an, dass die mangelnde Qualität der Input-Daten die größte Hürde im Umgang mit ML darstellt. An zweiter Stelle wird die Unverständlichkeit der Machine-Learning-Algorithmen genannt.
Die TOP 3 Anwendungsfelder von KI
KI kommt immer häufiger zum Einsatz. Doch die Anwendungsfelder haben sich innerhalb eines Jahres kaum verändert. Spracherkennung (48,5 Prozent) und Assistenzsysteme (44,4 Prozent) werden am häufigsten eingesetzt. Doch auch der Bereich „Maschinelle Übersetzung“ hat mit 43,1 Prozent drastisch an Bedeutung gewonnen.
Bedrohungsszenarien hindern den Ausbau von KI in Unternehmen
Unternehmen wissen um die enorme Bedeutung von KI. Doch es gibt Bedrohungsszenarien, die viele beim Ausbau dieser Technologie hindern. So stellen laut der Befragten Hackerangriffe und Industriespionage (25,1 Prozent) die größte Bedrohung dar. Ein weiterer wichtiger Grund ist die fehlende Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen der KI (23 Prozent). Ebenso stellen Compliance-Risiken wie Datenschutz, GDPR und DSVGO für rund 22 Prozent eine Hürde dar.
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 2019“ herunter.