Das Thema künstliche Intelligenz / Machine Learning (ML) hat sich in den deutschen Unternehmen etabliert. Während die Executive-Ebene das Potenzial dieser Technologie für das Business erkannt hat, begegnen ihr allerdings IT und Fachabteilung mit Skepsis.

Illustration: Geralt Absmeier

Das hat die aktuelle Studie »Machine Learning 2020« von IDG Research Services ergeben. An der Umfrage haben sich 406 Unternehmen beteiligt. Lufthansa Industry Solutions ist Partner der Studie und nahm an einer Expertenrunde teil.

Mit IT und Fachabteilungen nach Lösungen suchen

60 Prozent der C-Level-Manager betrachten Machine Learning als Mittel, neue Geschäftsmodelle zu erarbeiten. Eine Einschätzung, die nur 36 Prozent der IT-Fachleute und Fachbereichsspezialisten teilen. »Hier ist in den Betrieben also noch viel Überzeugungsarbeit zu leisten, um die Angst vor dem angeblichen Jobkiller KI / ML abzubauen«, bilanziert Jürgen Hill, Leitender Redakteur und Teamleiter Technologie der Computerwoche, in dem Vorwort zur Studie. »Die Executive-Ebene sollte genau zuhören und gemeinsam mit IT und Fachabteilungen nach Lösungen suchen. Punkte wie fehlendes Know-how, mangelnde Datenqualität und Kenntnisse in Sachen Programmieren und Statistik werden nicht ohne Hintergrund von IT und Fachabteilungen als Hemmnisse angeführt.«

Zentrale Fragen und Key Findings

Aus welchen Gründen und mit welchen Zielen wird Machine Learning in Unternehmen eingeführt? Welche KI-/ML-Methoden werden dabei eingesetzt? Wie messen Unternehmen den Erfolg ihrer Machine-Learning-Projekte? Diesen und weiteren Fragen ging die Studie nach. Die Analyse förderte die folgenden Key Findings zutage:

Machine Learning wird zum Standard

Im Vergleich zu 2019 stieg die Zahl der Firmen, die sich mit Machine Learning (ML) beschäftigen, um 20 Prozent auf fast 73 Prozent. Vor allem in größeren Unternehmen mit 1.000 und mehr Mitarbeitern (40 Prozent) und dem gehobenen Mittelstand mit 500 bis 999 Mitarbeitern (30 Prozent) sind sogar mehrere ML-Technologien im Einsatz.

Machine Learning als Innovationstreiber und Optimierer

Rund 56 Prozent der Unternehmen wollen mithilfe von Machine Learning interne Abläufe verbessern. Für jeweils mehr als 44 Prozent ist die Technologie jedoch die Basis, auf der neue Geschäftsmodelle und Angebote entstehen.

Spracherkennung und Bildanalyse dominieren bei den Anwendungen

Die Top 4 der eingesetzten KI- und ML-Applikationen sind die Sprachanalyse (51 Prozent), gefolgt von Bilderkennung, Textanalyse und dem Übersetzen von Texten (jeweils 46 Prozent). In Planung sind vor allem Anwendungen wie Hyper Targeting (40 Prozent) sowie die Untersuchung von Verhaltensmustern (jeweils 36 Prozent).

Anwendungsfreundlichkeit und Nachvollziehbarkeit der Resultate sind entscheidend

Bei der IDG-Studie von 2019 war der Preis das wichtigste Auswahlkriterium einer ML-Lösung. Jetzt legen die Unternehmen größeren Wert auf eine einfache Bedienung (40 Prozent gesamt, 47 Prozent größere Unternehmen) und eine nachvollziehbare Arbeitsweise der ML-Algorithmen (40 Prozent gesamt, 45 Prozent größere Unternehmen).

Datenschutz und Know-how sind größte Hemmfaktoren

Zu den größten Problemen beim Einsatz von Machine Learning zählen der Mangel an Fachwissen (39 Prozent) sowie die Herausforderungen, die mit der Umsetzung von Datenschutzvorgaben verbunden sind (35 Prozent).

Download der Studie unter: https://t1p.de/uxhp

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