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Aufgrund der schnellen Ausbreitung von ChatGPT, Gemini und anderen großen Sprachmodellen (Large Language Models - LLMs) gewinnt generative künstliche Intelligenz (GenAI) im Business-Umfeld zunehmend an Bedeutung. Dies eröffnet Unternehmen völlig neue Möglichkeiten um ihre Effizienz, Innovationskraft und Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.
Doch obwohl die Technologie in Zukunft auch für den industriellen Dienstleistungssektor eine entscheidende Rolle spielen wird, steckt die Integration von GenAI dort noch in der Entwicklungsphase. So ergab eine Umfrage von Cognizant, Microsoft und dem Institut für Technologiemanagement der Universität St. Gallen (HSG), dass gerade einmal ein Viertel der Unternehmen mit der Umsetzung kundenspezifischer, hoch priorisierter Anwendungsfälle begonnen hat.
Im Rahmen der Studie mit dem Originaltitel "Rethinking industrial services with generative AI" wurden im März und April 2024 Führungskräfte aus einer Vielzahl von Branchen wie etwa Automatisierung, Robotik, Engineering, Fertigung, Verpackung und dem Energiesektor befragt.
Insgesamt nahmen 54 Experten wie CIOs, Global Service Directors, Forschungs- und Entwicklungsleiter, Produktmanager und Innovationsverantwortliche teil. Die Fachleute kamen aus 40 Unternehmen, darunter ABB, Burckhardt Compression, Bühler, Doppelmayr, Georg Fischer AG, Mercedes-Benz, Roche und Siemens.
Unterschiedliche Reifegrade
Um einen aussagekräftigen Überblick über die Relevanz von generativer KI im Industriesektor zu erhalten, untersuchte die Studie zunächst den Reifegrad entsprechender Anwendungen in Unternehmen. Dabei zeigte sich, dass sich rund 60 Prozent der teilnehmenden Unternehmen erst in der Anfangsphase der Einführung befinden, während 25 Prozent Gen AI noch überhaupt nicht nutzen.
Außerdem gab die Hälfte der befragten Unternehmen an, dass es ihnen an kompetenten Entwicklern und entsprechendem Know-how mangelt, während die IT-Architektur in vielen Fällen als ausreichend bezeichnet wurde. Im Gegensatz dazu bewerteten die Teilnehmer die Infrastruktur der Kunden häufig als nicht ausgereift.
KI-Risiken werden als hoch eingeschätzt
Einen weiteren Bremsklotz für den GenAI-Einsatz stellen augenscheinlich die potenziellen Risiken einer GenAI-Nutzung dar. Diese werden, insbesondere was Datensicherheit und den Schutz geistigen Eigentums betrifft, eher als hoch eingestuft. Auch bei der Zuverlässigkeit von KI-Modellen sehen mehr als 70 Prozent der Befragten ein Risiko. Und nicht zuletzt halten einige Teilnehmer KI-Systeme für eine Bedrohung und befürchten, sie könnten menschliche Arbeit komplett überflüssig machen.
Gefragt nach ihrer Gesamtvision für die Implementierung von generativer KI sind sich die Umfrageteilnehmer dabei weitgehend einig: So bestehen die wichtigsten Beweggründe darin, durch die strategische Nutzung von Daten:
die betriebliche Effizienz zu steigern,
das Kundenerlebnis zu verbessern und
industrielle Innovationen maßgeblich voranzutreiben.
Dabei sehen 68 Prozent der Befragten die Hauptmotivation für die KI-Integration in einer Vorreiterrolle bei Innovation und strategischer Zukunftsplanung, während mehr als die Hälfte auf der Suche nach Prozessverbesserungen und Ressourceneinsparungen ist. Die Reaktion auf regulatorische Anforderungen und der Druck durch die Konkurrenz spielen dagegen nur eine geringe Rolle.
Ebenfalls interessant: Rund die Hälfte der Befragten glaubt, dass generative KI in Zukunft signifikant in ihrem Unternehmen präsent oder gar allgegenwärtig sein wird.
Die Konsequenz der Studienergebnisse, so die Verfasser: "Die Unternehmen befinden sich, was industrielle Dienstleistungen betrifft, in einer kritischen Phase. Auf der einen Seite kann eine frühzeitige Einführung von GenAI die künftige Wettbewerbsfähigkeit erheblich beeinflussen. Andererseits laufen Unternehmen, die bei der Einführung hinterherhinken, Gefahr, nicht nur bei den technologischen Fähigkeiten, sondern auch bei der Marktpositionierung ins Hintertreffen zu geraten."
Um den Anschluss nicht zu verpassen, empfehlen Cognizant und die Universität St. Gallen Unternehmen:
Projekte zur Implementierung von generativer KI zu beschleunigen und schnell auf den Weg zu bringen,
einen klaren Fokus auf Innovation und Prozessoptimierung zu legen,
konsequent Partnerschaften aufzubauen und eine intensive Zusammenarbeit zu pflegen, sowie
den KI-Einsatz in Schlüsselbereichen wie Automatisierung, Wissensmanagement und Support zu fokussieren und zu priorisieren.