KI und Machine Learning bleiben in IT-Hand

Viele unterschiedliche Bezugsquellen

Zu den bevorzugten Lieferanten von Lösungen für KI und ML zählen in erster Linie IT-Service-Provider (39 Prozent) und Generalisten wie IBMIBM und HPE (35 Prozent). Die Studie machte jedoch deutlich, dass Anbieter aus unterschiedlichen Sparten zum Zuge kommen. Dazu gehören Vollsortimenter wie BoschBosch, Siemens und NTT Data, aber auch Netz-Provider wie BT und die Deutsche TelekomDeutsche Telekom. Hinzu kommen Anbieter von IoT-Plattformen sowie Unternehmen, die sich auf Data-Sciences-Dienste konzentrieren, beispielsweise Alexander Thamm. Top-500-Firmenprofil für Bosch Top-500-Firmenprofil für Deutsche Telekom Alles zu IBM auf CIO.de

Anwender können zudem auf die Hilfe von Unternehmen zurückgreifen, die sich auf Felder wie die Prozess- und Strategieberatung spezialisiert haben. Dazu zählen beispielsweise das Technologiehaus Reply und LufthansaLufthansa Industry Solutions. So setzt Reply maschinelles Lernen und KI-Algorithmen unter anderem in Lösungen für die Prozessautomatisierung ein. Lufthansa Industry Solutions integriert ML in Big-Data-Lösungen, die Rechnungen prüfen oder die Unternehmen eingesetzt werden um personalisierte Angebote für Kunden zu erstellen. Auch wer IT-Sicherheitssoftware verwendet, dürfte bereits in etlichen Fällen KI-Funktionen verwenden. Denn etablierte Anbieter wie NTT SecuritySecurity nutzen künstliche Intelligenz in ihren Produkten und Managed Services, um komplexe Sicherheitsrisiken und Angriffe proaktiv zu erkennen und zu unterbinden. Top-500-Firmenprofil für Lufthansa Alles zu Security auf CIO.de

Die Tatsache, dass Unternehmen auf eine Vielzahl von Lieferanten von KI- und ML-Lösungen zurückgreifen, mag damit zusammenhängen, dass viele Firmen derzeit noch auf der Suche nach der richtigen Strategie sind. Eine Rolle spielt zudem das Branchen-Know-how, über das ein Anbieter verfügt: An KI und Machine Learning im Finanzbereich werden andere Anforderungen gestellt als an vergleichbare Produkte, die in Produktionsumgebungen oder der Forschung im Pharmasektor Verwendung finden.

Aus der Studie geht dagegen klar hervor, dass hauseigene IT-Dienstleister und Systemhäuser schlechte Karten haben, zumindest zum jetzigen Zeitpunkt. So beziehen nur sechs Prozent der befragten Unternehmen ihre Machine-Learning-Lösungen aus dem eigenen Hause, rund fünf Prozent von einem Systemhaus oder Systemintegrator. Das bedeutet, Firmen wie BechtleBechtle, Cancom, ComputacenterComputacenter und T-SystemsT-Systems müssen die Ärmel hochkrempeln, damit sie in diesem Marktsegment den Anschluss halten können. Top-500-Firmenprofil für Bechtle Top-500-Firmenprofil für Computacenter Alles zu T-Systems auf CIO.de

Nicht allein eine Frage des Preises

Wichtig für Anbieter von KI- und Machine-Learning-Plattformen ist, dass Anwender bei der Wahl einer Lösung nicht nur den Preis im Blick haben. Vielmehr spielen fachliche Kriterien wie die Skalierbarkeit (35 Prozent) eine zentrale Rolle. Für jeweils etwa ein Drittel der Nutzer sind zudem die Erweiterbarkeit des Algorithmus und die Option von Bedeutung, die Plattform an die jeweiligen Anforderungen des Unternehmens anpassen zu können.

Somit haben diese Punkte in etwa dieselbe Priorität wie niedrigere Anschaffungs- und Betriebskosten. Allerdings zeigt die Untersuchung der COMPUTERWOCHE, dass durchaus eine tiefer gehende Analyse der Anforderungsprofile notwendig ist. So ist nicht recht nachvollziehbar, dass bei der Auswahl Faktoren wie die Offenheit einer KI- und ML-Lösung sowie Schnittstellen zu Drittanwendungen eine geringe Rolle spielen. Denn ohne Anbindung an Produktionsanlagen und IT-Systeme in der Logistik und dem Handel bleiben KI- und Machine Learning-Plattformen Insellösungen. Und das ist sicherlich nicht im Sinne des Erfinders und der Nutzer.