"Buy" statt "Make"
Wie deutsche Firmen Künstliche Intelligenz nutzen
- Die wichtigsten Use Cases sind IT-Automation, vernetzte Geräte und Produkte sowie Qualitätskontrolle und Cybersicherheit
- Nur 15 Prozent der Firmen setzen KI-Projekte vorrangig aus eigener Kraft um
- Eine Strategie für die Umsetzung ist meist den jeweiligen Abteilungen überlassen
Deutschland ist in Sachen Künstliche IntelligenzKünstliche Intelligenz (KI) "eindeutig noch nicht abgehängt", schreiben Analysten von Deloitte in einem aktuellen Report. 67 Prozent der deutschen Unternehmen arbeiten demnach mit Robotic Process Automation (RPA). In Vergleichsmärkten wie den USA, China, Großbritannien und Frankreich sind es nur 49 Prozent. Die deutschen Studienergebnisse basieren auf Angaben von rund 100 Entscheidern, die schon mindestens eine KI-Lösung implementiert haben. Alles zu Künstliche Intelligenz auf CIO.de
Deutsche Entscheider interessieren sich grundsätzlich für alle Varianten von Artificial IntelligenceArtificial Intelligence (AI), beobachtet Deloitte. Neben RPA und regelbasierten Systemen mit einem Einsatzgrad von jeweils 67 Prozent sind das Spracherkennung (61 Prozent), Machine LearningMachine Learning (60 Prozent), physische RoboterRoboter, die mit KI angereichert sind (55 Prozent), Deep Learning (49 Prozent) sowie Künstliche Emotionale Intelligenz (48 Prozent) und Computer Vision (47 Prozent). Alles zu Artificial Intelligence auf CIO.de Alles zu Machine Learning auf CIO.de Alles zu Roboter auf CIO.de
Das spiegelt sich in den Use Cases wider. Die Befragten nennen IT-Automation (46 Prozent), vernetzte Geräte und Produkte (41 Prozent) sowie Qualitätskontrolle und Cybersicherheit (jeweils 40 Prozent) als wichtigste Einsatzzwecke. Zum Vergleich: Unterstützung bei der Entscheidungsfindung nennen 32 Prozent, Customer Service 29 Prozent.
Wenige Unternehmen stemmen AI-Projekte allein. Lediglich 15 Prozent nutzen bei der Umsetzung "primär" interne Ressourcen. Eine Mehrheit von 57 Prozent arbeitet mit einem Mix aus internen Ressourcen und externen Beratern oder Herstellern. Als die drei größten Hemmschuhe beim Einsatz von KI erweisen sich Datenschutzfragen, das Fehlen von Entwicklern/Informatikern und der Nachweis des Mehrwerts solcher Projekte. Deloitte kommentiert: "In keinem der Vergleichsmärkte wird der Mangel an AI-Skills stärker wahrgenommen als hierzulande."
Obwohl Deloitte keinen direkten Zusammenhang herstellt, mag es eine Korrelation zu einem weiteren Resultat geben: knapp zwei Drittel (65 Prozent) nutzen KI "as a Service", weitere 61 Prozent kaufen KI als Teil einer Software-Lösung wie beispielsweise SAP S/4 HANA ein. Die Studienautoren bezeichnen dies als "Lösungen aus der Schublade". Selbst entwickelt werden KI-Lösungen in deutschen Unternehmen kaum. Deloitte kommentiert das positiv: Solche "As a Service"-Anwendungen trügen zur Demokratisierung von Künstlicher Intelligenz bei.
Die Analysten üben jedoch auch Kritik an deutschen Entscheidern. Denn nur 26 Prozent folgen einer umfassenden unternehmensweiten KI-Strategie. Eine relative Mehrheit von 43 Prozent überlässt es den jeweiligen Abteilungen, eigene Strategien zu entwickeln und formuliert dafür nur firmenweite Vorgaben. Weitere 27 Prozent verfahren ebenso - allerdings ohne firmenweite Vorgaben. In dieser Hinsicht seien die internationalen Kollegen weiter.
Dass KI nicht als reines Technologie-Thema gilt, zeigen die Profile, nach denen Entscheider suchen. 31 Prozent suchen Software-Entwickler und 27 Prozent Data Scientisten, aber ganz oben auf der Wunschliste stehen mit 32 Prozent der Nennungen Change Manager beziehungsweise Transformationsexperten.
41 Prozent der Studienteilnehmer rechnen schon für die kommenden drei Jahre mit "substanziellen" Veränderungen durch KI. Weitere 37 Prozent erwarten, dass diese Veränderungen "moderat" ausfallen. Grundsätzlich sei "das Vertrauen in künstliche Intelligenz nicht sehr ausgeprägt", schließt Deloitte: die Befragten sorgen sich wegen Cyber-Security (22 Prozent) und möglichen Versagens des KI-Systems in einem kritischen Kontext (18 Prozent). Sie befürchten ethische Risiken (15 Prozent) und haben Angst, basierend auf AI falsche Entscheidungen zu treffen (dreizehn Prozent).