Technologie-Trend 15.07.2019, 13:55 Uhr

Unternehmen steigern KI-Engagement

Führende Unternehmen werden innerhalb des nächsten Jahres die Anzahl ihrer KI-Projekte mehr als verdoppeln. Maßgebliche Treiber dieser Entwicklung sind Kundenzufriedenheit und Aufgabenautomatisierung.
(Quelle: Shutterstock.com/pathdoc )
Wie aus einer aktuellen Gartner-Studie hervorgeht, werden führende Unternehmen ihr Engagement in Lösungen mit künstlicher Intelligenz (KI) weiter ausbauen. Entsprechend soll innerhalb des nächsten Jahres die Anzahl der KI-Projekte mehr als verdoppelt werden, so die Analysten. Verbesserte Kundenzufriedenheit und Aufgabenautomatisierung sind dabei wichtige Treiber für die Nutzung der KI.
Führende Unternehmen werden in den kommenden Jahren die Zahl der KI-Projekte enorm steigern.
Quelle: Gartner
Ganze 59 Prozent aller befragten Unternehmen haben derzeit eine KI-Lösung implementiert. Im Schnitt kommen bei diesen Firmen rund vier Projekte auf Basis von KI oder maschinellem Lernen (ML) zum Einsatz. In den kommenden zwölf Monaten sollen laut den Befragten sechs weitere Projekte hinzukommen und weitere 15 innerhalb der nächsten drei Jahre. Daraus ergibt sich, dass im Jahre 2022 bei Firmen mit KI-Erfahrung rund 35 KI- oder ML-Projekte durchgeführt werden.
Der wichtigste Motivator für diesen Trend ist gemäß der Umfrage bei 40 Prozent der Unternehmen die Customer Experience (CX). In Form von Chatbots kann etwa der Kunden-Support optimiert werden. Und intern kommt KI bei sogar 56 Prozent der Befragten als Entscheidungshilfe zum Einsatz. "Es geht weniger darum, menschliche Arbeiter zu ersetzen, als vielmehr darum, sie zu erweitern und ihnen zu ermöglichen, bessere Entscheidungen schneller zu treffen", sagte Jim Hare, Research Vice President bei Gartner.
Für 20 Prozent der Firmen ist hingegen die Task Automation der wichtigste KI-Motivator. Vor allem wiederkehrende Aufgaben wie Rechnungsstellung und Vertragsprüfung im Finanzbereich lassen sich gut automatisieren. Aber auch im HR können smarte Algorithmen etwa für automatisiertes Screening und Roboterinterviews verwendet werden.

Solide Datenbasis

Die größten Herausforderungen bei der Einführung von KI-Projekten für die Befragten waren mangelndes Know-how (56 Prozent), das Verständnis von konkreten KI-Anwendungsfällen (42 Prozent) und Bedenken hinsichtlich des Datenumfangs oder der Datenqualität (34 Prozent). Um diesen Problemen zu begegnen, rät der Gartner-Analyst Hare dazu, Qualifikationslücken durch Dienstleister oder Partnerschaften mit Universitäten zu schließen. Darüber hinaus könne man Trainingsprogramme für bestehende Mitarbeiter einrichten. Weitaus schwieriger gestalte sich allerdings der Aufbau einer soliden Datenmanagement-Basis. Diese entscheidet maßgeblich über die Qualität der eingesetzten KI-Projekte.
Die Gartner-Studie "AI und ML Development Strategies" wurde im Dezember 2018 im Rahmen einer Online-Umfrage mit 106 Gartner Research Circle Members - einem von Gartner geführten Gremium aus IT- und IT-/Business-Experten - in Europa, den USA, Kanada, Asien/Pazifik und Lateinamerika durchgeführt.



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