Deutsche Unternehmen müssen Herausforderung annehmen

AI verwandelt Big Data in Profit

| Autor / Redakteur: Dr. Dietmar Müller / Dietmar Müller

Zwei Drittel der deutschen Mittelstands- und Großunternehmen haben Machine Learning-Technologien im Einsatz.
Zwei Drittel der deutschen Mittelstands- und Großunternehmen haben Machine Learning-Technologien im Einsatz. (Bild: gemeinfrei, geralt/Pixabay / CC0)

Rund zwei Drittel der deutschen Mittelstands- und Großunternehmen haben bereits Machine Learning-Technologien im Einsatz. Das ist allerdings noch ausbaufähig, befindet Dr. Carlo Velten, CEO des IT-Beratungsunternehmens Crisp Research. Es wäre ein Fehler, künstliche Intelligenz nicht strategisch anzugehen.

Aktuell werden die Standards und Spielregeln im neu entstehenden Markt für AI-basierte Produkte (Artificial Intelligence / künstliche Intelligenz) und Lösungen festgelegt. AI-Wissenschaftler, Robotik-Experten und Entwickler stützen sich auf Big Data, um daraus sinnvolle Anwendungen zu bauen oder anderwärtig davon zu profitieren.

Denn AI ist längst keine Spielwiese mehr für spleenige Tüftler und risikofreudige Frühphasenfinanziers. Es fließt extrem viel Geld in diesen Bereich, und die Investoren sind in vielen Fällen hochprofessionell - ebenso wie die Gründer und Unternehmen. Denn eines ist klar - die Use Cases und das Marktpotenzial für AI und Robotics sind im B2B- als auch im Consumer-Markt „extrem groß“, so Velten.

Er gibt zu bedenken: „Auch wenn wir uns in Deutschland vielleicht nur schwer vorstellen können, dass zukünftig der humanoide Roboter die Gute-Nacht-Geschichten vorliest - da draußen in der großen weiten Welt wird dies gerade Realität.“

Machine Learning weit ins Unternehmen vorgedrungen

Doch der Gutteil der mittelständischen und großen Unternehmen in Deutschland ist gar nicht so zögerlich, er geht den Einsatz von Machine Learning und künstlicher Intelligenz durchaus beherzt an. Laut einer aktuellen und noch unveröffentlichten empirischen Studie von Crisp, die in Kooperation mit Unbelievable Machine aus Berlin entstand, lässt nur rund ein Fünftel der deutschen Unternehmen in Mittelstand und Konzernen das Thema links liegen.

Rund 40 Prozent der Firmen sind demnach gerade dabei, erste Erfahrungen zu sammeln und Prototypen zu entwickeln. Immerhin jedes fünfte Unternehmen hat Machine Learning schon produktiv im Einsatz (22 Prozent). Dafür gibt es gute Gründe: Fast die Hälfte der befragten Entscheider (44 Prozent) geht davon aus, dass bis 2020 Machine Learning mehr als 20 Prozent der Wertschöpfung der neuen digitalen Produkte und Dienstleistungen ihrer Unternehmen ausmacht.

PoC statt Strategie?

„Natürlich ist es für die Unternehmensentscheider in IT und den Digitalisierungsabteilungen nicht einfach, die Vielzahl an Einsatzmöglichkeiten, die unterschiedlichen AI-Technologien, Frameworks und Cloud-Plattformen sowie die Qualität der Datenbestände und Algorithmen richtig einzuschätzen“, so Velten. Dennoch sei es unerlässlich eine tragfähige AI-Strategie zu formulieren und sich strategisch damit auseinanderzusetzen.

Dies sind die zentralen Fragen, die CEO, CIOs und Digital Officers in den kommenden Monaten laut Crisp beantworten müssen:

1.) Welcher Teil der zukünftigen digitalen und datenbasierten Wertschöpfung (digitale Produkte & Geschäftsmodelle) wird durch AI generiert?

2.) Ist mein Unternehmen zukünftig reiner Nutzer oder Anbieter von AI bzw. AI-basierten Lösungen?

3.) Liegt unser USP gegenüber den Kunden in den Daten, den Algorithmen oder digitalen Lösung / dem Produkt?

4.) Welcher Level an Expertise wird in den kommenden Jahren gefordert sein? Und was müssen wir tun, um für AI-Experten und Partner als Unternehmen attraktiv zu sein?

5.) Wie können wir im Unternehmen die notwendigen AI-Tools, Plattformen und Operations Services zur Verfügung stellen, so dass Business Units agil und effizient AI-basierte Lösungen und Prozesse gestalten und vermarkten können?

„Die großen Fragen aufzuschieben und sich in einer Vielzahl von Proof of Concepts (PoCs) zu verlieren bringt nichts, auch wenn man im Top-Management gerne mal auf ein paar Quick-Wins schaut. Die werden aber mittelfristig wenig helfen, wenn das Unternehmen keine langfristige Daten- und AI-Strategie hat und diese sinnvoll mit der Digital- und IT-Strategie verzahnt“, erläutert der Chef-Analyst. „Denn der Blick nach Osten und Westen zeigt, dass derzeit mit sehr unterschiedlichen Waffen gekämpft wird. Die Budgets für Forschung und Entwicklung sowie die Investitionen in den USA, China und auch Südkorea liegen um ein Vielfaches über denen in Europa und speziell Deutschland.“

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