Qlik veröffentlicht „Generative AI Benchmark Report“ Generative KI: Erfolgsstrategien in Unternehmen

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Unternehmen investieren vermehrt in Technologien zur Verbesserung der Datenstruktur, um mit generativer KI erfolgreich zu sein. Verfolgt wird ein hybrider Ansatz, der generative und traditionelle KI kombiniert. Zu diesem Ergebnis kommt der „Generative AI Benchmark Report“ von Qlik.

Für den „Generative AI Benchmark Report“ von Qlik befragte Enterprise Technology Research (ETR) im August 2023 insgesamt 200 C-Level-Führungskräfte, VPs und Direktoren von Global-2000-Unternehmen aus verschiedenen Branchen. Die Studie hat untersucht, wie Führungskräfte ihre generativen KI-Tools einsetzen, welche Erfahrungen sie bereits gemacht haben und in welchen Bereichen sie ihre Investitionen in generative KI fokussieren.

Mehrwert durch generative KI

Trotz der Marktausrichtung auf generative KI sehen die Befragten weiterhin den Wert traditioneller KI, insbesondere in Bereichen wie Predictive Analytics. Sie gehen davon aus, dass die generative KI dazu beitragen wird, die Möglichkeiten der KI über Datenwissenschaftler und Ingenieure hinaus zu erweitern und KI-Funktionen einer breiteren Anwendergruppe zugänglich zu machen. Führungskräfte gehen davon aus, dass dieser Ansatz dazu beitragen wird, tiefere Einblicke zu gewinnen und neue, kreative Wege zu finden, um Probleme schneller zu lösen.

Angesichts des Potenzials von generativer KI haben Unternehmen bereits erhebliche Summen investiert. 79 Prozent der Befragten haben entweder Generative-KI-Tools eingekauft oder Generative-KI-Projekte finanziert. 31 Prozent gaben an, dass sie im kommenden Jahr mehr als zehn Millionen US-Dollar für generative KI-Initiativen bereitstellen wollen. Diese Investitionen drohen jedoch isoliert zu bleiben, da 44 Prozent der befragten Unternehmen keine klare Strategie für generative KI haben.

Die richtige Strategie und Unterstützung für generative KI

68 Prozent der Befragten gaben an, Public- oder Open-Source-Modelle nutzen zu wollen, die mit unternehmenseigenen Daten verbessert werden. 45 Prozent erwägen die Neuentwicklung eigener Modelle mit unternehmenseigenen Daten.

Expertise in diesen Bereichen ist entscheidend, um die bekannten KI-bezogenen Probleme der Datensicherheit, Governance, Bias und Halluzination zu lösen. 60 Prozent der Befragten gaben an, sich teilweise oder vollständig auf die Expertise Dritter verlassen zu wollen, um diese Wissenslücke zu schließen.

Vor diesem Hintergrund überrascht es nicht, dass 73 Prozent der Befragten davon ausgehen, dass sie ihr Budget für Technologien zur Unterstützung von Data Fabrics erhöhen werden. Ein Teil dieser Investitionen wird sich auf das Datenmanagement konzentrieren müssen, da fast drei Viertel der Befragten erwarten, dass generative KI die Menge der Daten, die in den aktuellen Analysesystemen bewegt oder verwaltet werden, erhöhen wird. Die Mehrheit der Befragten gab auch an, dass Datenqualität, ML/KI-Tools, Data Governance, Datenintegration und BI/Analytics wichtige oder sehr wichtige Bereiche sind, um eine erfolgreiche Datenstruktur für generative KI zu schaffen. Investitionen in diese Bereiche werden den Unternehmen helfen, einige der häufigsten Hindernisse für die Umsetzung zu überwinden, darunter Regulierung, Datensicherheit und Ressourcen.

Die Studie zeigt zudem, dass der Enthusiasmus über die Möglichkeiten der generativen KI noch immer anhält, Führungskräfte aber dabei auch verstehen, dass sie diese Werkzeuge in die richtigen Datenstrategien und Technologien einbetten müssen, um das transformative Potenzial voll auszuschöpfen. Gleichzeitig suchen viele Unternehmen, die generative KI einsetzen, nach Orientierungshilfen, wo sie mit ihrer Strategie beginnen und wie sie diese vorantreiben können, ohne Risiken und Governance zu vernachlässigen.

„Generative KI hat eine regelrechte Welle von Investitionen und Interesse ausgelöst, sowohl in diskrete generative KI-Tools als auch in Technologien, die Unternehmen dabei unterstützen, Risiken zu managen, Komplexität zu beherrschen und generative und traditionelle KI zu skalieren“, sagt James Fisher, Chief Strategy Officer bei Qlik. „Unser ,Generative AI Benchmark Report' zeigt deutlich, dass führende Unternehmen verstehen, dass diese Tools von einer verlässlichen Datenbasis unterstützt werden müssen. Diese liefert Erkenntnisse und erweiterte Anwendungsfälle, die das Potenzial von generativer und traditioneller KI gleichermaßen ausschöpfen.“

Der Weg zum Erfolg mit generativer KI – die Daten entscheiden

Auch wenn sich die KI-Strategie von Unternehmen zu Unternehmen unterscheidet, gilt: Die besten KI-Ergebnisse beginnen mit den besten Daten. Angesichts der riesigen Datenmengen, die aufbereitet, qualitätsgeprüft, gesichert und verwaltet werden müssen, um KI nutzen und nützliche generative KI-Modelle entwickeln zu können, ist eine moderne Datenstruktur unerlässlich. Sobald die Daten verfügbar sind, sollte die Plattform durchgängige, KI-fähige Funktionen bieten, die allen Anwendern – unabhängig von ihrem Kenntnisstand – helfen, durch Automatisierung und Unterstützung aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Qlik ermöglicht seinen Kunden die Nutzung von KI auf dreierlei Weise:

• Zuverlässige Datenbasis für KI: Die Datenintegrations- und Datenqualitätslösungen von Qlik nutzen KI, um die Datenbereitstellung und -transformation zu automatisieren, die Komplexität zu reduzieren, Risiken zu mindern und Data Fabrics zu ermöglichen.

• KI-basierte und prädiktive Analyse: Die OpenAI Connectors von Qlik erweitern die Leistungsfähigkeit der generativen KI auf Qlik Analytics und bieten Chat-Funktionen für ein reichhaltiges Benutzererlebnis.

• KI für anspruchsvolle Anwendungsfälle: Qlik AutoML unterstützt Unternehmen bei der Skalierung von Data-Science-Investitionen und ermöglicht es technisch versierten Mitarbeitern, KI-Lösungen für neue Anwendungsfälle zu entwickeln.

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