Umfrage von Dataiku und Cognizant Generative KI – Kluft zwischen Wunsch und Wirklichkeit

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Organisationen investieren gegenwärtig in Generative KI, scheitern aber aus verschiedenen Gründen daran, das volle Potenzial auszuschöpfen. Einer aktuellen Umfrage von Dataiku und Cognizant zufolge setzen nur 20 Prozent der IT-Führungskräfte derzeit Generative KI wirklich ein.

Dataiku und Cognizant haben gemeinsam den Bericht „A CIO’s Guide to Modern Analytics“ veröffentlicht. Demnach entsteht eine Lücke zwischen den Investitionen von Unternehmen in generative KI einerseits und der Fähigkeit von IT-Führungskräften, von diesen im großen Umfang operativ zu profitieren. So werden IT-Führungskräfte in den nächsten zwölf Monaten ihre generative KI-Initiativen zwar vorantreiben – fast drei Viertel (73 %) der Befragten, planen mehr als 500.000 US-Dollar auszugeben, etwa die Hälfte (46 %) rechnet mit Ausgaben in Höhe von mehr als einer Million US-Dollar –, die Ergebnisse zeigen aber ebenfalls, dass die IT-Stacks in Unternehmen den modernen Standards für Infrastruktur nicht entsprechen. Dies erschwert die Maximierung der Effizienz und die Kontrolle der steigenden Kosten.

Dataiku befragte im April 2024 weltweit 200 leitende Analytiker und IT-Führungskräfte in Unternehmen, um das Verhältnis zwischen Befähigung und Anwendung von Generativer KI zu untersuchen. Die meisten der Befragten waren sich einig, dass die Verbreitung einzelner nicht angebundener Tools, der Mangel an technischer Optionalität und veraltete Prozesse die aktuellen Herausforderungen wie Datenqualität, Governance und Risikomanagement verstärken werden:

• Fast die Hälfte der Befragten (44 %) gab an, dass ihre aktuellen Datentools nicht für ihre Analyse- und KI-Anwendungen geeignet sind. 43 Prozent berichteten, ihr aktueller Daten-Analyse-Stack entspreche nicht den modernen Standards für Infrastrukturen. Weiteren 88 Prozent fehlt es an spezifischen Tools oder Prozessen für die Verwaltung von LLMs.

• Mehr als drei Viertel der IT-Führungskräfte sind sich einig, dass die Modernisierung ihres Data Stacks das Hinzufügen von KI-Funktionen erfordert, gefolgt von der Konsolidierung von Tools (65 %).

• Eine Mehrheit der IT-Führungskräfte (60 %) gab an, dass sie mehr als fünf Tools für jeden Schritt im Analyseprozess verwenden, von der Datenaufnahme bis zu MLOps und LLMOps. Demgegenüber wünschen sich 71 Prozent fünf oder weniger Tools, um den Aufwand zu reduzieren, wenn Projekte mit zusammengeschusterten Systemen skaliert werden.

• Ein beunruhigender Anteil der Befragten (74 %) verlässt sich für schnelle Analysen nach wie vor auf Tabellenkalkulationen – 62 Prozent haben aufgrund von Fehlern in Tabellenkalkulationen bereits ernsthafte Probleme erlebt.

• Datenqualität und -verwendbarkeit bleiben die größte Herausforderung für IT-Führungskräfte (45 %), selbst bei einer großen Anzahl von Tools in ihrem Data Stack. Vor dem Hintergrund, dass 27 Prozent der Befragten zudem Probleme beim Datenzugriff sieht, haben Unternehmen das Problem der Datenqualität noch nicht gelöst.

„Die Realität ist, dass sich die Generative KI weiterhin verändern und weiterentwickeln wird, wobei verschiedene Technologien und Anbieter kommen und gehen. Wie können IT-Führungskräfte ins Spiel einsteigen und gleichzeitig flexibel bleiben?“, sagt Conor Jensen, Field CDO von Dataiku. „Alle Augen richten sich darauf, ob diese Herausforderungen – zusätzlich zu den steigenden Kosten und anderen Risiken – die Wertschöpfung durch Generative KI in den Schatten stellen wird. Unsere Umfrage zeigt, dass die meisten Data Stacks nicht für diese Anforderungen ausgelegt sind.“

Vereinfachung der Komplexität des Data Stacks

Der Prozess, den Daten- und Analyse-Stack in Unternehmen umzugestalten, ist ein komplexer Wandel, der sich mit der Einführung generativer KI noch verstärkt hat. Als nächsten Schritt zur Erweiterung seiner Unified AI Platform hat Dataiku kürzlich eine eingebettete, sofort einsatzbereite Infrastruktur für Datenqualität gestartet, die es jedem in einer Organisation ermöglichen soll, die Datenqualität über den gesamten Analyse- und KI-Lebenszyklus hinweg effektiver zu operationalisieren. Neben der Erweiterung seines LLM Mesh um eine generativen KI-Lösung für das Monitoren von Kosten sowie der Möglichkeit, maßgeschneiderte KI-Chatbots zu erstellen, entwickelt Dataiku die Plattform weiter, um die KI-Transformation in Unternehmen verantwortungsvoll und in großem Umfang zu ermöglichen.

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