Studie zur Technologieentwicklung

Machine-Learning-Nutzung soll sich verzehnfachen

| Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Die Nutzung von Machine Learning wird voraussichtlich deutlich zunehmen.
Die Nutzung von Machine Learning wird voraussichtlich deutlich zunehmen. (Bild: *um)

Eine aktuelle Studie von Crisp Research in Kooperation mit The unbelievable Machine Company (*um) und Dell EMC zeigt, dass der digitale Wertschöpfungsanteil von KI und Machine Learning rasant zunimmt.

Die Erhebung zeigt, dass KI und Machine Learning mehr als nur im Unternehmensalltag angekommen sind. Ihr Planung- und Einsatzgrad nimmt kontinuierlich zu, ebenso steigt ihr Wertschöpfungsanteil an digitalen Produkten und Lösungen. So beschäftigt sich schon jetzt die Hälfte aller deutschen Firmen aktiv mit maschinellem Lernen – vor zwei Jahren lag dieser Anteil noch bei 28 Prozent. In 22 Prozent aller Unternehmen ist die Technik bereits im produktiven Einsatz. Der Großteil nutzt die Technik zur klassischen Prozessoptimierung, etwa zur Einsparung von Verarbeitungs- und Analyseschritten in vernetzen Anlagen. Zudem wird Machine Learning verstärkt als Grundlage für digitale Produkte und in der Kundenanalyse genutzt.

Hohes Potenzial erwartet

44 Prozent der befragten Entscheider gehen davon, dass Machine Learning in den kommenden zwei Jahren mehr als 20 Prozent der Wertschöpfung neuer digitaler Produkte und Dienstleistungen ausmacht. Umgerechnet auf die 100 umsatzstärksten deutschen Unternehmen entspricht das rund 61 Milliarden Euro im Jahr 2020. Bis 2022 wird sogar eine Verzehnfachung des Wertanteils auf etwa 104 Milliarden Euro prognostiziert. Dies würde rund einem Viertel der digitalen Wertschöpfung deutscher Konzerne entsprechen und die strategische Relevanz für Digitalisierung und Wettbewerbsfähigkeit untermauern. Dazu passt die Erkenntnis der Studie, dass Budget-Restriktionen für Machine-Learning-Projekte kaum vorhanden sind.

Erfolgsfaktoren identifiziert

Als wesentliche Treiber für diese Entwicklung sieht die Studie vor allem die umfangreichen technischen Entwicklungen im Bereich Hardware, stetig neue Business-Intelligence- und Analytics-Produkte sowie kontinuierlich optimierte Machine-Learning-as-a-Service-Angebote in der Public Cloud. Im Praxiseinsatz wird zudem oft (46 Prozent) auf die Hilfe von Data Science und Managed Hosting zurückgegriffen. Im industriellen Einsatz versierte externe IT-Dienstleister und –Berater tragen laut der Studie entscheidend zur Entstehung neuer Machine-Learning-Projekte bei.

Die komplette Studie „Machine Learning in deutschen Unternehmen – Betrieb und Anwendung von Künstlicher Intelligenz“ steht ab sofort kostenlos zum Download bereit.

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