Kommentar von Michaela Tiedemann, Alexander Thamm GmbH So entwickeln sich KI und Machine Learning in Deutschland

Wo stehen deutsche Unternehmen in Bezug auf Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML)? Die aktuelle Studie „Machine Learning / Deep Learning 2018“, die von der IDG Research Services in Zusammenarbeit mit der Alexander Thamm GmbH veröffentlicht wurde, hat 345 deutsche Unternehmen nach der Bedeutung, aktueller und geplanter Anwendung sowie den befürchteten Risiken von KI und ML befragt.

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Die positive Erkenntnis: Deutsche Unternehmen schreiben KI und ML eine wichtige Bedeutung zu. Doch nur wenige setzen die Technologien gezielt ein, da zwar häufig die notwendige IT-Infrastruktur vorhanden ist, das Know-how aber noch nicht ausreicht. Der Studie zufolge nutzen knapp ein Viertel der größeren Unternehmen in Deutschland KI- und ML-Lösungen, von den kleinen und mittelständischen Firmen sind es jedoch nur 15 Prozent. Die wichtigsten Key Learnings im Überblick:

Cloud Computing hat oberste Priorität, KI und ML werden zunehmend wichtiger

30 Prozent der deutschen Unternehmen werden sich im kommenden Jahr intensiv mit Cloud Computing auseinandersetzen müssen, dicht gefolgt von Cyber Security und IT-Service-Management. Über ein Viertel der befragten Unternehmen setzen KI und ML auf Platz vier. 29 Prozent der Führungskräfte schätzen das Thema für den IT-Bereich als besonders relevant ein, die IT-Fachkräfte selbst zu 26 Prozent. Damit stehen KI und ML auf der Prioritätenliste noch vor Analytics, Big Data und der Digitalisierung von Geschäftsprozessen außerhalb der IT.

Je größer die IT-Abteilung, desto mehr KI-Technologien werden eingesetzt

Die Anwendung von KI-Technologien hängt stark von der Unternehmensgröße ab. Organisationen mit mehr als 100 IT-Fachkräften setzen bereits zu 56 Prozent auf KI, bei weniger als 100 IT-Experten sind es erst 31 Prozent. Interessant ist die unterschiedliche Wahrnehmung innerhalb der Unternehmen: Während 30 Prozent der Geschäftsführer und Vorstände angaben, dass schon etliche KI-Technologien im Einsatz sind, teilen die IT-Führungskräfte und die Fachbereiche diese Einschätzung nur zu jeweils 13 Prozent.

IT-Infrastruktur ist vorhanden, das nötige Know-how muss noch aufgebaut werden

61 Prozent der IT-Verantwortlichen schätzen die IT-Infrastruktur bereits als KI-tauglich ein. Dieser Meinung sind allerdings nur 43 Prozent der Geschäftsführer und CIOs. Deutlichen Nachholbedarf gibt es in Bezug auf das Know-how. Weniger als ein Viertel der Befragten sind der Meinung, dass das Wissen im Bereich Data Science, Algorithmen und Mathematik ausreicht, um KI-Verfahren richtig einsetzen zu können.

Spracherkennung, Assistenzsysteme und Planungs-Tools sind die meistgenutzten KI-Anwendungen

Während kleine Unternehmen KI hauptsächlich für maschinelle Übersetzungen und Planungssysteme einsetzen, nutzen größere Unternehmen die Technologie verstärkt für Spracherkennung, Assistenzsysteme und autonome Systeme. Auch Robotics und Bots werden von etwa einem Viertel aller befragten Unternehmen verwendet. Insgesamt kann man festhalten, dass Spracherkennung, Assistenz- und Planungssysteme die Top-3-Anwendungen im Bereich KI in deutschen Unternehmen sind.

Machine Learning für die Optimierung interner Prozesse

Einer der wichtigsten Gründe für die Einführung von ML ist für 41 Prozent der befragten Unternehmen die Verbesserung von internen Prozessen. 31 Prozent sehen darin eine Chance für bessere Kundenbeziehungen und etwa 30 Prozent möchten ML für die Optimierung der Fertigungsprozesse einsetzen. 33 Prozent der größeren Unternehmen sehen in ML Verbesserungsmöglichkeiten für das Risikomanagement sowie 28 Prozent für die Verkürzung von Entwicklungszyklen. Nicht mal ein Fünftel der kleineren Unternehmen teilt diese Meinung.

Cyber-Angriffe und Compliance-Risiken durch Künstliche Intelligenz befürchtet

Als Herausforderung sehen 27 Prozent der befragten Unternehmen Bedrohungen durch Hacker-Angriffe sowie Industriespionage. Auch Compliance Risiken in Bezug auf Datenschutz ist ein Thema, das über ein Viertel der Befragten befürchten. Zudem fürchten etwa 30 Prozent der CEOs und CIOs, dass die eingesetzten KI- und ML-Lösungen von Kunden und Geschäftspartnern abgelehnt werden. 26 Prozent der Führungskräfte empfinden die fehlende Marktreife der Lösungen als schwierig. Allerdings sind nur etwa 16 Prozent der IT-Fachkräfte derselben Meinung.

Anwendungsgebiete – zuerst die IT-Abteilung, danach das Marketing

49 Prozent der Befragten sind der Meinung, dass in ihrem Unternehmen vor allem die IT-Abteilung von KI- und ML-Lösungen profitiert, die unter anderem für Spam-Erkennung, Diagnosesysteme und Co. eingesetzt werden. Noch mit deutlichem Abstand, aber dennoch auf Platz zwei sehen 31 Prozent der Unternehmen einen besonderen Mehrwert in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Kundendienst. Knapp dahinter folgen Controlling und Finance sowie anschließend Produktion, Management und Einkauf.

Künstliche Intelligenz und Machine Learning werden die Wirtschaft revolutionieren

Während etwa ein Drittel der deutschen Unternehmen in KI und ML einen überschätzten Hype ohne Zukunftsaussichten sieht, sind rund 52 Prozent der Meinung: KI und ML sind disruptive Technologien, die zukünftig eine zentrale Rolle für Gesellschaft und Wirtschaft spielen werden. Über die Hälfte der Befragten sieht dringenden Diskussionsbedarf, was den Einsatz von KI- und ML-Lösungen in Deutschland angeht, befürchtet jedoch, dass die ethischen Aspekte die KI-Entwicklung einschränken könnte.

89 Prozent betreiben Machine Learning inhouse

Nur 8 Prozent der Befragten lagern Machine Learning aus, 89 Prozent setzen auf inhouse und ein eigenes Rechenzentrum, wobei 55 Prozent zur Unterstützung auf externe Dienstleister zurückgreift. Über die Hälfte der befragten CEOs und CIOs forcieren ML inhouse zu betreiben, der gleichen Auffassung sind jedoch nur 21 Prozent der IT-Experten sowie 31 Prozent der Fachbereiche.

Wahl des Dienstleisters: Preis und Vertrauen vor technischem Know-how

Kleinere Unternehmen wählen den Dienstleister für Machine Learning nach Aspekten wie „Gute Zusammenarbeit bei anderen IT- und ITK-Projekten“ (40 Prozent) sowie „Vertrauen in den Anbieter“ (36 Prozent) aus. Beide Faktoren sind für Unternehmen mit über 1.000 Mitarbeitern nur zu je 29 Prozent entscheidend. Insgesamt entscheiden 36 Prozent aller Befragten nach dem Preis-Leistungs-Verhältnis, was damit das wichtigste Entscheidungskriterium ist. Das technologische Know-how ist nur für 32 Prozent der Unternehmen maßgeblich.

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