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Studie von Cloudera zeigt Hindernisse auf Veraltete Infrastrukturen und fehlende Qualifikationen bremsen KI aus

Von Martin Hensel 2 min Lesedauer

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Eine aktuelle Studie von Cloudera belegt nicht nur den rasanten Fortschritt beim Einsatz von KI, sondern identifiziert auch häufige Anwendungsfälle und Herausforderungen. Bei letzteren erweisen sich veraltete Infrastrukturen und fehlende Mitarbeiterqualifikationen als besonders hinderlich.

Bei der Einführung von KI in Unternehmen gilt es zahlreiche Hindernisse zu überwinden.(Bild: Alexandra Koch / Pixabay)
Bei der Einführung von KI in Unternehmen gilt es zahlreiche Hindernisse zu überwinden.
(Bild: Alexandra Koch / Pixabay)

Für die Studie „The State of Enterprise AI and Modern Data Architecture“ wurden 600 IT-Führungskräfte aus den USA, der EMEA- (Europa, Naher Osten, Afrika) sowie der APAC-Region (Asien-Pazifik) befragt, die in Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitern tätig sind. Sie beleuchtet Herausforderungen und Hindernisse rund um Einführung und Anwendung von KI in Unternehmen. Zudem wurden Umsetzungspläne, der Zustand von Dateninfrastrukturen und die Vorteile hybriden Datenmanagements bei der Einführung von KI abgefragt.

Zu den wesentlichen Ergebnissen der Studie zählt, dass die Mehrheit (88 Prozent) der Unternehmen vom KI-Einsatz profizieren will. Dazu fehlt es aber an der notwendigen Dateninfrastruktur und den Fähigkeiten der Mitarbeiter. Als größte Hindernisse wurden Sorgen rund um Sicherheits- und Compliance-Risiken (74 Prozent), fehlende Schulungen oder Fähigkeiten für die Verwaltung von KI-Tools (38 Prozent) und zu hohe Kosten für die Technologie (26 Prozent) genannt. Das deutet laut Cloudera darauf hin, dass entscheidende Grundpfeiler einer robusten KI-Strategie bei der schnellen Einführung von KI in Unternehmen nicht ausreichend beachtet werden.

Vertrauenswürdige Daten sind unverzichtbar

Die Studienergebnisse zeigen auch, dass KI-Maßnahmen unbedingt auf vertrauenswürdige Daten angewiesen sind. Zwar vertrauen 94 Prozent der Befragten ihren Daten, über die Hälfte (55 Prozent) moniert aber die bestehenden Zugriffsmöglichkeiten auf den Datenbestand ihres Unternehmens. Dafür sind vor allem widersprüchliche Datensätze (49 Prozent), eine fehlende plattformübergreifende Datenverwaltung (36 Prozent) und zu große Datenmengen (35 Prozent) verantwortlich. Cloudera leitet aus diesen Ergebnissen ab, dass Unternehmen oftmals eine moderne Datenarchitektur fehlt, die einen speicherortsunabhängigen Datenzugriff ermöglicht.

Als besonders wichtige KI-Anwendungsfälle wurden die Verbesserung des Kundenerlebnisses (60 Prozent), eine Steigerung der betrieblichen Effizienz (57 Prozent) sowie beschleunigte Analysen (51 Prozent) genannt.

„Das Wichtigste bei der Umsetzung von KI-Maßnahmen ist, die Daten dort zu verwalten, wo sie sich befinden, das heißt Modelle kosteneffizient dort auszuführen, wo die Daten bereits vorhanden sind. Anstatt die Daten zu den Modellen zu bringen, bringen immer mehr Unternehmen KI-Modelle zu ihren Daten“, erklärt Abhas Ricky, Chief Strategy Officer von Cloudera.

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