Studie rund um Machine-Learning-Anwendungen Wie Unternehmen mit KI Geschäftswerte schaffen können

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Eine aktuelle Studie deckt drei grundlegende Mechanismen und ihre notwendigen Bedingungen auf, die beim Einsatz von Machine Learning im Laufe der Zeit zu echten Geschäftswerten führen.

KI ist und bleibt ein wichtiges Thema für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Dementsprechend engagieren sich viele Firmen in KI-Projekten. Oftmals fällt es ihnen aber schwer, durch KI einen greifbaren Geschäftswert zu schaffen. Forscher der Copenhagen Business School, der Universitäten Bamberg und Paderborn sowie der IT University of Copenhagen nahmen sich diesem Thema an. Sie untersuchten, wie Unternehmen durch Machine-Learning-Anwendungen nachhaltige Werte erzielen können.

Im Zuge der vierjährigen explorativen qualitativen Studie betrachteten die Forscher insgesamt 56 operative Machine-Learning-Anwendungen in 29 Unternehmen. Zudem wurden 40 Interviews mit Data Scientists und Führungskräften durchgeführt, die an der Entwicklung beteiligt waren. Dabei wurden drei grundlegende Mechanismen aufgedeckt, über die Machine Learning einen Wertbeitrag im Unternehmen leisten kann. „Die systematische Gegenüberstellung der drei Arten der ML-Nutzung und der jeweiligen notwendigen Bedingungen hilft Unternehmen, ihre KI-Initiativen gezielter zu planen und zu überwachen“, erklärt Studieninitiatorin Prof. Arisa Shollo von der Copenhagen Business School.

Drei Mechanismen schaffen Werte

Der erste Mechanismus ist die Nutzung von Machine Learning zur Wissensgenerierung. Unternehmen setzen dabei Algorithmen ein, um Muster in Daten zu erkennen und damit etwa neue Erkenntnisse zu ihrem Geschäftsfeld zu gewinnen. Für diese Art der Wertschöpfung sind insbesondere datenwissenschaftliche Fähigkeiten und Domänenkenntnisse erforderlich. Als zweiten Mechanismus identifizierten die Forscher die Unterstützung und Anleitung von Menschen bei der Entscheidungsfindung oder bei Aufgaben. Entsprechende Anwendungen reichen von kleinen Erweiterungen bestehender Lösungen bis in zu spezialisierten Systemen. Eine gute Dateninfrastruktur und Erfahrung in der Gestaltung von Nutzerinterfaces sind hierbei essenziell.

Als dritten Mechanismus betrachten die Wissenschaftler autonome Agenten. Hierbei wird Machine Learning direkt in neue Produkte oder Dienstleistungen integriert und somit dem Endkunden zur Verfügung gestellt. Alternativ werden Teile von Geschäftsprozessen von der KI selbst ausgeführt, statt nur als Unterstützung bereitzustehen. Unternehmen sind hierfür auf die Integration von Machine-Learning-Anwendungen in betriebliche Prozesse und IT-Systeme, ein stabiles Geschäftsumfeld und wenige rechtliche und ethische Probleme mit ihren ML-Anwendungen angewiesen.

Die Forscher weisen zudem darauf hin, dass sich Wertschöpfungsmechanismen im Lauf der Zeit wandeln können: „Das Wissen, dass sich ML-Wertschöpfungsmechanismen über die Zeit ändern können, erlaubt Unternehmen eine Entwicklungsperspektive auf ihre KI-Initiativen einzunehmen“, verdeutlicht Studienautor Konstantin Hopf. Sollte der Wert eines einzelnen Projekts nicht erfüllt werden können, bestünden möglicherweise Weiterentwicklungsmöglichkeiten. „Diese sollten genutzt werden anstelle ein Projekt zu früh als gescheitert anzusehen“, so Hopf.

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