IT-Awards 2020 Die beliebtesten Anbieter von KI und Machine Learning 2020

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Auch im krisengeplagten Jahr 2020 waren Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) feste Größen in zukunftsorientierten Big-Data- und Analytics-Umgebungen. In den kommenden Jahren wird der Fortschritt in diesem Segment nicht aufzuhalten sein.

Dass sich KI und ML ungebrochener Beliebtheit erfreuen, zeigt beispielsweise die Studie „State of AI in the Enterprise Survey“ von Deloitte. Für die Erhebung haben die Marktforscher weltweit 2.700 KI-Experten zum Stand der Dinge befragt. Alle Teilnehmer sind KI-verantwortliche Führungskräfte und stammen aus Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeitern, die bereits KI-Strategien eingeführt haben.

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Unverändert hohe Relevanz

Demnach betrachten deutsche Unternehmen KI als wesentlichen Faktor für ihren nachhaltigen Geschäftserfolg. 79 Prozent stufen die Technologie als „sehr bedeutend“ oder „erfolgskritisch“ ein. Dies bleibt auch bei der Frage nach der künftigen Entwicklung der kommenden zwei Jahre unverändert – lediglich der Anteil der „erfolgskritisch“-Einstufungen nimmt von 20 auf 35 Prozent zu.

Insgesamt schätzen die Unternehmen KI als eine Technologie mit höchster Relevanz ein. Die Deloitte-Studie weist durchgehend ein Aktivitätsniveau von über 90 Prozent für Bereiche wie Machine und Deep Learning, Natural Language Processing (NLP) und Computer Vision (AR, VR und 3D-Analyse) aus. Im Vergleich zwischen deutschen Firmen und dem Rest der Welt zeigen sich zudem Unterschiede: Hierzulande sind KI-Projekte mit Finanzschwerpunkt deutlich häufiger (15 Prozent gegenüber 8 Prozent) anzutreffen, während IT- und Cybersecurity-Szenarien unterdurchschnittlich oft vorkommen.

„KI as a Service“ stark gefragt

Die Studie zeigt auch, dass deutsche Unternehmen ihre KI-Lösungen nicht aufwendig und kostenintensiv selbst entwickeln, sondern Algorithmen, Anwendungen oder gar komplette Systeme gerne „von der Stange“ kaufen. 55 Prozent kaufen ihre KI vollständig oder überwiegend zu. Damit ist Deutschland dem weltweiten Trend um etwa fünf Prozent voraus, wenngleich die Marktforscher auch international eine eindeutige Entwicklung zu „As a Service“-Angeboten konstatieren.

Laut Deloitte wird KI vor allem zur schnellen Erzeugung von Mehrwert genutzt. Der größte Teil der KI-Projekte hat sich demnach bereits in weniger als zwei Jahren amortisiert – deutsche Unternehmen liegen hier im weltweiten Vergleich etwas vor der internationalen Konkurrenz.

Fachkräftemangel bleibt Thema

Bereits seit Jahren ist der Fachkräftemangel eines der wesentlichen Hindernisse bei zukunftsträchtigen IT-Projekten. Auch im Umfeld der KI-Technologie ist das nach wie vor so: 27 Prozent der deutschen Unternehmen sehen den besonders großen Mangel an qualifizierten Fachkräften in diesem Bereich als wesentliche Herausforderung. Die Nachfrage nach Change-Spezialisten ist allerdings im Vergleich zum Vorjahr deutlich gesunken. Für die Marktforscher ist dies ein Zeichen dafür, dass KI mittlerweile zum Alltagsgeschäft zählt und weniger Change-Management benötigt wird.

Als weiteres großes Hindernis nannten die befragten Unternehmen mangelndes Commitment aus der Führungsetage (21 Prozent). Noch immer müssen KI-Verantwortliche beim Top-Management Überzeugungsarbeit leisten. Laut Deloitte allerdings mit Erfolg: KI-Projekte scheitern hierzulande deutlich seltener wegen zu knapper Budgets als im Ausland. Zudem gilt der Nachweis der potenziellen Mehrwerte von KI-Projekten häufig als geringste Herausforderung.

Risiken bleiben gefürchtet

Trotz allem Optimismus gibt es auch Befürchtungen, die den Verantwortlichen beim KI-Einsatz Kopfzerbrechen bescheren. Als wichtigster Punkt gilt dabei der Mangel an Transparenz bei KI-Entscheidungen (23 Prozent), gefolgt vom potenziellen Verlust von Arbeitsplätzen (22 Prozent). Generelle Sicherheitsrisiken sind bei deutschen Unternehmen (19 Prozent) deutlich weniger gefürchtet als im internationalen Vergleich (24 Prozent).

Deloitte sieht deutliche Unterschiede beim Management der Unsicherheiten, die mit den Risiken verbunden sind. Deutsche Firmen haben hier Nachholbedarf: Bei der Frage nach konkreten Maßnahmen hinken sie in sechs von sieben Kategorien dem weltweiten Durchschnitt teils erheblich hinterher. Lediglich Auditieren und Testen werden hierzulande häufiger als in anderen Ländern eingesetzt. Hierbei wird gerne auf externe Partner gesetzt, es fehlt an Inhouse-Wissen – eine Bestätigung der Tendenz, KI-Kompetenz von außen zuzukaufen.

Mittelfristige Trendthemen

Grundsätzlich haben sich KI und Machine Learning als Technologie etabliert, die den menschlichen Faktor zwar nicht ersetzen können – aber durch Automatisierung für Entlastung sorgen und Routineaufgaben bewältigen. Dieser Trend wird sich höchstwahrscheinlich fortsetzen und die Arbeit im Big-Data- und Analytics-Bereich weiter vereinfachen.

Zudem sorgen KI-basierte Systeme durch den Einsatz von NLP und anderen Techniken, dass Fachwissen auch Mitarbeitern ohne spezifische Kenntnisse einfach zugänglich wird. Es ist anzunehmen, dass sich auch diese Entwicklung weiterverbreitet und damit für eine Demokratisierung von vorhandenem Know-how sorgt.

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