Die Meinung der SAP-Community Lünendonk - Kolumne MAG 1811

Künstliche Intelligenz – eine Standortbestimmung

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Trotz des Hypes um künstliche Intelligenz herrscht darüber noch jede Menge Orientierungslosigkeit. Viele der Marketingaussagen der großen Softwarehersteller sind überzogen und suggerieren dem (potenziellen) Kunden, dass alles so einfach ist. Aus Analystenperspektive gesprochen: Ist es nicht.

Ein Blick auf die Suchmaschine „Goo­gle“ verdeutlicht die Dynamik, mit der intelligente Systeme unseren privaten und beruflichen Alltag verändern, und das Disruptionspotenzial von KI. So hat es das Verb „googeln“ 2004 sogar in den Duden geschafft.

Auch beim Autofahren verlassen wir uns auf teilautonome Systeme und sogar in der Luft beim Fliegen geben wir uns den intelligenten Künsten des Autopiloten hin. Künstliche Intelligenz ist daher längst keine Science-Fiction mehr, sondern durchaus bereits fest in unseren Alltag integriert: Gesichtserkennung bei Passkontrollen, Sprachassistenten wie ­Alexa oder Cortana, teilautonomes Fahren, Onlinehandel, Chatbots im Kundenservice und Predictive Maintenance.

Die Digitalisierung von Prozessen und Dokumenten, der Anstieg der Rechenleistungen – vor allem aus der Cloud – bei gleichzeitigem Preisverfall für Rechenkapazitäten und Prozessorleistungen führt zu immer neuen Use Cases und konkreten Geschäftsmodellen mithilfe von KI-Technologien.

Technologieplattformen wie Amazon Web Services, IBM, Goo­gle Cloud Platform oder Microsoft Azure bieten darüber hinaus technologisch sehr ausgereifte KI-Tools, mit denen sich reife digitale Geschäftsmodelle, Kommunikationslösungen und Prozessautomatisierungslösungen entwickeln lassen.

Aber wo genau stehen große mittelständische Unternehmen und Konzerne beim Thema künstliche Intelligenz? Ist es Realität oder Science-Fiction? Dieser Frage sind wir im Sommer 2018 gemeinsam mit Lufthansa Industry Solutions nachgegangen und haben über 130 CDOs, CIOs und IT-Manager aus Großunternehmen und Konzernen befragt. 53 Prozent der Befragten arbeiten in Konzernen mit mehr als einer Milliarde Euro Umsatz.

Disruptives Potenzial

Die Studienergebnisse zeigen, dass fast alle untersuchten Unternehmen von den vielschichtigen Möglichkeiten künstlicher Intelligenz überzeugt sind. Neun von zehn der befragten Manager sind der Auffassung, dass der Einsatz von KI ihre Unternehmen grundlegend verändern wird.

Nur zwei Prozent der befragten Manager gehen davon aus, dass KI für ihr Unternehmen nicht relevant ist. Die übrigen 8 Prozent befinden sich noch in der Evaluationsphase und haben daher noch keine abschließende Meinung hinsichtlich des Potenzials von KI-Technologien für ihre Unternehmen.

Besonders hoch schätzen die befragten Unternehmen aus den Branchen Banken (95 Prozent), Logistik (95 Prozent) und Versicherungen (100 Prozent) das Potenzial von KI ein, ihre Geschäftsmodelle fundamental zu verändern.

Ebenfalls großes Potenzial sehen die befragten Industrieunternehmen (83 Prozent), allerdings befinden sich 17 Prozent der Industrieunternehmen noch in der Explorationsphase und haben folglich noch keine abschließende Meinung zur strategischen Bedeutung der KI.

Erprobte Anwendungsfälle, die das Potenzial haben, bisherige Geschäftsmodelle zu verändern, gibt es bereits viele: digitale Vermögensverwalter (Robo-Advisors) in der Finanzindustrie, (teil)autonomes Fahren, Machine Learning zur Personalisierung im (Online-)Handel oder zur Früherkennung von Fehlern durch Drohnen mittels Bilderkennung bei Gebäuden, Maschinen oder Anlagen.

Frage: Wie bewerten Sie die Möglichkeit von KI, Ihr Unternehmen zu verändern? n = 129

Besonders prominent sind KI-Projekte im Umfeld von Machine Learning, beispielsweise zur Predictive Maintenance im Anlagenbetrieb, aber auch zur Automatisierung von Routineaufgaben. In diesem Bereich werden bereits zahlreiche konkrete Projekte ausgerollt und Use Cases umgesetzt.

Fast jedes zweite befragte Unternehmen hat bereits seine Unternehmensstrategie dahingehend angepasst, dass KI-Technologien eine strategische Bedeutung einnehmen. Diese Aussagen lassen den Schluss zu, dass diese Unternehmen bereits eine konkrete Vorstellung von ihren Digitalisierungsstrategien und den notwendigen Veränderungen haben (was nicht selbstverständlich ist).

Vor allem die untersuchten Banken haben in ihre Unternehmensstrategien bereits KI-Konzepte eingebunden (70 Prozent). Interessant ist, dass nur etwa ein Drittel der befragten Industrieunternehmen ihre Unternehmensstrategie bisher um die Möglichkeiten von KI-Technologien angepasst haben.

Dagegen gaben 65 Prozent der CDOs und IT-Manager aus der Industrie an, dass sie KI-Technologien im Einsatz haben. Daran wird sehr gut deutlich, dass KI in vielen Großunternehmen und Konzernen immer noch ein Experimentierfeld ist, welche sich Buttom-up über viele einzelne Use Cases und erste Prototypen entwickelt.

Dagegen nutzen vor allem die großen Industriekonzerne KI bereits sehr strategisch und im breiten operativen Kontext. Die Studie zeigt allerdings auch, dass die meisten der untersuchten Unternehmen in den kommenden Jahren die Experimentierwiese verlassen und KI-Technolo­gien eine strategische Relevanz geben möchten.

So gehen 75 Prozent der Befragten davon aus, dass KI-Technologien einen wesentlichen Beitrag zum Unternehmenserfolg leisten und daher Teil der Unternehmensstrategie sein werden. Bei den untersuchten Banken ist dies aus Sicht der Befragten sogar in 86 Prozent der Fälle die angenommene Entwicklung.

Ebenfalls überdurchschnittlich hohe Werte hinsichtlich der strategischen Relevanz von KI weisen die Branchen Logistik (84 Prozent) und Telekommunikation (83 Prozent) auf.

KI-Rollouts nehmen zu

Für die detaillierte Analyse zum Status von KI hilft auch ein Blick auf den Markt für IT-Dienstleistungen und die Analyse der von IT-Dienstleistern umgesetzten Projekte.

Laut Lünendonk-Studie „Der Markt für IT-Beratung und IT-Service in Deutschland“ haben die führenden IT-Dienstleistungs­unternehmen im Jahr 2017 eine besonders hohe Nachfrage ihrer Kunden nach KI-affinen Themen wie „Automatisierung von Fachprozessen“, „Digital Customer Expe­rience Services“ und „Big Data Analytics“ verzeichnet.

Konkret nach „Artificial Intelligence“ und „Robot Process Automation (RPA)“ gefragt, haben dagegen nur wenige IT-Dienstleister eine hohe Nachfrage nach Projekten verzeichnen können.

Während in 24 Prozent der untersuchten IT-Dienstleistungsunternehmen „RPA“ einen hohen Einfluss auf den Geschäftserfolg hatte, meldeten 37 Prozent der untersuchten IT-Dienstleistungsunternehmen für das Oberthema „künstliche Intelligenz“ eine hohe Nachfrage ihrer Kunden.

Allerdings ist der Anteil der führenden 25 IT-Dienstleister deutlich höher, was da­rauf schließen lässt, dass aktuell vor allem Großunternehmen und Konzerne sich mit diesen Themen befassen und der Mittelstand noch abwartet.

Ebenso gaben die befragten IT-Dienstleister an, dass IoT-Projekte zu einem hohen Bedarf an externer Unterstützung führten. In den kommenden zwei Jahren rechnen sogar zwei von drei IT-Dienstleistern mit einer großen Nachfrage in diesem Umfeld.

Mit der Zunahme von IoT-Projekten und den damit entstehenden Daten wird die Basis geschaffen, damit KI-Systeme noch effektiver und effizienter eingesetzt werden können. Daher nimmt die Bedeutung von KI gerade auch in Verbindung mit der steigenden Zahl von IoT-Projekten zwangsläufig zu.

Die Signale, welche die befragten IT-Dienstleister von ihren Kunden bekommen, lassen den Schluss zu, dass in den kommenden zwei Jahren eine Welle an Roll­out-Projekten kommt.

So richten 66 Prozent der befragten IT-Beratungs- und IT-Serviceunternehmen derzeit ihr Portfolio auf die Entwicklung und Umsetzung von themenübergreifenden KI-Anwendungsfällen sowie ganz konkret auf IoT aus. Gleichzeitig befassen sich immer mehr IT-Dienstleister mit dem RPA-Trend und investieren in entsprechende Skills und Kapazitäten (34 Prozent).

Faktoren, die im Weg stehen

Neben den vielfältigen Möglichkeiten, die künstliche Intelligenz für die Wirtschaft bietet, gibt es jedoch auch eine ganze Reihe von Faktoren, die den Einsatz von KI-Tools in den Unternehmen noch verhindern.

Der am häufigsten genannte Behinderungsfaktor ist der Schutz sensibler Kundendaten vor dem Zugriff von KI-Tools. 68 Prozent der Befragten sehen im Schutz der Kundendaten aktuell noch Hürden, um KI-Lösungen breit einzusetzen.

Besonders große Bedenken scheint es in den Branchen Handel und Logistik zu geben, da mehr als 77 Prozent der Befragten den Schutz sensibler Kundendaten als Hürde für den KI-Einsatz angaben.

In diesem Zusammenhang befürchten 22 Prozent der Befragten, dass sich durch den Einsatz von KI-Tools neue Sicherheitslücken in den IT-Systemen ergeben.

Vor allem die Befragten aus den Branchen Handel und Versicherungen haben Sorge vor neuen IT-Sicherheitslücken, was ein Indiz für eine anfällige Legacy-IT ist. In diesem Zusammenhang äußerten auch 12 Prozent der Befragten, dass ihre Unternehmen derzeit noch nicht auf den Einsatz von KI ausgelegt sind. Besonders hoch ist der Anteil der Befragten aus dem Handel, die ihren IT-Systemen keine guten Zeugnisse ausstellen.

Ferner sehen 60 Prozent der Befragten die Qualität der Daten aktuell noch nicht als ausreichend an, um KI-Lösungen zur Analyse der Datenbestände zu implementieren. Die Datenqualität hängt in diesem Zusammenhang vor allem mit der Integrationsfähigkeit der verschiedenen Datentöpfe zusammen, die im Zuge der Digitalisierung gemeinsam mit der Datenmenge und den unterschiedlichen Datenformaten immer weiter zunimmt.

Die Datenqualität scheint insbesondere in den untersuchten Unternehmen aus dem Handel und der Telekommunikationsbranche ein größeres Hindernis für die Einführung von KI zu sein als in anderen Branchen.

Fazit: Ethische Fragen sind zu klären

Das Einsatzgebiet von KI-Systemen ist breit und vielfältig und reicht von sinnvollen Einsatzbereichen wie der Entlastung von Mitarbeitern von monotonen Tätigkeiten über intelligente Sprachassistenten bis hin zum Ersatz des Menschen in kritischen Lebens­situationen wie im Gesundheitswesen und im Straßenverkehr.

Welche Rolle nimmt eine KI ein und nach welchen ethischen Regeln trifft sie Entscheidungen? So vielfältig die Möglichkeiten, so hoch ist der Bedarf an einem gesetzlichen Rahmenwerk zur Frage, was KI leisten darf und was nicht und in welchen Situationen der Mensch über die KI entscheidet oder die KI über den Menschen.

Diesen Fragen muss sich die Gesellschaft stellen und sie muss Antworten darauf finden. Dabei geht es nicht nur um moralische und ethische Aspekte. Auch Gewerkschaften und Personalverantwortliche müssen die Frage beantworten, welche Tätigkeiten in naher Zukunft noch von Menschen ausgeübt werden müssen und bei welchen die Maschine besser ist. Entsprechend müssen Ausbildungsinhalte und Personalbedarfsplanungen neu ausgerichtet werden.

Über den Autor

Mario Zillmann, Lünendonk

Angestellt als Senior Consultant bei der Lünendonk GmbH

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