Von den KI-Vorreitern lernen
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In der Umfrage für den Digitalisierungsmotor 2020 bestätigen 68 Prozent der Unternehmensvertreter, in deren Unternehmen noch keine KI-Initiativen vorhanden sind, dass sie nicht wissen, wie sie sich KI nähern sollen. Wen dieses Problem lähmt und inaktiv zurücklässt, der verpasst den Anschluss und eine große Chance für sein Unternehmen.
Unternehmen, die bereits über KI-Initiativen verfügen, machen es vor. Sie begegnen dem Thema KI mittels externer Berater (42 Prozent), informieren sich auf Messen (25 Prozent) und gehen Partnerschaften ein (24 Prozent). Auch Start-ups sind als Partner für Kollaborationen oder Austausch begehrt (20 Prozent). KI ist jedoch kein theoretisches Phänomen.
So zeigen 21 Prozent der Befragten Tatkraft und experimentieren mit KI in eigenen „Spezialprojekten“ oder Innovation Labs. Ein weiterer Vorsprung der KI-Pioniere zeigt sich in Bezug auf die Voraussetzungen rund um Daten in Unternehmen.
Während die Abhängigkeit einer erfolgreichen KI von Verfügbarkeit, Qualität und Nachvollziehbarkeit der Daten vom Durchschnitt der Befragten durchaus anerkannt wird (62 Prozent), schätzen Unternehmen mit KI diese deutlich elementarer ein (99 Prozent). Ohne Daten ist KI schlicht nicht möglich.
Trotz der immensen Wichtigkeit von Daten sind allgemein Verfügbarkeit (43 Prozent), Qualität (39 Prozent) sowie Analysekompetenz (37 Prozent) noch zu wenig ausgeprägt. Das verhindert in vielen Unternehmen einen erfolgreichen Start von KI-Projekten.
Unternehmen ohne KI-Initiativen haben hier besonders großen Nachholbedarf. Umfassende Datenmanagementkonzepte gewinnen dadurch ebenfalls an Bedeutung, sind aber noch nicht ausgereift.
Rund jeder Fünfte nutzt ein ganzheitliches Datenmanagementkonzept (23 Prozent). 16 Prozent der Befragten geben an, aus rechtlichen Gründen wie der DSGVO nicht bereit zu sein, systematisch Daten zu sammeln beziehungsweise auszuwerten.

Eine gute Nachricht für die sogenannten Nachzügler: Es ist noch nicht zu spät, sich mit dem Thema KI auseinanderzusetzen. Diese Unternehmen sollten mit der Identifizierung geeigneter interner und externer Multiplikatoren beginnen sowie Use Cases und Pilotprojekte diskutieren. Wichtig ist, sich in der Anfangsphase nicht von den noch fehlenden Prozessen und Zuständigkeiten für die Nutzung von Daten entmutigen zu lassen. Darüber hinaus gilt es für Unternehmen, die sich an ersten KI-Projekten versuchen, einen konkreten Fehler zu vermeiden – das Scheitern an zu hohen Erwartungen. Es ist wichtig, realistische Erwartungen an KI-Initiativen zu definieren. Quelle: BearingPoint