So gross der aktuelle Hype rund um künstliche Intelligenz (KI) derzeit auch sein mag, so stehen doch die meisten europäischen Unternehmen bei der Umsetzung in die Praxis noch ganz am Anfang. Die geht aus einer Befragung unter 100 Firmen in ganz Europa hervor.
Die US-Softwareherstellerin SAS hat die Studie "Enterprise AI Promise" anlässlich der Tagung "Analytics Experience 2017" in Amsterdam vorgestellt. Demnach haben die meisten der Unternehmen immerhin bereits begonnen, die Potenziale von KI für ihr Geschäft zu diskutieren oder erste Projekte gestartet. Insgesamt herrscht gemäss der Studie ein grosser Optimismus, was KI betrifft. Nicht alle Befragten zeigen sich allerdings überzeugt davon, dass ihr Unternehmen die Mittel besitzt, um die Potenziale auch zu nutzen.
Der Flaschenhals liegt demnach dabei nicht in der Technologie – passende Lösungen seien in der Regel bereits verfügbar, so die mehrheitliche Überzeugung. Die weitaus grösseren Hürden stellen für die meisten Studienteilnehmer der Mangel an Data-Science-Know-how, organisatorische Gründe und fehlende soziale Akzeptanz dar. Für 55 Prozent der Befragten liegt die grösste Herausforderung in der Veränderung der Arbeitswelt – also dem potenziellen Jobverlust durch KI einerseits und neuen Berufsbildern rund um KI andererseits. Ethische Faktoren wurden am zweithäufigsten genannt.
Data Scientists fehlen
Grosser Handlungsbedarf bleibt laut Befragung beim Knowhow im Unternehmen: Nur 20 Prozent der befragten Unternehmen gaben an, mit ihren Data-Science-Teams gut für KI aufgestellt zu sein, während 19 Prozent noch gar keine solchen Teams haben. Entsprechende Personalprogramme und organisatorische Massnahmen planen 28 Prozent der Unternehmen, während 32 Prozent den Aufbau von KI-Wissen über Weiterbildungsmassnahmen in Angriff nehmen wollen.
Allerdings ist die Zuversicht der Unternehmen in Bezug auf KI noch nicht sehr ausgeprägt. Fast jedem zweiten Befragten (49 Prozent) fehlt es an Vertrauen in die Ergebnisse, die KI liefert – das gilt darüber hinaus generell für Technologien, die für die meisten eine "Black Box“ darstellen.
Fehlende Infrastrukturen
Die Studie untersuchte auch, ob bei den Unternehmen die notwendigen Infrastrukturen bereits vorhanden sind. Hier zeigt sich eine Dreiteilung zwischen denjenigen, die sich und ihre Infrastruktur für KI gerüstet sehen (24 Prozent), der Gruppe, die Updates und Änderungen für erforderlich halten (24 Prozent) und denjenigen, die noch gar nicht über eine geeignete Plattform für KI verfügen (29 Prozent).
"KI hat in letzter Zeit riesige Fortschritte gemacht. Heute können Algorithmen mit beeindruckender Präzision Aufgaben erledigen, die bisher dem Menschen vorbehalten waren", sagte Oliver Schabenberger, Executive Vice President und Chief Technology Officer von SAS, bei der Präsentation der Studie. "Früher undenkbar: Ein Algorithmus hat den besten Go-Spieler der Welt geschlagen. Wir hatten immer gedacht, das Spiel sei nicht per Computer abzubilden – zumindest nicht durch menschliche Programmierer. Jetzt hat es eine Maschine geschafft. Nachdem das System einmal die Regel verstanden hatte, lernte es zu spielen – besser, als es der beste menschliche Spieler kann. Wir können dieses Wissen nutzen, um Business-Aufgaben besser zu lösen, als es die statischen Systeme von heute können. Wir können Systeme entwickeln, die Geschäftsregeln lernen und sie dann selbstständig verbessern."
Für die Studie wurden zuständige Manager von 100 Unternehmen aus den Branchen Banken, Versicherungen, produzierende Industrie und Handel sowie Vertreter der öffentlichen Verwaltung in ganz Europa befragt.
