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Künstliche Intelligenz unter dem Einfluss der Corona-Pandemie

Vier Prinzipien für die erfolgreiche KI-Implementierung

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Wo stehen deutsche Unternehmen im internationalen Vergleich beim Einsatz Künstlicher Intelligenz? Und welche Auswirkungen hat die Corona-Pandemie auf die Weiterentwicklung von KI-Projekten? Diese und weitere Fragen beantwortet eine aktuelle Studie.

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Für eine aktuelle Studie des Capgemini Research Institutes wurden 950 Unternehmen aus elf Ländern und elf verschiedenen Branchen zu ihren Initiativen im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) befragt. Zusätzlich wurden Interviews mit deren verantwortlichen Führungskräften durchgeführt. Dabei ist auffällig, dass Unternehmen, die bisher bereits beim Thema KI führend waren, sich in ihren Initiativen von der Pandemie unbeeindruckt zeigen:

  • 78 Prozent der KI-Vorreiter unter den Unternehmen führen ihre KI-Initiativen wie vor der Pandemie fort,
  • 21 Prozent haben deren Umsetzung sogar beschleunigt.

Unter den Unternehmen, die KI noch nicht skalierbar einsetzen, fahren hingegen 43 Prozent ihre Investitionen zurück, 16 Prozent haben diese sogar vollständig eingestellt. In Deutschland nahmen 44 Prozent der Unternehmen keine Änderungen vor, 8 Prozent erhöhten die Geschwindigkeit und 19 Prozent stellten die Initiativen gänzlich ein.

Skalierbare KI-Anwendungen liefern greifbare Ergebnisse

Die Zahlen derjenigen, die KI erfolgreich implementieren, sprechen für sich: 79 Prozent der Vorreiter, die über skalierbare KI-Lösungen verfügen, verzeichneten einen Anstieg beim Vertrieb von Produkten und Services von mindestens 25 Prozent. 62 Prozent dieser Gruppe konnten zudem die Anzahl an Kundenbeschwerden um mindestens 25 Prozent reduzieren, 71 Prozent gelang dies in Bezug auf Sicherheitsrisiken. Von den deutschen Unternehmen konnten 45 Prozent (global: 35 Prozent) ihre Vertriebsaktivitäten steigern und 49 Prozent (global: 39 Prozent) ihre Sicherheitsrisiken minimieren.

Insgesamt können 13 Prozent (Deutschland: 16 Prozent) der befragten Unternehmen als Vorreiter bezeichnet werden, die KI-Anwendungen skalieren können und bereits mehrere KI-Anwendungen erfolgreich in unterschiedlichen Teams eingeführt haben. 72 Prozent seien dagegen als „Nachzügler" einzustufen, die noch keines ihrer vor 2019 gestarteten KI-Pilotprojekte in eine produktive Anwendung überführen konnten. Im Vergleich zur Studie von 2017 haben aktuell 53 statt 36 Prozent der Unternehmen mindestens die Pilotphase ihrer KI-Projekte überstanden.

Branchen reagieren unterschiedlich auf die Corona-Krise

Die Life-Science-Industrie ist bereits besonders stark in KI-Einsatzbereiche investiert, hier nutzen bereits 27 Prozent der Unternehmen erfolgreich verschiedene Anwendungen. Die Branche investiert ganze 17 Prozent ihres Umsatzes in Forschung und Entwicklung. Dort sind derzeit vor allem virtuelle Assistenten, Chatbots und Corona-Warn-Apps im eHealth-Segment gefragt.

So setzt die Weltgesundheitsorganisation (WHO) auf KI-basierte Anwendungen, um Informationen zur Pandemie zu sammeln und zu strukturieren. An zweiter Stelle steht der Handel mit 21 Prozent Vorreitern, gefolgt von der Automobilbranche und Konsumgüterherstellern (jeweils 17 Prozent). Daran schließen sich die Telekommunikationsanbieter mit 14 Prozent an.

Banken befinden sich bei der Durchdringung mit Projekten zur Künstlichen Intelligenz im Vergleich mit anderen Branchen weit hinten.

Implementierung von KI-Projekten nach Branchen

Banken sind zurückhalten bei KI-Projekten.

Deutsche Banken fahren ihre KI-Initiativen zurück

Aufgrund der Corona-Pandemie haben 64 Prozent der Banken ihre Investitionen in KI reduziert oder ganz eingestellt. Demgegenüber waren es nur 38 Prozent aller Life-Science-Unternehmen, allerdings 66 Prozent bei Versicherern. In der Automobilbranche und im öffentlichen Sektor haben jeweils 49 Prozent ihre Bemühungen zurückgefahren.

In Deutschland haben 64 Prozent der befragten Banken ihre KI-Initiativen ausgesetzt oder Investitionen mit geringen potenziellen Auswirkungen gecancelt. 36 Prozent der Banken treiben ihre KI-Initiativen wie geplant voran oder beschleunigen sogar das Bereitstellungstempo.

KI-Projekte müssen flexibler werden

Um KI-Modelle schnell an unvorhergesehene Ereignisse wie die Corona-Situation anpassen zu können, müssten Änderungen bei der Datennutzung und an der Organisationsstruktur stets synchron erfolgen. So bildeten nach Ansicht der Studienautoren historische Daten die momentane Lage nur begrenzt ab, während sich aktuelle KI-Modelle für das „neue Normal" nach Corona noch als wenig aussagekräftig erweisen würden.

Daher benötigten Unternehmen geeignete Strukturen und qualifizierte Mitarbeiter, um KI-Modelle schnell und flexibel an neue Realitäten anzupassen, sodass weder ethische Prinzipien gefährdet noch die Leistungsfähigkeit der Anwendungen beeinträchtigt würde.

Verbesserung der Datenqualität und ethische Maßgaben

Gerade für KI-Vorreiter ist die Verbesserung der Datenqualität der wichtigste Ansatz, um zusätzliche Vorteile aus dem eigenen KI-System zu ziehen. Eine effektive Datenverwaltung sorgt demnach für die nötige Datenqualität und stellt sicher, dass Führungskräfte auf die gelieferten Daten vertrauen. Notwendige Technologieplattformen wie hybride Cloud-Architekturen und ein gleichberechtigter Datenzugriff sind Grundlage dafür, KI umfassend einzusetzen.

Allerdings sei au der Analyse erkennbar, dass sich viele Unternehmen noch nicht ausreichend mit ethischen Aspekten auseinandersetzten, obwohl eine ethische KI im Fokus von Verbrauchern und verschiedenen Regulierungsmaßnahmen steht. Demnach gibt nur knapp ein Drittel der Nachzügler (KI-Vorreiter: 90 Prozent) an zu wissen, wie und warum ihr KI-System zu ihren Ergebnissen kommt. Folge dieser Intransparenz sei sinkendes Vertrauen von Führungskräften, Mitarbeitern und Kunden.

Hybride Steuerung hilft bei der Skalierung von KI

Bei 79 Prozent der KI-Vorreiter (Nachzügler: 29 Prozent) gibt es ein zentrales Team, das KI-Initiativen definiert und steuert. In Deutschland verfügen insgesamt 49 Prozent der Unternehmen über ein zentrales Team und ist damit dem globalen Durchschnitt voraus: Weltweit ist nur für 34 Prozent der Unternehmen der Fall.

Die Studienautoren empfehlen für die Skalierung einen hybriden Steuerungsansatz, bei dem ein zentrales Team für die Strategie und Evaluation der Maßnahmen verantwortlich ist, während die operative Umsetzung in den jeweiligen Teams erfolgt. Zusätzlich diene ein Netzwerk aus Kompetenzzentren der Ideenentwicklung und Zusammenarbeit.

Vier Prinzipien für die erfolgreiche KI-Implementierung

Für die erfolgreiche Einführung von KI-Anwendungen sollten Unternehmen laut der Studie vier Prinzipien in den Mittelpunkt stellen:

  1. Der Aufbau einer soliden Basis, die Mitarbeiter befähigt, einfach auf vertrauenswürdige, qualitativ hochwertige Daten zugreifen zu können und diese mithilfe geeigneter Werkzeuge, Daten- und KI-Plattformen sowie agiler Praktiken verfügbar zu machen.
  2. Die Einführung von Künstlicher Intelligenz operationalisieren, anhand eines passenden Betriebsmodells, der Priorisierung von Initiativen sowie einer ausgewogenen Steuerung unter Berücksichtigung ethischer Kriterien.
  3. Die Förderung von benötigen Fähigkeiten und der Zusammenarbeit mit Partnern und Ökosystemen.
  4. Ein fortlaufendes Monitoring des KI-Modells hinsichtlich Genauigkeit und Leistung, um belastbare Ergebnisse zu erhalten und die Anzahl an Ergebnissen zu erhöhen.

Zum Downloadlink zur internationalen Studie sowie der Auswertung für Deutschland (engl.) gelangen Sie über Laterpay.

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Über den Autor

Pascal Brückner

Pascal Brückner ist freier Mitarbeiter des Bank Blogs für die Rubrik Studien und Research. Er studiert Psychologie an der Universität in Bamberg und ist in einer studentischen Unternehmensberatung aktiv.

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