Das Fehlen einer klaren Strategie bremst nach wie vor den Einsatz von generativer KI bei Routineabläufen. Noch nicht einmal jeder Zehnte der befragten Entscheider ist sich vollständig im Klaren darüber, in welchem Umfang ihre Organisation die Technologie einführt. [...]
China und die USA geben bei generativer KI im Unternehmenseinsatz das Tempo vor – und zwar in unterschiedlicher Hinsicht: 83 Prozent der chinesischen IT-Entscheider sagen, dass ihre Organisation die Technologie bereits einsetzt, das ist weltweit der höchste Wert. Wenn es um die umfassende Implementierung von Generative AI geht, liegen die USA mit 24 Prozent vorn. Das ist das Ergebnis einer globalen Studie im Auftrag von SAS. Die vollständigen Ergebnisse sowie ein interaktives Daten-Dashboard gibt es hier.
Damit sind die USA bereits einen Schritt weiter als China, wo gerade einmal jedes fünfte Unternehmen generative KI umfassend eingeführt hat. Im Vergleich der weltweiten Wirtschaftsräume zeigt sich, dass die Entwicklung noch am Anfang steht: Hier liegt Nordamerika mit nur 20 Prozent an erster Stelle beim Einsatz und der Einbindung von generativer KI in Geschäftsprozesse, gefolgt von APAC – befragt wurden für die Studie unter anderem Australien, China, Japan – mit 10 Prozent und LATAM (unter anderem Brasilien, Mexiko) mit 8 Prozent. Europa bildet das Schlusslicht mit 7 Prozent.
Bei der Einführung von Richtlinien für die Nutzung von generativer KI liegt wiederum APAC mit 71 Prozent vorne, das Schlusslicht bildet LATAM mit 52 Prozent. Europa liegt im Mittelfeld: Hier haben laut Umfrage sechs von zehn Unternehmen Vorgaben etabliert.
Branchen sind unterschiedlich weit
Im Branchenvergleich liegen Banken und Versicherungen meist vorn, wenn es um die Einbindung von generativer KI in das Tagesgeschäft geht. Bei der Implementierung führt der Bankensektor mit 17 Prozent, gefolgt von Telekommunikation (15 Prozent), an dritter Stelle stehen Versicherungen, Life Sciences und Professional Services mit jeweils 11 Prozent. Im Hinblick auf die Nutzung liegen wiederum Telekommunikation (29 Prozent), Handel (27 Prozent) und Banken beziehungsweise Professional Services (jeweils 23 Prozent) vorn, Versicherungen kommen erst an vierter Stelle (22 Prozent).
Das Fehlen einer klaren Strategie bremst nach wie vor den Einsatz von generativer KI bei Routineabläufen. Noch nicht einmal jeder Zehnte der befragten Entscheider ist sich vollständig im Klaren darüber, in welchem Umfang ihre Organisation die Technologie einführt. Selbst bei denen, die angeben, dass bei ihnen generative KI bereits vollständig implementiert ist, liegt dieser Anteil gerade einmal bei einem Viertel.
Neun von zehn Technologie-Entscheidern sagen über sich selbst, dass sie ChatGPT und Co. und deren Geschäftspotenzial nicht komplett durchdringen. Unter den Executives führen die CIOs als diejenigen, die die Strategie ihrer Organisation verstehen, mit 45 Prozent, CTOs blicken diesbezüglich erst zu 36 Prozent durch.
Datenbestände als Hemmschuh
Zudem scheitern Unternehmen, die generative KI einführen möchten, oftmals an ihren Datenbeständen: Entweder sind diese unzureichend, um Large Language Models (LLM) im Detail anzupassen, oder ihnen fehlen die passenden Tools für eine erfolgreiche KI-Implementierung. Drei Viertel der IT-Verantwortlichen machen sich zudem Sorgen um Datenschutz und -sicherheit.
Dazu kommt, dass bisher erst jedes zehnte Unternehmen auf künftige KI-Richtlinien vorbereitet ist. Lediglich 7 Prozent bieten ein hochwertiges Training zu Governance für generativer KI an, und 5 Prozent sagen, sie verfügten über ein zuverlässiges System, um Bias und Datenschutzrisiken in LLMs zu messen.
„Bei jeder neuen Technologie durchlaufen Unternehmen eine Discovery-Phase, in der sich Hype und Realität trennen, dann zeigt sich die Komplexität von Real-World-Implementierungen. Und genau an diesem Punkt stehen wir gerade bei generativer KI“, sagt Bryan Harris, Executive Vice President und CTO bei SAS. „Nachdem wir den Hype-Cycle verlassen haben, geht es jetzt vor allem darum, die Technologie sinnvoll zu implementieren, so dass sie wiederholbare und vertrauenswürdige Ergebnisse liefert.“
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