Dringender Kompetenzbedarf für die Nutzung von generativer KI bei unstrukturierten Daten

Führungskräfte in Unternehmen erkennen das Potenzial unstrukturierter Daten zur Steigerung der betrieblichen Effizienz, aber Wissenslücken bei KI behindern den Fortschritt. [...]

Foto: Agku/Pixabay

Qlik® hat eine neue Studie veröffentlicht, die zeigt, dass viele Unternehmen das große Potenzial unstrukturierter Daten zur Steigerung der betrieblichen Effizienz und zur Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse zwar erkannt haben, aber Schwierigkeiten haben, diese Ressource effektiv zu nutzen.

Die Studie zeigt, dass fehlendes Know-how und unzureichende Werkzeuge die größten Hindernisse darstellen. Nur ein kleiner Prozentsatz der Unternehmen gibt mehr als ein Viertel ihres KI-Budgets für Initiativen im Bereich unstrukturierter Daten aus.

„Viele Quellen schätzen, dass unstrukturierte Daten bis zu 80 Prozent der weltweiten Daten ausmachen. Es ist daher nicht verwunderlich, dass Führungskräfte in Unternehmen mehr echten Nutzen aus dieser ungenutzten Quelle ziehen wollen“, sagt Brendan Grady, General Manager der Analytics Business Unit bei Qlik.

„Unsere Umfrage zeigt jedoch, dass fast 70 Prozent der Befragten der Meinung sind, dass ihr Unternehmen nicht gut gerüstet ist, um zu verstehen, wie generative KI für ihre unstrukturierten Daten genutzt werden kann.“ 

„Unternehmen suchen nach Lösungen, die die Einführung von Generativer KI unterstützen, ohne dass sie ihre bestehenden Fähigkeiten und Technologien überarbeiten müssen. Die Chance besteht darin, Wege zu finden, um KI nahtlos in bestehende Analyseumgebungen zu integrieren, damit Unternehmen die richtigen Antworten aus unstrukturierten Daten extrahieren und aussagekräftige Geschäftsergebnisse erzielen können“, so Brendan Grady. 

Die Umfrage liefert aussagekräftige Daten darüber, wie Führungskräfte denken und handeln, um die Chancen unstrukturierter Daten und generativer KI zu nutzen:

  • Datenschutz und Compliance dominieren
    • 59 Prozent der Befragten machen sich große Sorgen um den Datenschutz und 47 Prozent um die Compliance, womit sie die Sorge um die Rentabilität (19 Prozent) deutlich übertreffen.
  • Integration und Kosten sind die wichtigsten Prioritäten bei der Bewertung von Anbietern:
    • Bei der Bewertung von Anbietern haben Systemintegration (55 Prozent), Kosten (50 Prozent) und Governance-Funktionen (49 Prozent) oberste Priorität, während die Reputation des Anbieters eine untergeordnete Rolle spielt (16 Prozent).
      Die Befragten erwarten moderate finanzielle Vorteile durch die Nutzung unstrukturierter Daten: 45 Prozent erwarten eine Verbesserung ihres Umsatzes oder Gewinns um 10 bis 20 Prozent.
  • Das Interesse an Generativer KI (GenAI) ist groß, aber es fehlt an signifikanten Investitionen
    • Zwei von drei Befragten, die an der Nutzung von GenAI für unstrukturierte Daten interessiert sind, planen, in ein GenAI-Tool für unstrukturierte Daten zu investieren.
      Trotz des weit verbreiteten Interesses geben nur 22 Prozent aller Befragten an, „signifikant“ in KI-Technologien investieren zu wollen.
  • Unstrukturierte Daten werden als wichtiger Effizienztreiber angesehen
    • Eine deutliche Mehrheit der Befragten (62 Prozent) sieht in unstrukturierten Daten die Möglichkeit, die betriebliche Effizienz zu verbessern, während nur 31 Prozent glauben, dass sie Innovationen vorantreiben können. Fast die Hälfte (45 Prozent) beschreibt einen Anwendungsfall, der bessere Such- und Abfragetools zum Durchsuchen interner Dokumente beinhaltet.
  • Herkömmliche Suchwerkzeuge sind für unstrukturierte Daten unzureichend:
    • Es herrscht weitgehend Einigkeit darüber, dass herkömmliche Suchwerkzeuge für Unternehmen nicht ausreichen, um den Wert umfangreicher Dokumentenbibliotheken zu maximieren. Nur 16 Prozent der Befragten haben bereits ein Tool erworben, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen, und die meisten Bemühungen befinden sich noch in einem frühen oder Pilotstadium.

„Die Ergebnisse unserer Umfrage unterstreichen die Herausforderung, vor der Unternehmen heute stehen: das fehlende Know-how, um das volle Potenzial der generativen KI für unstrukturierte Daten auszuschöpfen“, sagt Erik Bradley, Chief Strategist & Director of Research bei Enterprise Technology Research.

„Während der Appetit auf die Nutzung unstrukturierter Daten groß ist, stellt der Mangel an spezialisierten Fähigkeiten und geeigneten Werkzeugen ein erhebliches Hindernis dar. Um die Möglichkeiten von GenAI voll auszuschöpfen, müssen Unternehmen in die Schließung dieser Lücke investieren und fortschrittliche KI-Funktionen nahtlos in ihre bestehenden Analyseframeworks integrieren.“ 

Die „Unstructured Data and GenAI Survey“ wurde im April 2024 von Enterprise Technology Research (ETR) im Auftrag von Qlik durchgeführt und befragte 200 Entscheidungsträger im Bereich Unternehmenstechnologie aus verschiedenen Branchen.

Weitere Informationen und die vollständigen Ergebnisse der Umfrage finden Sie hier.


Mehr Artikel

Gregor Schmid, Projektcenterleiter bei Kumavision, über die Digitalisierung im Mittelstand und die Chancen durch Künstliche Intelligenz. (c) timeline/Rudi Handl
Interview

„Die Zukunft ist modular, flexibel und KI-gestützt“

Im Gespräch mit der ITWELT.at verdeutlicht Gregor Schmid, Projektcenterleiter bei Kumavision, wie sehr sich die Anforderungen an ERP-Systeme und die digitale Transformation in den letzten Jahren verändert haben und verweist dabei auf den Trend zu modularen Lösungen, die Bedeutung der Cloud und die Rolle von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Unternehmenspraxis. […]

News

Richtlinien für sichere KI-Entwicklung

Die „Guidelines for Secure Development and Deployment of AI Systems“ von Kaspersky behandeln zentrale Aspekte der Entwicklung, Bereitstellung und des Betriebs von KI-Systemen, einschließlich Design, bewährter Sicherheitspraktiken und Integration, ohne sich auf die Entwicklung grundlegender Modelle zu fokussieren. […]

News

Datensilos blockieren Abwehrkräfte von generativer KI

Damit KI eine Rolle in der Cyberabwehr spielen kann, ist sie auf leicht zugängliche Echtzeitdaten angewiesen. Das heißt, die zunehmende Leistungsfähigkeit von GenAI kann nur dann wirksam werden, wenn die KI Zugriff auf einwandfreie, validierte, standardisierte und vor allem hochverfügbare Daten in allen Anwendungen und Systemen sowie für alle Nutzer hat. Dies setzt allerdings voraus, dass Unternehmen in der Lage sind, ihre Datensilos aufzulösen. […]

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*