KI-Nutzung: Es fehlt an Dateninfrastrukturen und Mitarbeiterqualifikation

Cloudera gibt die Ergebnisse der aktuellen Studie „The State of Enterprise AI and Modern Data Architecture“ bekannt. Dafür wurden 600 IT-Führungskräfte zu Herausforderungen und Hindernissen bei der Einführung und Anwendung von KI in Unternehmen befragt. [...]

Die Umfrage zeigt, dass die größten Hindernisse bei der Einführung von KI die Sorge um Sicherheits- und Compliance-Risiken (74 Prozent), das Fehlen einer angemessenen Schulung oder von Fähigkeiten für die Verwaltung von KI-Tools (38 Prozent) und zu hohe Kosten für die Technologie (26 Prozent) sind. (c) stock.adobe.com/tadamichi

KI hat sich zu einem globalen Phänomen entwickelt. Insbesondere wegen der Fähigkeiten, Geschäftsprozesse zu optimieren, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, Innovationen zu beschleunigen und das Erlebnis für Mitarbeiter sowie Kunden zu verbessern. Allerdings ist nicht jedes Unternehmen in der Lage, diese Vorteile zu nutzen. Die Umfrage „The State of Enterprise AI and Modern Data Architecture“ zeigt, dass die größten Hindernisse bei der Einführung von KI die Sorge um Sicherheits- und Compliance-Risiken (74 Prozent), das Fehlen einer angemessenen Schulung oder von Fähigkeiten für die Verwaltung von KI-Tools (38 Prozent) und zu hohe Kosten für die Technologie (26 Prozent) sind. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass entscheidende Grundpfeiler einer robusten KI-Strategie bei der schnellen Einführung von KI in Unternehmen nicht ausreichend beachtet werden.

Eine Erkenntnis aus der Umfrage ist, dass KI-Maßnahmen auf vertrauenswürdige Daten angewiesen sind. Obwohl 94 Prozent der Befragten angeben, ihren Daten zu vertrauen, äußern sich 55 Prozent negativ über die Zugriffsmöglichkeiten auf alle Daten ihres Unternehmens. Als Ursache dafür geben sie widersprüchliche Datensätze (49 Prozent), die Unfähigkeit einer plattformübergreifenden Datenverwaltung (36 Prozent) und zu große Datenmengen (35 Prozent) an. Diese Ergebnisse legen nahe, dass vielen Unternehmen eine moderne Datenarchitektur fehlt, die einen Zugriff auf die Daten unabhängig von ihrem Speicherort ermöglicht.

Drei wichtige Anwendungsfälle für KI

Von der Automatisierung und Optimierung von IT-Prozessen über die Entwicklung von Chatbots, die Kundenbedürfnisse schnell und effektiv erfüllen, bis hin zu Analysen zur Förderung einer besseren Entscheidungsfindung – die Umfrage stuft die folgenden drei Anwendungsfälle für KI als besonders wichtig ein:

  • Verbesserung des Kundenerlebnisses (60 Prozent): Unternehmen setzen KI-Technologie ein, um Sicherheit und Betrugserkennung zu verbessern (59 Prozent), den Kundensupports zu automatisieren (58 Prozent), einen vorausschauenden Kundenservice zu bieten (57 Prozent) und Chatbots zu betreiben (55 Prozent) – alles mit dem Ziel, Kunden ein sichereres, einfacheres und intuitiveres Erlebnis zu bieten.
  • Steigerung der betrieblichen Effizienz (57 Prozent): KI wird bereits in fast allen Bereichen von Unternehmen integriert. Denn die Umfrage zeigt, dass nicht nur IT-Abteilungen KI nutzen. 52 Prozent der Befragten geben an, sie für den Kundenservice anzuwenden, zum Beispiel für besser informierte Chatbots. 45 Prozent geben an, KI im Marketing einzusetzen, zum Beispiel für die Analyse von Callcenter-Daten, um Kunden gezieltere Angebote zu machen.
  • Beschleunigung von Analysen (51 Prozent): Der Zugang zu Analysen, der durch den Einsatz von KI noch schneller, einfacher und zuverlässiger ist, verschafft Unternehmen durch eine fundiertere Entscheidungsfindung einen Wettbewerbsvorteil. Fast 80 Prozent der Befragten geben an, dass ihr Unternehmen alle zur Verfügung stehenden Daten für intelligentere Geschäftsentscheidungen nutzt. Daher ist der Zugang zu den gesamten Daten eines Unternehmens entscheidend.

„Für die Mehrheit der Unternehmen ist die Qualität ihrer Daten unzureichend, da sie über verschiedene Infrastrukturen verteilt und nicht effizient dokumentiert sind. Wir sehen die Auswirkungen davon in den Herausforderungen, die in der Umfrage identifiziert wurden“, sagt Abhas Ricky, Chief Strategy Officer von Cloudera. „Das Wichtigste bei der Umsetzung von KI-Maßnahmen ist, die Daten dort zu verwalten, wo sie sich befinden, das heißt Modelle kosteneffizient dort auszuführen, wo die Daten bereits vorhanden sind. Anstatt die Daten zu den Modellen zu bringen, bringen immer mehr Unternehmen KI-Modelle zu ihren Daten.“


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