Nahezu jedes Unternehmen in Deutschland plant bis 2027 GenAI einzusetzen

Die überwiegende Mehrheit der deutschen Unternehmen (84 %) setzt generative KI (GenAI) in mindestens einer Funktion ein, dies ist eine der wichtigsten Erkenntnisse des Berichts „Unlocking Enterprise AI: Opportunities and Strategies “. Er wurde von Databricks, dem Daten- und KI-Unternehmen, in Zusammenarbeit mit Economist Impact entwickelt. Der Report untersucht die Herausforderungen, denen sich Unternehmen bei der Einführung und Skalierung von KI gegenübersehen. Er wirft auch ein Licht auf die Techniken, die sie einsetzen, um einen größeren Nutzen aus diesen Investitionen zu ziehen. Wichtige Ergebnisse, die enthalten sind:

• 41 Prozent der deutschen Unternehmen sind zuversichtlich, dass ihre aktuelle IT-Architektur neue KI-Anwendungen in Zukunft effektiv unterstützen kann.
• Bis 2027 planen 97 Prozent der deutschen Unternehmen, benutzerdefinierte Modelle mit Nutzwert auf der Grundlage von Unternehmensdaten zu entwickeln.
• Bereits 59 Prozent der deutschen Unternehmen glauben, dass NLP (Natural-Language-Processing) die primäre, wenn nicht sogar die einzige Möglichkeit sein wird, mit komplexen Datensätzen zu interagieren.

Roman Dölle, RVP DACH bei Databricks erklärt: „Unsere Ergebnisse spiegeln wider, was wir erst kürzlich von unseren Kunden auf unserer lokalen Data & AI World Tour Veranstaltung in München gehört haben. Der Bedarf an Daten- und KI-Governance innerhalb einer Plattform, wie der Databricks-Data-Intelligence-Platform, wird immer wichtiger, je mehr GenAI-Anwendungen in Produktion gehen. Auch hier in Deutschland haben wir signifikante Investitionen in den Einsatz von KI gesehen.“

Zu den wichtigsten Erkenntnissen des Berichts gehört, dass die Nachfrage nach Data-Intelligence weltweit steigt. KI bleibt weiterhin ein wichtiger Schwerpunktbereich für Unternehmen. Laut Goldman Sachs werden die weltweiten KI-Ausgaben in den nächsten Jahren voraussichtlich 1 Billion US-Dollar erreichen.

Zwar investieren mehr Unternehmen als je zuvor in KI, doch die Schwierigkeiten bei der Bereitstellung geschäftsspezifischer, hochpräziser und gut verwalteter Ergebnisse zu vertretbaren Kosten hindern Unternehmen daran, ihre KI-Bemühungen zu skalieren und mehr transformative Ergebnisse zu erzielen. KI wird zu einem integralen Bestandteil jedes Unternehmens. Doch Führungskräfte sind immer noch skeptisch hinsichtlich Qualität und Kosten von GenAI.

Nur 37 Prozent der Führungskräfte weltweit glauben, dass ihre GenAI-Anwendungen schon heute produktionsreif sind. Diese Zahl fällt auf lediglich 29 Prozent unter den Anwendern, die als Haupthindernisse Kosten (41 %), Fähigkeiten (40 %), Qualität (37 %) und Governance (33 %) anführen. Daher suchen sie nach Lösungen, wie der Databricks-Data-Intelligence-Platform, die auf ihr Unternehmen zugeschnitten sind. Sie priorisieren Daten, zentralisieren die Governance und liefern effiziente TCO im großen Maßstab.

Anwendungsfälle reichen von der Betrugserkennung bis zur Patientenversorgung

Viele Unternehmen nutzen bereits KI, um ihre Effizienz und Produktivität zu steigern, sei es, um klinische Studien zu rationalisieren oder potenzielle Fahrzeugprobleme zu erkennen, bevor sie auftreten. Mit dem Wachstum der „agentenbasierten KI“ können Unternehmen diese Vorteile auf einen größeren Teil der Belegschaft übertragen. Dabei handelt es sich um künstliche Agenten mit einer natürlichsprachlichen Schnittstelle, die Aufgaben im Namen eines Benutzers planen und ausführen können. Tatsächlich erwarten fast 60 Prozent der Befragten weltweit, dass in den nächsten drei Jahren die natürliche Sprache die wesentliche oder einzige Möglichkeit für nicht-technisches Personal sein wird, mit komplexen Datensätzen zu interagieren. Unternehmen setzen KI zunehmend auch zur Verbesserung des Kundendienstes, der Betrugserkennung und der Patientenversorgung ein. Das sind nur einige der vielen Anwendungsfälle, die das langfristige Potenzial der Technologie zur Beschleunigung des allgemeinen Geschäftserfolgs unterstreichen.

Weltweite Ergebnisse sind:

• Nur 18 Prozent der Befragten halten KI für überbewertet. Vielmehr betrachten 73 Prozent die Technologie als entscheidend für ihre langfristigen Ziele. Trotz der Dynamik glaubt nur jeder Fünfte, dass die Investitionen in technischen und nichttechnischen Bereichen ausreichend sind.
• Große Unternehmen setzen auf GenAI. 97 Prozent der Unternehmen mit einem Umsatz von mehr als 10 Milliarden US-Dollar nutzen die Technologie bereits in mindestens einer internen Geschäftsfunktion. Bis 2027 erwarten 99 Prozent aller Befragten, dass GenAI sowohl in internen als auch in externen Anwendungsfällen eingesetzt wird.
• Fast die Hälfte der Data-Scientists (45 %) verwendet immer noch ein allgemeines Large Language Model (LLM) ohne kontextbezogene Unternehmensdaten. Diese Modelle bieten oft nicht die erforderliche Qualität, Governance und die Möglichkeit, die Ergebnisse zu bewerten. 58 Prozent der Data-Scientists haben damit begonnen, ihre LLMs mit proprietären Daten durch Retrieval-Augmented-Generation (RAG) zu erweitern. Zwei Drittel der Unternehmen sehen ein erhebliches Potenzial in der Kombination von LLMs mit Unternehmensdaten, um Data-Intelligence aufzubauen.
• Unternehmen erwarten, dass sie in ihren Agentensystemen verschiedene Modelle und Tools aus Open-Source- und proprietären Technologien kombinieren können, um eine bessere Leistung zu erzielen. Bis 2027 planen 96 Prozent den Einsatz von Open-Source-KI-Modellen.
• Nur einer von sechs Befragten ist zuversichtlich, dass sein Unternehmen genügend KI-Talente finden kann.
• 40 Prozent der Befragten geben an, dass die Data- und KI-Governance in ihrem Unternehmen unzureichend ist. Die Hälfte der Data Engineers gibt an, dass die Governance mehr Zeit in Anspruch nimmt als alles andere, weshalb die Einführung einer einheitlichen Governance der Schlüssel zur Erschließung von KI im Unternehmen sein wird.

Info: Über den Economist-Impact-Report

Der Economist-Impact-Report befragte 1.100 technische Führungskräfte und Technologen aus 19 Ländern in Asien, Europa und Nord- und Südamerika und bezog zusätzlich 28 C-Suite-Führungskräfte aus 11 Branchen ein. Zu den vertretenen Unternehmen gehören Accenture, CJ CheilJedang, Condé Nast, Dream Sports, Fanatics Betting & Gaming, Flo Health, Frontier, General Motors, HP, JetBlue, Mahindra Group, Mastercard, Molson Coors, Novartis, NTT Docomo, Opendoor, Providence, Rakuten Group, Repsol, Rivian, Seven West Media, Shell, Siam Commercial Bank, TD Bank Group, Thermo Fisher Scientific, Unilever, UPS und die United States Army. Der vollständige Report ist unter folgendem Link verfügbar: https://www.databricks.com/resources/analyst-research/unlocking-enterprise-ai-opportunities-and-strategies?itm_data=pr-economist-pr-nov14

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