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pte20220907025 Technologie/Digitalisierung, Unternehmen/Wirtschaft

Neun von zehn KI-Projekten im Keim erstickt

90 Prozent der Unternehmen vertrauen KI nicht genug und bleiben bei menschlicher Entscheidung


Künstliche Intelligenz: Vorbehalte bei automatisierten Entscheidungen (Bild: pixabay.com, geralt)
Künstliche Intelligenz: Vorbehalte bei automatisierten Entscheidungen (Bild: pixabay.com, geralt)

München (pte025/07.09.2022/12:30) -

Trotz großer Ambitionen und Investitionsbereitschaft, auch in Zeiten der Krise, gelingt es Unternehmen international laut der Studie "AI-Ambitions 2022" des Datenintegrierers Fivetran http://fivetran.com nur bedingt, Künstliche Intelligenz (KI) im Rahmen von Entscheidungsprozessen zu nutzen.

Enormer Nachholbedarf

"Unternehmen haben enormen Nachholbedarf bei der Übertragung und dem Zugriff von Daten. Ein erfolgreiches KI-Programm braucht jedoch ein solides Datenfundament und das beginnt in der Regel mit einem Cloud Data Warehouse oder einem Data Lake. Data-Analytic-Teams, die hier auf einen modernen Data Stack setzen, können ihre Daten in vollem Umfang ausschöpfen und einen echten Return on Investment in Sachen KI und Data Science realisieren", so Fivetran-CEO George Fraser.

Die Mehrheit der Firmen sammelt und nutzt die meisten, wenn nicht sogar alle Daten aus ihren operativen Systemen (92 Prozent) und verwendet sie für Machine Learning (ML)-Modelle (93 Prozent). Trotz der vorhandenen IT-Infrastruktur befinden sich 58 Prozent noch im Anfangsstadium beziehungsweise setzen KI im moderaten Umfang ein. Nur 14 Prozent vertrauen bei der Entscheidungsfindung auf KI-gestützte Prozesse. Zudem setzen 90 Prozent weiter auf manuelle Datenprozesse statt auf die Automatisierung mittels ML und KI.

Nachzügler Deutschland

Unternehmen in Deutschland zeigen sich in Sachen KI laut der Studie besonders ambivalent: Im internationalen Vergleich sehen sich die befragten deutschen Unternehmen am wenigsten als "KI-Neulinge" (sieben Prozent). Gleichzeitig sammeln und fließen lediglich bei rund einem Fünftel (21 Prozent) der deutschen Unternehmen alle operationalen Daten in KI- und ML-Projekte. Selbst interne Data Scientists greifen in der Regel nicht ganzheitlich auf die Daten zu (16 Prozent). Damit liegt Deutschland deutlich hinter den USA, Großbritannien und Irland.

(Ende)
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