Laut der neuesten Studie „State of Generative AI in the Enterprise“ tickt die Zeit für Unternehmen, durch ihre generativen KI-Initiativen einen erheblichen und nachhaltigen Mehrwert zu schaffen Forschung aus Deloitte. Der Bericht identifiziert die wichtigsten Wege, mit denen Unternehmen vom Potenzial zur Leistung gelangen können, darunter:
Zusätzlich: Unternehmen können durch den Einsatz von KI Entscheidungsdominanz erreichen. Hier erfahren Sie, wie
- Erfolg auf anfänglichem Erfolg aufbauen: Erhöhte Effizienz, Produktivität und geringere Kosten sind nach wie vor die wichtigsten Vorteile, die Unternehmen anstreben. Außerdem nannten 42 % der Befragten – 2.770 Unternehmensleiter – dies als den wichtigsten Vorteil, den sie bisher erzielt haben. Und 58 % berichteten, dass sie ein breiteres Spektrum an wichtigen Vorteilen erkannten, wie z. B. mehr Innovation, verbesserte Produkte und Dienstleistungen oder verbesserte Kundenbeziehungen.
- Streben Sie nach Verbesserung: Zwei von drei befragten Organisationen gaben an, dass sie ihre Investitionen in generative KI erhöhen, weil sie einen hohen Anfangswert gesehen haben. Dennoch gaben fast 70 % der Befragten an, dass ihre Unternehmen 30 % oder weniger ihrer generativen KI-Experimente in die Produktion überführt haben
- Datengrundlagen modernisieren: Drei Viertel der Befragten gaben an, dass ihre Unternehmen verstärkt in das Datenlebenszyklusmanagement investiert haben, um ihre generativen KI-Strategien zu ermöglichen. Zu den wichtigsten Maßnahmen zählen die Verbesserung der Datensicherheit (54 %) und die Verbesserung der Datenqualität (48 %). Allerdings wirken sich Datenprobleme immer noch negativ auf den Fortschritt aus – 55 % der Unternehmen geben an, dass sie bestimmte Anwendungsfälle generativer KI aufgrund von datenbezogenen Problemen vermeiden.
- Risikominderung und regulatorische Vorbereitung: Organisationen fühlen sich weniger auf die Herausforderungen vorbereitet, die generative KI für Risikomanagement und Governance mit sich bringt – nur 23 % bewerten ihre Organisationen als sehr gut vorbereitet. Tatsächlich sind drei der vier Hauptfaktoren, die Organisationen daran hindern, generative KI-Tools und -Anwendungen zu entwickeln und einzusetzen, Risiko, Regulierung (wie das KI-Gesetz der Europäischen Union) und Governance-Probleme.
- Halten Sie den Schwung aufrecht, indem Sie Folgendes messen: Mehr als 40 % der Befragten gaben an, dass ihre Unternehmen Schwierigkeiten haben, die genauen Auswirkungen ihrer generativen KI-Initiativen zu ermitteln und zu messen.
Hier sind 10 wichtige Punkte aus dem Deloitte-Bericht:
- Die meisten Unternehmen erhöhen ihre Investitionen in generative KI: Angesichts des enormen Nutzens, der bisher gesehen wurde, geben 67 % der Unternehmen an, dass sie ihre Investitionen in generative KI erhöhen. Am häufigsten wurden andere Vorteile als Produktivität, Effizienz und geringere Kosten genannt – 58 % nannten Vorteile wie mehr Innovation (12 %), verbesserte Produkte und Dienstleistungen (10 %) und verbesserte Kundenbeziehungen (9 %).
- Unternehmensführer kümmern sich In über KI: Umfrageteilnehmer gaben an, dass das Interesse an generativer KI bei den meisten Führungskräften (63 %) und Vorständen (53 %) nach wie vor „hoch“ oder „sehr hoch“ ist.
- Die zunehmende Einführung von KI in Unternehmen sollte Priorität haben: Viele generative KI-Bemühungen befinden sich jedoch noch in der Test- oder Machbarkeitsstudie, wobei die meisten Befragten (68 %) angaben, dass ihre Organisationen 30 % oder weniger ihrer generativen KI-Experimente vollständig in die Produktion überführt haben. Die meisten Unternehmen haben weniger als ein Drittel ihrer generativen KI-Experimente in der Produktion umgesetzt
- Entscheidende Elemente für die Skalierung generativer KI-Initiativen vom Pilotprojekt zur Produktion umfassen (ich habe die Elemente, die meiner Meinung nach am wichtigsten sind, fett hervorgehoben):
– Ein Portfolio klarer, wirkungsvoller Anwendungsfälle
– Ehrgeizige Strategie und Fokus auf Wertmanagement
– Starke Zusammenarbeit im Ökosystem
– Starke Governance
– Agile Betriebsmodelle und Bereitstellungsmethoden
– Integriertes Risikomanagement
– Transparenz, um Vertrauen in sichere KI aufzubauen
– Veränderungen in Rollen, Aktivitäten und Kultur
– Akquise externer Talente und Entwicklung interner Talente
– Modulare Architektur und gemeinsame Plattform
– Moderne Datengrundlage
– Bereitstellung der richtigen KI-Infrastruktur
– Effektive Verwaltung und Betrieb des Modells - Das Hindernis bei der Einführung und Skalierung generativer KI ist veraltete Technologie: Technologieinfrastruktur (45 %) und Datenmanagement (41 %) schneiden am besten ab, gefolgt von Strategie (37 %), Risiko und Governance (23 %) und Talent (20 %).
- Fühlt sich die Organisation bereit, generative KI in Angriff zu nehmen? NEIN. Bereitschaft nach Kategorie – Technologieinfrastruktur (45 %), Datenmanagement (41 %), Strategie (31 %), Risiko und Governance (23 %) und Talent (20 %). Alle KI-Projekte beginnen und enden als Datenprojekte, daher sind diese Bereitschaftszahlen alarmierend.
- Die Unternehmenswelt investiert zunehmend in das Datenlebenszyklusmanagement: 5 % der Unternehmen haben ihre Technologieinvestitionen rund um das Datenlebenszyklusmanagement aufgrund generativer KI erhöht.
- Die Bedenken hinsichtlich der Datenverwaltung sind recht hoch: Verwendung sensibler Daten in Modellen (57 %), Umgang mit Datenschutzproblemen (58 %), Umgang mit Datensicherheitsproblemen (57 %), Datenkonformität, Governance (49 %), Verwendung unternehmenseigener Daten in Modellen (38 % ). Die Datenvertrauensschicht ist der Schlüssel zur erfolgreichen Implementierung generativer KI-Lösungen. Datenbezogene Probleme haben dazu geführt, dass 55 % der von uns befragten Unternehmen bestimmte Anwendungsfälle generativer KI meiden.
- Die drei Haupthindernisse für die erfolgreiche Entwicklung und Bereitstellung generativer KI-Tools und -Anwendungen hängen mit dem Risiko zusammen: Bedenken hinsichtlich der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (36 %), Schwierigkeiten beim Risikomanagement (30 %) und fehlendem Governance-Modell (29 %). Nur 23 % bewerteten ihre Organisation als sehr gut auf das Risikomanagement vorbereitet.
- Den Wert einer KI-Investition zu messen ist schwierig, aber es ist möglich: Den Ergebnissen einer Deloitte-Umfrage zufolge haben 41 % der Unternehmen Schwierigkeiten, die genauen Auswirkungen ihrer generativen KI-Bemühungen zu ermitteln und zu messen. Einige Unternehmen geben an, formale Ansätze zur Messung und Kommunikation der generativen KI-Wertschöpfung zu verwenden, einschließlich der Verwendung spezifischer KPIs zur Bewertung der generativen KI-Leistung (48 %) und der Entwicklung von Frameworks zur Bewertung generativer KI-Investitionen (38 %). Es ist erwähnenswert, dass, obwohl die meisten (54 %) Unternehmen eine Verbesserung der Effizienz und Produktivität anstreben, nur 38 % angeben, dass sie Veränderungen in der Mitarbeiterproduktivität überwachen. Und nur 35 % verfolgen die Kapitalrendite von KI.
Plus: Jeder dritte Arbeitnehmer nutzt KI mehrmals pro Woche – und sie schreien darüber
Die Untersuchung ergab, dass nur 16 % der Unternehmen angeben, regelmäßig Berichte für den CFO über den mit generativer KI geschaffenen Wert zu erstellen. Intelligente Technologieführer wissen das: Es gibt keine IT-Projekte, sondern nur Geschäftsprojekte. KI-Investitionen, -Implementierung und -Einführung müssen anhand der Geschäftsergebnisse gemessen werden – und diese müssen über Produktivitäts- und Kostensenkungsziele hinausgehen. Der beste Einsatz von Technologie besteht darin, die Lebens- und Arbeitsqualität zu verbessern – für Ihre Mitarbeiter, Kunden, Geschäftspartner und die Gemeinschaften, denen Sie dienen.
Um mehr über den Bericht „State of Generative AI in Enterprise“ von Deloitte zu erfahren, besuchen Sie Hier.
