Viele Unternehmen bemühen sich um die Einführung von Tools der künstlichen Intelligenz (KI), sobald diese verfügbarer werden, aber die meisten haben noch nicht die erforderlichen Kennzahlen implementiert, um ihre Kapitalrendite zu messen.
Laut IBM verfügen viele Unternehmen auch nicht über eine umfassende KI-Strategie und kaufen nur Produkte, die auf erweiterten Funktionen basieren Studie zum KI-Bereitschaftsbarometer diese Woche veröffentlicht. Nur 17 % der im Bericht bewerteten Unternehmen verfügen über eine klar definierte KI-Strategie, wobei sich die Mehrheit, 38 %, noch in der Entwicklungsphase der KI-Strategie befindet. Weitere 30 % hatten eine KI-Strategie, die sich auf bestimmte Anwendungsfälle konzentrierte, während 7 % angaben, eine KI-Strategie zu haben, die sie letztendlich ignorierten oder nicht effektiv umsetzen konnten.
Der Bericht ergab, dass rund 43 % aufgrund der zunehmenden Verfügbarkeit von KI-gestützten Geschäftsanwendungen KI eingeführt haben. Von IBM in Auftrag gegebene Studie, durchgeführt von einem Forschungsunternehmen Ökosystembefragte 372 Technologie- und Wirtschaftsführer in fünf ASEAN-Märkten: Singapur, Indonesien, Thailand, Malaysia und den Philippinen.
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Darüber hinaus erkennen zwar 85 % die Leistungsfähigkeit der KI, aber nur 22 % messen ihren Wert und schenken dem Bericht Beachtung. Das bedeutet, dass es den meisten an klaren ROI-Kennzahlen (Return on Investment) mangelt, um festzustellen, ob ihre KI-Investitionen interne Effizienz generieren oder externe Einnahmen steigern.
Es bestehe auch eine Lücke zwischen der Art und Weise, wie Organisationen ihre KI-Bereitschaft beurteilen, und der Realität dieses Status, wie er in der Studie bewertet wird, sagte Ullrich Loeffler, CEO von Ecosystem, bei einer Pressekonferenz in Singapur. Er erklärte, dass das Forschungsunternehmen Daten sammelt, um die Bereitschaft und Reife von Organisationen bei der Einführung ihrer KI-Roadmaps anhand von vier Kriterien zu bewerten. Zu diesen Kriterien gehören Kultur und Führung, Datengrundlage und Governance-Rahmen. Es werden Bewertungen gesammelt und verwendet, um Organisationen in eine von fünf Stufen der KI-Bereitschaft einzuordnen, darunter „traditionell“, „sich entwickelnd“, „konsolidierend“, „transformativ“ und „KI-zuerst“.
Obwohl 39 % der Befragten ihre Organisationen in die Transformationsphase einordneten, ordnete die Bewertung von Ecosystem nur 4 % dieser Kategorie zu. Weitere 16 % der Unternehmen gaben an, dass bei ihnen die KI an erster Stelle steht, aber Ecosystem stellte fest, dass nur 1 % für diese Stufe der KI-Bereitschaft qualifiziert waren.
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AI-First-Organisationen schnitten in vier Schlüsselbereichen gut ab, darunter Governance, wo sie eine dedizierte Rolle bei der Überwachung der Funktion spielen und ethische KI-Lösungen entwickelt haben. Das Unternehmen verfügt außerdem über eine datenzentrierte Strategie, die einen nahtlosen Datenzugriff und eine KI-gestützte Belegschaft bietet, einschließlich eines zentralisierten Datenteams mit starken KI- und maschinellen Lernfähigkeiten.
Als Erklärung für den Mangel an Unternehmen, die bei der KI-Einführung Fortschritte machen, stellte Loeffler fest, dass es zwar einfach sei, einen Proof of Concept zu erhalten, es für Unternehmen jedoch schwierig sein könne, bei der KI-Implementierung an Größe zu gewinnen.
Er betonte außerdem, dass Unternehmen die Auswirkungen ihrer Einführung überwachen und bewerten müssen, um sicherzustellen, dass ihre KI-Anwendungen die beabsichtigten Vorteile bringen.
Untersuchungen zufolge nutzen 63 % der Unternehmen KI zur Unterstützung der intelligenten Dokumentenverarbeitung, 60 % nutzen die Technologie für Support- und Helpdesk-Anwendungen und 57 % nutzen sie für die Zahlungs- und Rechnungsautomatisierung. Weitere 56 % nutzen KI für die Technologiedokumentation, 55 % nutzen sie für die Strategie- und Inhaltserstellung und 55 % nutzen sie für Personalbeschaffungszwecke.
Ungefähr 25 % der Unternehmen betonen, dass die Identifizierung von Anwendungsfällen zur Pilotierung oder Durchführung von Proofs of Concept für ihre oberste KI-Priorität wichtig ist. 22 % betrachten die Verbesserung der Datenqualität, Interoperabilität und Konsistenz als ihre KI-Prioritäten, während 21 % die Notwendigkeit nennen, Mitarbeiter weiterzubilden und umzuschulen, um datenbereit zu sein.
Etwa 39 % gaben an, dass ihre Unternehmen über begrenzte KI-Expertise verfügen und in bestimmten Bereichen nur wenige Spezialisten haben. 26 % nutzen KI in vorhandenen Anwendungen oder Plattformen und verfügen über keine eigenständigen KI-Funktionen.
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Die Studie hebt außerdem das Fehlen eines Governance-Rahmens als Problem hervor, da nur 18 % der Organisationen eine dedizierte Rolle in den Bereichen KI und Daten-Governance spielen. 66 % verteilen diese Verantwortung auf Abteilungen oder Teams, und etwa 3 % haben keine klaren Richtlinien oder definierten Verantwortlichkeiten rund um die KI-Governance.
Darüber hinaus verfügen nur 12 % über Prozesse zur Verfolgung von Schwankungen in der Leistung von KI-Modellen oder Modellabweichungen, die sich im Laufe der Zeit auf die Ergebnisse auswirken können, heißt es in dem Bericht.
„Der wahre Vorteil für Unternehmen liegt in der Skalierung von KI, um Innovation und Produktivität zu beschleunigen“, sagte Catherine Lian, IBM General Manager für ASEAN. „Leider überschätzen viele Technologie- und Wirtschaftsführer die Fähigkeit ihrer Unternehmen, KI erfolgreich zu implementieren. Die KI-Bereitschaft erfordert eine starke Führung, eine robuste Datenstrategie, die richtigen Talente für deren Umsetzung und einen gut durchdachten Governance-Rahmen, um den verantwortungsvollen und ethischen Einsatz von KI sicherzustellen.“
„Ohne dieses starke Fundament riskieren Unternehmen Implementierungen, die sich ausschließlich auf Technologiefunktionen konzentrieren, aber die langfristigen Auswirkungen auf das Geschäft nicht berücksichtigen“, sagte Lian.
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Hans Dekkers, IBMs General Manager für Asien-Pazifik, wies auch auf die Notwendigkeit von KI neben Automatisierung hin, um Unternehmen dabei zu helfen, mit der Geschwindigkeit des Wandels Schritt zu halten.
ZDNET fragte, ob ein erhöhtes Risiko für Vorfälle wie den CrowdStrike-Ausfall bestehe – sollten Unternehmen zunehmend auf Automatisierung setzen, um Patches und andere wichtige Arbeitsprozesse zu verwalten?
Dekkers sagte, Automatisierung sei entscheidend, um Mitarbeiter von zeitaufwändigen und sich wiederholenden Aufgaben zu befreien und das Tempo von Transaktionsprozessen zu beschleunigen.
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Allerdings müsse die Automatisierung richtig umgesetzt werden, um Fehler zu vermeiden, sagte er.
Loeffler fügte hinzu, dass dies auch Teil des Governance-Rahmens einer Organisation sein sollte, einschließlich der Sicherstellung, dass KI-Anwendungen von Drittanbietern die KI-Sicherheitsrichtlinien des Unternehmens erfüllen.
