13.02.2018 - 12:11

Jedes zweite Unternehmen will künstliche Intelligenz nutzen

Gerade einmal viel Prozent der Chief Information Officer (CIO) haben künstliche Intelligenz (KI) in ihren Unternehmen implementiert. Zu diesem Ergebnis kommt eine Umfrage von Gartner. 46 Prozent wollen dies aber nachholen.

„Trotz des großen Interesses an KI-Technologien bleiben die derzeitigen Implementierungen auf einem relativ niedrigen Niveau", erklärt Whit Andrews, Vice President und Analyst bei Gartner. „Es besteht jedoch Potenzial für ein starkes Wachstum, da CIOs beginnen, KI-Programme durch eine Kombination aus Buy-, Build- und Outsource-Maßnahmen einzuführen." Wie bei den meisten aufstrebenden oder unbekannten Technologien stehen auch den Early Adoptern von KI diverse Hindernisse in ihren Organisationen im Weg. Gartner-Analysten haben vier Lehren aus diesen frühen KI-Projekten gezogen.

Ziele niedrig stecken

„Gehen Sie nicht in die Falle, bei KI-Projekten in erster Linie nach harten Ergebnissen, wie direkten finanziellen Gewinnen, zu suchen", sagt Andrews. „Im Allgemeinen ist es am besten, KI-Projekte mit einem kleinen Umfang zu starten und auf "weiche" Ergebnisse wie Prozessverbesserungen, Kundenzufriedenheit oder finanzielles Benchmarking zu zielen."

Man solle zunächst erwarten, dass KI-Projekte bestenfalls Lektionen produzieren, die bei nachfolgenden größeren Experimenten, Pilotprojekten und Implementierungen helfen. Ist ein finanzielles Ziel Voraussetzung für den Start des Projekts empfiehlt Andrews, das Ziel so niedrig wie möglich zu setzen.

Menschen unterstützen, nicht ersetzen

Große technologische Fortschritte sind oft historisch mit einem Rückgang der Mitarbeiterzahl verbunden. Während die Senkung der Arbeitskosten für Führungskräfte attraktiv ist, dürfte sie Widerstand von denjenigen schaffen, deren Arbeitsplätze gefährdet scheinen. Wenn diese Denkweise verfolgt wird, können Unternehmen echte Möglichkeiten verpassen, die Technologie effektiv zu nutzen. "Wir weisen unsere Kunden darauf hin, dass sich der transformative Nutzen von KI in naher Zukunft ehesten einstellt, wenn sie eingesetzt wird, um Mitarbeitern die Durchführung höherwertiger Aktivitäten zu ermöglichen", fügt Andrews hinzu.

Gartner prognostiziert in diesem Zusammenhang, dass bis 2020 jedes vierte Unternehmen ihre Mitarbeiter der Überwachung und Steuerung neuronaler Netzwerke widmen werden.

Planung des Wissenstransfers

Gespräche mit Gartner-Kunden zeigen, dass die meisten Organisationen für die Implementierung von KI nicht gut vorbereitet sind. Insbesondere fehlen ihnen interne Fähigkeiten in der Datenwissenschaft und sie planen, sich in hohem Maße auf externe Anbieter zu stützen, um die Lücke zu schließen. 53 Prozent der Unternehmen in der CIO-Umfrage bewerteten ihre eigenen Fähigkeiten, Daten zu extrahieren und zu nutzen, als „begrenzt" - das niedrigste Niveau.

Bis 2022 werden 85 Prozent der KI-Projekte aufgrund von Verzerrungen in Daten, Algorithmen oder den für die Verwaltung verantwortlichen Teams zu falschen Ergebnissen führen, so Gartner. „Daten sind der Treibstoff für KI, daher müssen sich Organisationen jetzt darauf vorbereiten, noch größere Datenmengen für KI-Initiativen zu speichern und zu verwalten", sagte Jim Hare, Vice President Research bei Gartner. „Sich auf externe Lieferanten für diese Fähigkeiten zu verlassen, ist keine ideale langfristige Lösung. Daher sollte sichergestellt werden, dass frühe KI-Projekte dazu beitragen, Wissen von externen Experten an Ihre Mitarbeiter zu übertragen und interne Fähigkeiten Ihres Unternehmens aufzubauen, bevor Sie Ihre Projekte skalieren.“

Transparente KI-Lösungen

KI-Projekte beinhalten oft Software oder Systeme externer Dienstleister. Dabei sei es wichtig, so Gartner, dass ein Einblick in die Entscheidungsfindung in jede Servicevereinbarung integriert wird. "Ob ein KI-System die richtige Antwort liefert, ist nicht das einzige Problem", sagte Andrews. "Führungskräfte müssen verstehen, warum sie effektiv ist und Einblicke in ihre Argumentation bieten, wenn dies nicht der Fall ist."

Obwohl es nicht immer möglich ist, alle Details eines fortgeschrittenen analytischen Modells, wie eines tiefen neuronalen Netzwerks, zu erklären, ist es wichtig, zumindest eine Art von Visualisierung der möglichen Entscheidungen anzubieten. In Situationen, in denen Entscheidungen einer Regulierung und Prüfung unterliegen, kann es in der Tat gesetzlich vorgeschrieben sein, diese Art von Transparenz zu gewährleisten.


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