Künstliche Intelligenz in Unternehmen – Machine Learning Studie zeigt, wo die Reise hingeht

Während der Corona-Krise haben viele Unternehmen ihre Aktivitäten im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) deutlich ausgebaut. Das zeigt eine aktuelle Studie des INFORM DataLab in Zusammenarbeit mit der Computerwoche und IDG Research Services: Zwischen April und Mai 2021 wurden 367 IT-Verantwortliche aus der DACH-Region befragt – mit spannenden Ergebnissen. Fast zwei Drittel der befragten Unternehmen setzen bereits Machine Learning (ML) ein. Kein Wunder, denn KI gilt als eines der wichtigsten Elemente der digitalen Transformation. Rund 20 % der Unternehmen haben ihr KI-Budget sogar während der Pandemie erhöht – und viele weitere planen, ab 2021 noch stärker in KI und ML zu investieren.

KI zwischen Hype und Realität

Doch nicht jedes Unternehmen nutzt KI auch wirklich sinnvoll. Einige investieren, um den Hype zu bedienen – ohne konkrete Anwendungsfälle. Andere wiederum wissen zwar, dass sie ein Problem haben, erkennen aber nicht, dass KI die Lösung sein könnte.

Ein Grund dafür liegt in der Wahrnehmung: Für viele ist Künstliche Intelligenz immer noch von Science-Fiction-Filmen geprägt – weit entfernt von der Realität in Unternehmen. Dabei gibt es längst zahlreiche praxisnahe Anwendungsfelder.

Vielfältige Anwendungsfelder für KI

Laut der Studie zählen Bild- und Spracherkennung sowie Textanalyse zu den häufigsten Einsatzgebieten von KI in deutschen Unternehmen. Diese Anwendungen kennst du vielleicht aus Chatbots, Übersetzungssystemen oder Sprachassistenten.

Doch das ist nur der Anfang. KI kann heute in nahezu jedem Geschäftsbereich echten Mehrwert schaffen – zum Beispiel in der Produktion:

Qualitätsanalyse und Ausschusserkennung:
Mithilfe von Machine Learning können riesige Datenmengen automatisiert ausgewertet werden, um die Ursachen von Qualitätsmängeln zu erkennen. So lassen sich Ausschuss und Nacharbeit deutlich reduzieren – und Kosten senken.
Liefer- und Bestandsprognosen:
KI-basierte Prognosen verbessern die Genauigkeit von Lieferzeiten um bis zu 70 % im Vergleich zu statischen Stammdaten. Das führt zu effizienterer Produktionsplanung und optimiertem Bestandsmanagement.

Diese Beispiele zeigen: KI kann nicht nur Prozesse beschleunigen, sondern auch Wertschöpfung steigern und strategische Entscheidungen verbessern.

Nach dem Use Case: Der Weg zur Umsetzung

Wenn du den passenden Use Case für dein Unternehmen identifiziert hast, folgt der nächste Schritt – die Einführung der Lösung.

Dazu gehören technologische Grundlagen wie eine skalierbare Plattform und klare Prozesse. Besonders Cloud-basierte Lösungen bieten hier Vorteile: Sie reduzieren Implementierungsaufwand und erleichtern den Betrieb einer KI-Infrastruktur erheblich.

Ebenso wichtig ist die Akzeptanz der Mitarbeitenden. Studien zeigen: Rund 34 % der Nutzer möchten nachvollziehen können, wie eine KI zu ihren Entscheidungen kommt. Nach den Kosten ist das der wichtigste Faktor bei der Auswahl einer KI-Lösung.

Das Bedürfnis nach Transparenz führt dazu, dass immer häufiger sogenannte Surrogate Models eingesetzt werden – Modelle, die komplexe KI-Entscheidungen nachvollziehbar erklären.

Datenbasierte Entscheidungen = bessere Entscheidungen

Noch setzen längst nicht alle Unternehmen auf KI – obwohl der Nutzen klar ist. Fakt ist: Datenbasierte Entscheidungen sind bessere Entscheidungen.

Ob du Prozesse optimierst, Prognosen verbesserst oder Kundenverhalten analysierst – der Einsatz von KI verschafft dir klare Wettbewerbsvorteile.

Unabhängig von Größe oder Branche gilt: Die digitale Transformation ist kein Zukunftsthema mehr, sondern der Schlüssel, um langfristig erfolgreich zu bleiben.