WANTED: Machine-Learning-Experten!
Das mit Abstand größte Hemmnis bei der Umsetzung von Machine-Learning-Projekten ist der Mangel an Fachpersonal. Das zeigt eine aktuelle Studie von IDG Research Services in Zusammenarbeit mit Lufthansa Industry Solutions, INFORM DataLab und Microsoft. Rund 37 Prozent der befragten Unternehmen in der DACH-Region nennen fehlende Fachkräfte als größte Herausforderung. Auf Platz zwei und drei folgen unzureichende Programmierkenntnisse (25 Prozent) und fehlendes internes Know-how (24 Prozent). Diese Zahlen zeigen deutlich: Der Mangel an Spezialisten und Fachwissen bremst die Umsetzung von KI- und ML-Projekten – und damit die Wettbewerbsfähigkeit vieler Unternehmen.
Fehlendes Know-how – ein hausgemachtes Problem
Fast ein Fünftel der Befragten (19 Prozent) gibt an, dass ihr Unternehmen kein Budget für Weiterbildung im Bereich Künstliche Intelligenz oder Machine Learning vorsieht. Damit entsteht ein Teufelskreis: Fehlende Investitionen in Qualifizierung führen zu Wissenslücken, die wiederum die Umsetzung datengetriebener Projekte erschweren.
Besonders kleine und mittlere Unternehmen kämpfen zudem mit mangelhafter Datenqualität – 21 Prozent sehen darin ein Hindernis. Bei Großunternehmen liegt dieser Wert bei nur sieben Prozent, was vor allem an größeren IT-Abteilungen und höheren Budgets für Qualitätssicherung liegt.
Und selbst wenn die Datenqualität stimmt, bleiben Themen wie Datenverfügbarkeit, Integration und Governance komplex – vor allem in wachsenden oder dezentral organisierten Unternehmen.
Der Knackpunkt: Know-how und spezialisierte Teams
Eines wird in der Studie besonders deutlich: Viele Unternehmen verfügen nicht über die internen Ressourcen, um Machine-Learning-Projekte zielgerichtet und effizient umzusetzen. Dabei zeigt sich der Return on Investment (ROI) solcher Projekte oft schon nach nur drei Monaten.
Doch wie kannst du als Unternehmen den Fachkräftemangel umgehen?
Der erste Impuls vieler Firmen ist, einen Data Scientist einzustellen. Das ist grundsätzlich richtig – aber selten ausreichend. Ohne ein klares Ziel, ein strukturiertes Datenverständnis und abteilungsübergreifende Zusammenarbeit bleibt das Potenzial ungenutzt.
Um nachhaltige KI-Lösungen zu entwickeln, braucht es mehr als nur eine einzelne Fachkraft. Projekte erfordern Marketing im eigenen Unternehmen, Entwicklungsarbeit, Integration, Aufbau von Domänenwissen und kontinuierliche Abstimmung.
Faustregel: Mit weniger als drei Data Scientists sollten Unternehmen nicht starten. Für kleinere Firmen kann es daher sinnvoller sein, externe Expertise hinzuzuziehen.
Ein hilfreiches Instrument zur Einschätzung ist der Data Maturity Index – also der Reifegrad, mit dem du Daten im Unternehmen nutzt. Er hilft einzuschätzen, welche Aufgaben intern abgedeckt werden können und wo externe Unterstützung effizienter ist.
Externe Unterstützung als Erfolgsfaktor
Laut Studie setzen bereits 78 Prozent der befragten Unternehmen bei Machine-Learning-Projekten auf externe Partner. Das sorgt nicht nur für schneller umsetzbare Ergebnisse, sondern verhindert auch, dass Projekte aufgrund fehlender Kapazitäten oder Personalengpässe ins Stocken geraten.
Gerade wenn kein passender Data Scientist gefunden wird, können spezialisierte Dienstleister helfen, die Projekte voranzutreiben – ohne Zeit zu verlieren.
Fazit
Machine-Learning-Projekte bieten enormes Potenzial – sie steigern Effizienz, Innovationskraft und Wettbewerbsfähigkeit. Doch fehlendes Fachwissen und personelle Engpässe bremsen viele Unternehmen aus.
Die Lösung liegt in der richtigen Kombination aus internem Know-how und externer Unterstützung. Unternehmen, die ihre Ressourcen realistisch einschätzen und gezielt Experten einbinden, sichern sich langfristig den Erfolg ihrer KI-Projekte – und bleiben in einem datengetriebenen Markt wettbewerbsfähig.
