So sind etwa drei Viertel (73 Prozent) der Unternehmen mit 20 oder mehr Mitarbeitern in Deutschland der Meinung, KI sei die wichtigste Zukunftstechnologie. Aber gerade einmal 6 Prozent setzen KI selbst ein, lediglich jedes Fünfte (22 Prozent) plant die KI-Nutzung oder diskutiert darüber. Vor einem Jahr fiel der Anteil mit 2 Prozent KI-Nutzern und 9 Prozent, die planen oder diskutieren, aber noch deutlich niedriger aus. Das ist das Ergebnis einer repräsentativen Umfrage unter 603 Unternehmen aller Branchen mit 20 oder mehr Mitarbeitern im Auftrag des Digitalverbands Bitkom. Bei Künstlicher Intelligenz herrsche kein Erkenntnis-, sondern ein massives Umsetzungsproblem, so Bitkom-Präsident Achim Berg. So gebe es in den Unternehmen zwar einen breiten Konsens über die herausragende Bedeutung der Technologie für die Zukunftsfähigkeit der Wirtschaft. Aber die Mehrheit tue sich schwer damit, dieses Wissen für das eigene Geschäft zu nutzen.

KI und Data Analytics	20.02.2020
Ob auf dem Bahnhof oder beim Arzt: Was KI in der Praxis alles leisten kann
	Alle reden über Künstliche Intelligenz und Datenanalyse – aber vielen Unternehmen fehlt es an Ideen, wie sie die Technologien einsetzen können. Zwölf konkrete Anwendungsbeispiele für KI und Big-Data in der Industrie finden Sie hier…

Je größer das Unternehmen, desto mehr Chancen werden gesehen

Aktuell sieht jedes vierte Unternehmen (28 Prozent) KI als eine Gefahr für das eigene Unternehmen, 17 Prozent sehen sogar ihre Existenz bedroht. Und 8 von 10 Unternehmen (81 Prozent) erwarten, dass ausländische Digitalunternehmen durch ihre führende Stellung bei KI zu einer ernstzunehmenden Konkurrenz deutscher Kernindustrien wie etwa der Automobilbranche werden.

Immerhin: Eine knappe Mehrheit (55 Prozent) der Unternehmen sieht KI für sich selbst vor allem als Chance. Dabei gilt: Je größer das Unternehmen, desto mehr Chancen werden gesehen. So sehen nur 53 Prozent der Unternehmen mit 20 bis 99 Mitarbeitern KI als Chance, bei Unternehmen mit 100 bis 499 Beschäftigten sind es aber 73 Prozent, in der Gruppe von 500 bis 1.999 Mitarbeitern 74 Prozent und bei 2.000 oder mehr Mitarbeitern sogar 84 Prozent.

14 Prozent aller Unternehmen gehen allerdings davon aus, dass KI gar keine Auswirkungen auf das eigene Geschäft hat.

Einfache Aufgaben mit schnellem Nutzen

Bei den Unternehmen, die heute bereits KI einsetzen, sind fortgeschrittene Anwendungen eher die Ausnahme. So geben rund zwei Drittel (69 Prozent) an, KI im Marketing für so genanntes Targeting und personalisierte Werbung zu nutzen. Bei jeweils 4 von 10 (40 Prozent) unterstützt KI bei der automatisierten Buchung von Zahlungen und bei der automatisierten Beantwortung von Anfragen oder Reklamationen. Jedes Dritte (32 Prozent) gibt an, KI für die Preisoptimierung zu nutzen, jedes Vierte (25 Prozent) für die vorausschauende Wartung. 19 Prozent nutzen KI zur Planung von Transportrouten, 17 Prozent zur Erstellung automatisierter Forecasts. Fast überhaupt nicht eingesetzt wird KI zur Vorauswahl von Bewerbern (2 Prozent) und bei der Produktentwicklung, etwa durch Simulationen (1 Prozent).

Hohe Erwartungen an KI

Fragt man dagegen jene Unternehmen, die bislang noch keine KI einsetzen, ergibt sich ein völlig anderes Bild. Ihnen schweben vor allem Szenarien vor, wo eine KI Anfragen und Reklamationen automatisch beantwortet (95 Prozent), Transportrouten plant (88 Prozent), vorausschauend Wartung empfiehlt (86 Prozent), automatisch Zahlungen bucht (84 Prozent) und Werbung personalisiert (83 Prozent). Ebenfalls häufig genannt wird der KI-Einsatz für automatisierte Forecasts (78 Prozent) und Preisoptimierung (70 Prozent). Aber auch den Einsatz von KI für die Produktentwicklung (56 Prozent) und die Vorauswahl von Bewerbern (54 Prozent) können sich die Unternehmen vorstellen.

KI entlastet Mitarbeiter und verhindert Fehler

An ganz anderen Stellen erwarten die Unternehmen Vorteile durch den KI-Einsatz. Rund jedes zweite Unternehmen gibt an, dass KI die Mitarbeiter entlastet (51 Prozent) und menschliche Fehler im Arbeitsalltag vermeidet (45 Prozent). Jedes dritte (35 Prozent) erwartet schnellere und präzisere Problemanalysen. Jeweils gut jedes vierte Unternehmen rechnet durch KI mit einem reduzierten Ressourcenverbrauch und einer geringeren Umweltbelastung (27 Prozent), erwarten, dass sich Mitarbeiter dank KI auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können (26 Prozent) und dass die KI Fachwissen liefert, das sonst nicht vorhanden wäre (24 Prozent). Wenig Hoffnung machen sich die Unternehmen hingegen, dass ihnen eine KI Kosten spart (16 Prozent) oder dass sie völlig neue Produkte und Dienstleistungen ermöglicht (15 Prozent).

Keine Zeit und fehlendes Engagement

Trotz der Vielzahl von Möglichkeiten will nur eine Minderheit der Unternehmen in diesem Jahr in KI investieren. Gerade einmal 15 Prozent planen KI-Investitionen und nur 6 Prozent geben an, bereits in der Vergangenheit investiert zu haben. 13 Prozent planen für das kommende Jahr oder später KI-Ausgaben. Die große Mehrheit von 59 Prozent hat aber noch nie in KI investiert und hat auch keine entsprechenden Pläne. Als Hauptgründe für die Investitionszurückhaltung nennen die befragten Manager und Unternehmer fehlende Zeit (70 Prozent) und dass es im Unternehmen niemanden gibt, der sich um das Thema kümmert (56 Prozent). In jeweils 4 von 10 Unternehmen (44 Prozent) dauert der Entscheidungsprozess noch an oder man zögert noch, um zunächst die Erfahrungen anderer abzuwarten. 38 Prozent geben an, für KI kein Geld zu haben und 36 Prozent beklagen die unklare Rechtslage. Jedes fünfte Unternehmen (20 Prozent) sieht keinen Nutzen von KI für das eigene Unternehmen.

Weitere Informationen zu der Bitkom-Befragung finden Sie hier.

Erfolgsmodell Data Analytics: der praktische Einstieg in die Welt der Künstlichen Intelligenz Autor: Prof. Dr. Marcus Albrecht, Dr. Tobias Schlüter Data Analytics und Digitalisierung gelten als wichtiger Schlüssel zur Bewältigung aktueller unternehmerischer Herausforderungen, generell als Schlüssel zur Zukunft. Thematisch sind sie längst im Unternehmensalltag angekommen – doch von einer systematischen Ausschöpfung ihrer Möglichkeiten sind die meisten Unternehmen noch weit entfernt. Marcus Albrecht und Tobias Schlüter bieten einen praxisorientierten Einstieg in die Welt von (Big) Data Analytics, Künstlicher Intelligenz & Co. und vermitteln das notwendige Handwerkszeug, um Data-Analytics-Projekte mit Erfolg durchzuführen. Schlüsselthema Data Analytics: Potenziale, Einsatzfelder, Anwendungsgrundlagen und Umsetzung in Geschäftsprozessen Analytics-Use-Cases erkennen und den passenden, Mehrwert schaffenden Algorithmus entwickeln Typische Risiken und Fallstricke und wie man sie im Workflow umgeht Analytics-Change-Management: Akzeptanz für Data Analytics schaffen, Mitarbeiter mitnehmen und die Arbeitsteilung Mensch/Maschine richtig gestalten Aus Daten neue Einsichten gewinnen und sie in richtige Entscheidungen, Wettbewerbsvorsprünge und bessere Unternehmensergebnisse umsetzen. Hier erfahren Sie, wie Sie das Erfolgsversprechen des Megatrends „Datenanalytik“ einlösen können.

(ESV, uw)