Hürden bei der KI-Anwendung überwinden
Trotz wachsender Begeisterung und steigender Investitionen verhindern einige Hürden, dass Unternehmen den Nutzen von Analytik und KI maximieren. Am häufigsten bemängeln IT-Führungskräfte in der Umfrage die Datenqualität (58 Prozent der Befragten). Als weitere Kritikpunkte folgen ungenügende Ressourcen (44 Prozent), Wissensdefizite bei den Mitarbeitenden (28 Prozent) sowie IT- und politische Einschränkungen (22 Prozent).
Mögliche Maßnahmen:
- Datengeschultes Personal: 2024 schulten nur 57 Prozent der Unternehmen ihre Mitarbeitenden für den Umgang mit Daten. Die Datenqualität hängt maßgeblich davon ab, dass Mitarbeitende diese im Arbeitsalltag korrekt einpflegen.
- Zugang zu Datensätzen: 2024 bemängelten 58 Prozent der befragten Unternehmen einen Mangel an qualitativ hochwertigen Daten für KI-Verarbeitung oder fehlenden Zugang zu diesen. Der Aufholbedarf ist groß!
- Operationalisierbare Daten: In mehr als der Hälfte der Unternehmen ist dies noch nicht der Fall (53 Prozent). Eine solide Datenanalyse kann jedoch nur auf Basis anwendungsfähiger Daten erfolgen.
- Flexible, aber kontrollierbare KI-Infrastruktur: Es lohnt sich, in ganzheitliche KI-Lösungen zu investieren, statt im Chaos vieler Einzelanbieter unterzugehen, deren Lösungen gegebenenfalls nicht direkt auf andere Systeme übertragbar sind. Solche Lösungen bieten Kontrolle, Compliance, Transparenz, zugleich aber auch die Auswahl der besten Lösungen für den jeweiligen Anwendungsfall.
Diese Punkte sind ein wesentlicher Schritt für Unternehmen, KI effektiv zu managen und kosteneffizient zu optimieren.
KI-Erfolg messbar machen
In allen Organisationen stellt sich früher oder später aber die Frage: Haben sich unsere Maßnahmen finanziell rentiert? Genau deshalb sollten Entscheider nicht nur den Zugang zu KI effizienter gestalten, sondern parallel dazu überlegen, wie sie den Erfolg von KI in der Organisation validieren. Mehr als ein Drittel der Unternehmen verfügt bereits über ein eigenes Budget für GenAI und muss damit eigentlich einer Rechenschaftspflicht gegenüber der Führungsebene nachkommen. Und immerhin investieren 65 Prozent der Befragten IT- Führungskräfte bereits erfolgreich in KI-Projekte – zumindest eigenen Angaben zufolge. Denn unter diesen Entscheidern geben 21 Prozent an, den ROI von GenAI überhaupt nicht spezifisch zu messen. Wie kann das sein?
Oftmals besteht das Problem darin, dass nicht nur eine KI-Anwendung, sondern gleich mehrere pro Unternehmen eingesetzt werden. Wenn diese dann auch noch unabhängig voneinander agieren, wird es schwer, den Überblick zu behalten und deren Wertschöpfung einheitlich zu messen. Ganzheitliche KI-Lösungen schaffen hier mit einer übersichtlichen Infrastruktur Abhilfe. Solche integrierten Anwendungen werden vorrangig als gehostete Dienste angeboten und sind längst kein Geheimnis mehr: 85 Prozent der Befragten nutzen sie bereits aktiv oder prüfen deren Potenzial.
Dezidierte Datenverantwortliche in Unternehmen können außerdem helfen, die tatsächliche Wertschöpfung von KI sichtbar zu machen. Unter sogenannten KI-Pionieren übernehmen sie die Rechenschaft für alle Anwendungen dieser Art und beziffern ihren Erfolg: 69 Prozent der Pioniere verkünden einen positiven ROI bei der Nutzung von GenAI, im Gegensatz zu 52 Prozent der Nicht-Pioniere.
Unternehmen können sich mit Hilfe von KI einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, so viel ist klar. Wer jedoch über die Pilotphase von KI-Projekten hinauskommen will, muss intern die passenden Grundlagen schaffen und die KI-gestützten Erfolge auch fortlaufend sichtbar machen. Zentrale Lösungen für KI Anwendungsfälle und Management von Daten bieten hierbei eine vorteilhafte Basis.