Ausblick 2018 - Künstliche Intelligenz

KI-Ausblick 2018: Was von Künstlicher Intelligenz aus Unternehmenssicht zu erwarten ist

KI Implementierungen werden weiterhin die Ausnahme sein

Nur eines von 20 Unternehmen hat KI umfassend in seine Angebote oder Prozesse integriert. Weniger als 39% aller Unternehmen verfügen über eine KI-Strategie. Laut MIT Sloan Management Review haben die größten Unternehmen – mit mindestens 100.000 Mitarbeitern – am ehesten eine KI-Strategie, aber nur die Hälfte davon hat wirklich eine konkrete.

Der entsprechende Auszug aus der Studie im Original:

„The gap between ambition and execution is large at most companies. Three-quarters of executives believe AI will enable their companies to move into new businesses. Almost 85% believe AI will allow their companies to obtain or sustain a competitive advantage. But only about one in five companies has incorporated AI in some offerings or processes. Only one in 20 companies has extensively incorporated AI in offerings or processes. Less than 39% of all companies have an AI strategy in place. The largest companies — those with at least 100,000 employees — are the most likely to have an AI strategy, but only half have one.“

Quelle: MIT Sloan Management Review

Trotz der Aussagen, dass KI bereits in eine Reihe von Anwendungen integriert wird, sind die Unternehmen noch lange nicht da, wo sie eigentlich sein wollen. Man befindet sich immer noch in der Phase der Einführung bzw. des Antastens. Die wenigen Unternehmen, die bereits mit der Implementierung begonnen haben bzw. über den Status eines Proof of Concepts hinaus sind, werden 2018 einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil genießen können.

 

Finanzmittel für KI werden aus Forschung und Entwicklung in das operative Geschäft wandern

Im Jahr 2018 werden die Budgets für KI aus den Forschungs- und Entwicklungsabteilungen mehr und mehr  in den operativen Betrieb fließen, da immer mehr Unternehmen die transformativen Vorteile erkennen und beginnen, KI-Konzepte in die Geschäftsprozesse ihrer Unternehmensbereiche zu integrieren. Durch diese Verlagerung werden Vorstandspositionen wie CTOs und insbesondere CDOs eine noch bedeutendere Rolle in Unternehmen einnehmen, da die Einbindung der künstlichen Intelligenz in die operativen Unternehmensprozesse eine neue Herausforderung darstellt.

 

KI wird ein wichtiger Bestandteil im Compliance Management sein

In vielen Branchen, beispielsweise im Bereich der Finanzdienstleistungen, müssen sich Unternehmen an staatliche und branchenspezifische Vorschriften halten. Um die Einhaltung zu gewährleisten und gleichzeitig den damit verbundenen Aufwand zu reduzieren, wird das Interesse an maschinenlesbaren Richtlinien steigen. Mit Hilfe von KI-Technologien kann der arbeitsintensive Prozess, der im Zusammenhang mit der Einhaltung von Compliance-Richtlinien entsteht, automatisiert werden, so dass sich die Mitarbeiter zukünftig auf die wesentliche Geschäftsentwicklung konzentrieren können.

 

Maschinelles Lernen versus RPA

Robotic Process Automation (RPA) ist eine fortschrittliche Technologie im Bereich der Büroautomatisierung, die auf dem Konzept der Softwareroboter basiert (Lesen sie hierzu auch unseren Blogeintrag [1]). RPA hat jedoch nur eine geringe Fähigkeit zum Lernen, da sich diese Technologie „lediglich“ auf regelgesteuerte und sich wiederholenden Aufgaben konzentriert.

Obwohl RPA mit diesem Bedarf bis ins Jahr 2018 immer mehr an Popularität gewonnen hat, werden KI-basierte Technologien, wie maschinelles Lernen, den größten Return of Invest bringen. Obwohl diese beiden Technologien in 2018 häufig zusammen Erwähnung finden und zusammen zum Einsatz kommen werden, wird für den ROI in Zukunft hauptsächlich KI bzw. maschinelles Lernen verantwortlich sein.

 

KI wird die Einführung von Cloud-Computing weiter vorantreiben

Während viele Unternehmen schon vor langer Zeit Cloud eingeführt haben, gibt es immer noch etliche Unternehmen, die den richtigen Mix aus Cloud und On-Premise suchen. KI wird die Unternehmen dazu bringen, diese Entscheidungen schneller und aggressiver zu treffen. Viele Unternehmen werden zukünftig sofort in die Cloud All-In gehen. Das Versprechen von “KI in der Cloud”, sprich alle Vorteile kombiniert mit größerer Erschwinglichkeit und schnelleren Implementierungen, wird die Akzeptanz für Cloud-Computing noch weiter steigern.

 

Herkömmliche Softwareentwicklung und KI/Data Science werden nicht länger getrennt sein

Man kann davon ausgehen, dass jeder Softwareentwickler in Zukunft über grundlegende Kenntnisse in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Data Science verfügen müssen. Data Science und Softwareentwicklung innerhalb eines Unternehmens waren bis zur Einführung von KI oft getrennt. Da KI in Zukunft in immer mehr in die Entwicklung von Standardsoftware integriert werden wird, bleibt dem „herkömmlichen“ Softwareentwickler keine andere Wahl sich auch eingehender mit diesen datengetriebenen Technologien bzw. Herangehensweisen zu beschäftigen.

2018 wird die Nachfrage nach KI-Experten und Data Science Spezialisten weiter überproportional steigen.

 

Hardware-Anbieter werden noch mehr in KI investieren müssen

Im Jahr 2018 werden noch mehr Hardware-Hersteller (einschließlich Chip-Hersteller) in KI investieren. Der Hersteller für Grafikprozessoren und Grafikkarten Nvidia hat es perfekt vorgemacht. Der Erfolg spiegelt sich im Aktienkurs wieder. Das maschinelle Lernen wird nicht nur in der Cloud stattfinden, sondern auch auf mobilen Endgeräten bzw. Maschinen und Geräten jeglicher Art. Das Ganze muss auch ohne eine Internetverbindung funktionieren bzw. durch die entsprechende Architektur müssen die KI-basierten Rechenmodelle direkt auf den Geräten lauffähig sein.

Hardwarelieferanten ohne eine klare KI-Strategie werden deutlich ins Hintertreffen geraten.

 

[1] Artikel zum Thema RPA

Digitale Transformation: Produktions- und Effizienzsteigerung durch RPA