Software und Technologie

Künstliche Intelligenz ist in Deutschland angekommen

Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Schlüsseltechnologie, deren volkswirtschaftliche Bedeutung außer Frage steht. Was hemmt, was fördert die Einführung von KI? Antworten liefert eine aktuelle Studie zum Thema KI-Adaption, die das Marktforschungsinstitut Research in Action (RIA) im Auftrag von Interxion in acht europäischen Ländern durchgeführt hat.

KIDie Deutschland-Ergebnisse sprechen eine klare Sprache: 5,8 Prozent der hiesigen Studienteilnehmer nutzen KI bereits in verschiedenen Anwendungsfeldern. 26,4 Prozent setzen die Technologie in einem ersten Anwendungsszenario ein. Weitere 34,4 Prozent erproben KI zurzeit. Hinzu kommen 19,6 Prozent, die den Einsatz kurzfristig planen. Lediglich 3 Prozent haben sich demgegenüber noch nicht mit KI befasst.

„In den meisten Unternehmen ist KI keine theoretische Option mehr, sondern praktische Realität“, sagt Jens Prautzsch, Geschäftsführer von Interxion Deutschland. „Die RIA-Studie zeigt aber auch ganz klar, welche Hürden der KI-Trend in einzelnen Branchen noch überwinden muss. Das betrifft zum Beispiel Informationslücken im Hinblick auf geeignete IT-Infrastrukturen oder auch die Schwierigkeit, eine valide Abschätzung zur Amortisation von KI-Investitionen vorzunehmen.“


Positionspapier

„Künstliche Intelligenz und ERP“

Das aktuelle Bitkom-Positionspapier „Künstliche Intelligenz und ERP“ greift einige der wichtigsten Fragen im Themenfeld ERP und KI auf und versucht, sie einzuordnen und zu beantworten.

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Marktdurchdringung von KI im Branchenvergleich

Ein differenzierteres Bild des KI-Einsatzes zeigt ein Vergleich zwischen verschiedenen Branchen im Raum DACH. Demnach sind Finanzdienstleister besonders aufgeschlossen für KI: 96,3 Prozent von ihnen nutzen KI-Implementierungen, testen sie momentan oder planen den kurzfristigen Einsatz. Auf Rang 2 und 3 der KI-Pioniere folgen Unternehmen aus der verarbeitenden Industrie (95 Prozent) sowie aus dem Gesundheitswesen und der Chemiebranche (90,2 Prozent). Aufholbedarf deckt die Studie dagegen im öffentlichen und gemeinnützigen Sektor auf: Hier nutzen, testen oder planen lediglich 15,7 Prozent der Befragten den KI-Einsatz. Mehr als doppelt so viele – nämlich 36,8 Prozent – haben sich bislang noch nicht mit dem Einsatzpotenzial von KI in ihrer Organisation befasst. Und während branchenübergreifend fast vier von fünf Unternehmen KI spätestens in zwei Jahren nutzen oder erproben wollen, schließen dies 47,4 Prozent aller Ämter und Behörden für sich aus.

KI-Erfolg: Auch eine Frage der richtigen Infrastruktur

Als Plattform für KI-Anwendungen bevorzugt durchschnittlich fast jedes zweite deutsche Unternehmen (48,8 Prozent) Inhouse-Lösungen, überwiegend (43,5 Prozent) flankiert durch externe Beratungsleistungen. 34,4 Prozent favorisieren Public-Cloud-Angebote, etwa von Google, Microsoft oder Amazon, während 16,8 Prozent auf Leistungen eines IT-Serviceproviders setzen. Hierbei verdeutlicht ein Blick auf die einzelnen Branchen in der DACH-Region: Je stärker die aufsichtsrechtliche Regulierung in einem Sektor, desto ausgeprägter ist die Neigung zu inhouse betriebenen KI-Infrastrukturen. Über die gesamte DACH-Region betrachtet gilt das zum Beispiel für die Finanzwirtschaft, die mit 76 Prozent um knapp 30 Prozentpunkte über dem Branchendurchschnitt (46,7 Prozent) bei Inhouse-Lösungen mit und ohne externe Beratung liegt. Im Gegensatz dazu votiert die übergroße Mehrheit der Befragten aus der Medien- und Telekommunikationsbranche (86,8 Prozent), der Retail- und Konsumgütersparte (85,1 Prozent) und aus dem Reise- und Transportgewerbe (84 Prozent) in DACH für eine externe KI-Infrastruktur – entweder bei einem IT-Serviceprovider oder in einer Public Cloud.

Was bremst die KI-Einführung?

In Deutschland zeigen sich schwer kalkulierbare Kosten mit unklarem Return on Investment für eventuelle KI-Investitionen (22,4%) als größte KI-Hürde über alle Branchen hinweg. Sie erreichen die meisten Nennungen bei der Frage nach den drei größten Hürden. An zweiter und dritter Stelle stehen das fehlende KI-Knowhow (18,5 Prozent der Nennungen) sowie die unzureichende Einbettung in die übergeordnete Unternehmensstrategie (14,1 Prozent). In Bezug auf die infrastrukturellen Anforderungen sind zudem der Mangel an KI-optimiertem Equipment (21,3 Prozent) und die Unklarheit zur Verfügbarkeit von Rechenzentrumskapazitäten (17,1 Prozent) weitere genannte Engpässe.

„Die Studienergebnisse lassen konkreten Beratungsbedarf erkennen“, resümiert Holger Nicolay, Business Development Manager bei Interxion Deutschland. „Public-Cloud-Angebote erleichtern Dank niedrigem Investitionsbedarf den Einstieg in KI-Projekte. IT-Serviceprovider helfen beim Mangel an eigenen Spezialisten und dem Bedarf an maßgeschneiderten Dienstleistungen. Nicht zuletzt sorgt die Kombination von KI-Services aus der Public Cloud mit eigener, KI-optimierter Hardware im Colocation-Data-Center für hochperformante und kosteneffiziente Lösungen. So können sich fertige Cloud-Module mit Spezialhardware und ihren vortrainierten Branchenlösungen in hybriden Implementierungen optimal ergänzen.“

Für die Nachbarstaaten Schweiz und Österreich zeichnet die Studie in fast allen Aspekten ein ähnliches Bild wie in Deutschland. In einem Punkt jedoch zeigen sich auffallende Abweichungen: Während in Deutschland 48,8 Prozent der Befragten zu einer Inhouse-Lösung (davon 43,5 mit externen Beratern) für ihre KI-Anwendungen tendieren, nutzt fast die Hälfte der österreichischen Studienteilnehmer (49,6 Prozent) dafür Public-Cloud-Dienstleistungen. Dieses infrastrukturbezogene KI-Nutzungsgefälle könnte ein Hinweis auf ungleiche Geschwindigkeiten bei der Cloud-Adaption innerhalb der DACH-Region sein.


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