Künstliche Intelligenz: Mittelstand könnte Anschluss verlieren

Erst vier Prozent der Unternehmen in Deutschland setzen Künstliche Intelligenz (KI) ein, zwei Prozent implementieren KI-Systeme zurzeit, 17 Prozent planen KI-Einsätze oder testen sie, 28 Prozent halten KI für relevant, planen jedoch keinen Einsatz – und 48 Prozent halten KI nicht für relevant für das eigene Unternehmen.

Diese Ergebnisse ergab die Studie 'Künstliche Intelligenz in Unternehmen' der Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PricewaterhouseCoopers (PwC) in Kooperation mit Kantar Emnid. Das Markt- und Meinungsforschungsinstitut hat im 4. Quartal 2018 für PwC 500 Entscheider privatwirtschaftlicher Unternehmen befragt. Dabei ging es darum, ob und wo die Unternehmen KI einsetzen, was die Unternehmen benötigen, um von KI zu profitieren und wer KI-Treiber und Schadenswächter in den Unternehmen sind.

Vor allem KMU müssen mit Wettbewerbsnachteilen rechnen

Dass fast die Hälfte der Unternehmen KI als nicht relevant für sich ansieht, könne allerdings dazu führen, dass etliche von ihnen an Wettbewerbsfähigkeit verlieren, meinen die Studienautoren. Dazu passe unter anderem dieses Ergebnis: Weniger als ein Drittel der Befragten schätze die Gefahr, Marktanteile an Wettbewerber mit (effektiverem) KI-Einsatz zu verlieren, als sehr groß oder groß ein.

Auffällig ist auch, dass vor allem jene Unternehmen KI-affin sind, die mehr als 500 Mitarbeiter beschäftigen (83 Prozent). Dass Unternehmen mit weniger als 500 Mitarbeitern nur zu 17 Prozent KI-affin sind, bedeutet, dass insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) in Deutschland den technologischen Anschluss an die Konkurrenz verlieren könnten, heißt es in der Studie.  

KI vor allem für Datenanalysen und Prozessautomatisierung gefragt  

Als wichtigste Anwendungen betrachten die Befragten aktuell Datenanalysen für Entscheidungsprozesse (70 Prozent) und Prozessautomatisierungen (63 Prozent). Bei letzterer ist die Meinungsdifferenz zwischen KI-affinen und KI-fernen Unternehmen am größten: 77 Prozent der KI-affinen Unternehmen sehen Prozessautomatisierung als relevant an, während es bei den KI-fernen Unternehmen weniger als die Hälfte ist.

Datenqualität und Compliance sind wichtigste Erfolgsfaktoren

Nach den Voraussetzungen für erfolgreiche KI-Anwendungen befragt, nannten die Unternehmensentscheider die zugrunde liegenden Daten als wichtigsten Aspekt. Deren Bedeutung schätzen insgesamt 69 Prozent als groß oder sehr groß ein. Die Bedeutung von Compliance-Anforderungen und regulatorischen Maßnahmen ist für 59 Prozent groß oder sehr groß; ebenfalls 59 Prozent priorisieren den Aufbau von KI-Kompetenzen bei Mitarbeitern stark. Dagegen wird der Einfluss des KI-Einsatzes auf die Unternehmensreputation als weniger wichtig erachtet (35 Prozent).

KI soll Menschen im Arbeitsalltag viel mehr helfen als ersetzen

KI-Lösungen weisen unterschiedliche Autonomiegrade auf: Einige agieren weitgehend selbstständig, andere entlasten die Menschen nur teilweise. Nach dem angestrebten Autonomiegrad befragt, geben 71 Prozent der KI-affinen Unternehmen an, dass KI die Beschäftigten bei ihrer Arbeit unterstützen soll. Dabei gehe es etwa darum, sie von Routinearbeiten und zeitintensiven Analyseprozessen zu entlasten und zugleich die Fehlerquote zu minimieren.

Hoher Anspruch an Sicherheit und Transparenz

Bezüglich Kontroll-, Effizienz- und Compliance-Maßnahmen im Zusammenhang mit KI ergab sich folgendes Bild: Im Bereich Kontrolle ist die Implementierung von Sicherheit und Transparenz in KI-Lösungen für insgesamt 91 Prozent der Entscheider wichtig oder sehr wichtig. Im Bereich Effizienz gilt das für die Überwachung des Lernfortschritts von KI-Lösungen (77 Prozent). Und im Bereich Compliance messen sie der Einhaltung von Compliance hinsichtlich Datennutzung und der Auswahl von Lern- und Trainingsdaten im Schnitt die höchste Relevanz bei.

Bei der Frage, wer die Treiber von KI-Anwendungen im eigenen Unternehmen sind, ergab sich ebenfalls ein differenziertes Meinungsbild: 70 Prozent der Entscheider sehen vor allem die IT-Fachverantwortlichen in der Verantwortung, 57 Prozent die Unternehmensleitung – und viel weniger Befragte die externen Softwarezulieferer (22 Prozent), internen Datenanalysten (20 Prozent) und internen KI-Nutzer (16 Prozent).

Zur Studie geht es hier.