03.10.2019

4 Punkte, die Unternehmen von Artificial Intelligence abhalten

Laut dem aktuellen Deloitte Global Intelligent Automation Report unter rund 500 Führungskräften weltweit, hat sich fast die Hälfte der Unternehmen mit Artificial Intelligence zur Automatisierung noch gar nicht beschäftigt. Dafür gibt es vier herausstechende Gründe.
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Künstliche Intelligenz - Artificial Intelligence - 4 Probleme, die Unternehmen von der Umsetzung abhalten
(c) fotolia / Prostock-studio

Prinzipiell versprühen die Ergebnisse des aktuellen Deloitte Global Intelligent Automation Report reichlich Optimismus. So erwarten die weltweit rund 500 befragten Führungskräfte im Schnitt, dass die Automatisierung durch Artificial Intelligence die Personalkapazität in ihren Unternehmen innerhalb der nächsten drei Jahre um 27 Prozent erhöht. Sprich: Sie können mehr Leute einstellen, die dann zudem sinnerfüllteren Tätigkeiten nachgehen, weil die AI repetitive Arbeitsschritte übernimmt.

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Bei 64 Prozent keine AI in der Unternehmensstrategie

Ganz nachvollziehbar ist diese Zahl dann aber doch nicht. Denn laut eben dieser Studie setzen 42 Prozent der Unternehmen noch nicht einmal in Teilbereichen auf Prozessautomatisierung – auch jene, bei der noch keine AI involviert ist. Mit intelligenten und regelbasierten Automatisierungstechnologien – also jenen mit AI – hätten sich “fast die Hälfte” der befragten Unternehmen “noch nicht beschäftigt”. 64 Prozent der Unternehmen haben AI noch nicht in ihre Unternehmensstrategien aufgenommen. Und nur elf Prozent der befragten Unternehmen skalieren bereits ihre AI-Technologien, machen also relevante Umsätze damit.

Noch nicht bereit für Artificial Intelligence?

Es ist freilich nur eine Momentaufnahme. Denn allein seit vergangenem Jahr habe sich die Anzahl an Unternehmen, die erfolgreich AI-Anwendungen skaliert hat, verdoppelt, so die Deloitte-Studie. Auf der einen Seite der Skala geht es also rapide voran. Auf der anderen Seite scheinen aber zahlreich Unternehmen noch überhaupt nicht bereit für den Einsatz von Artificial Intelligence.

4 zentrale Probleme

Laut Deloitte Global Intelligent Automation Report hakt es vor allem bei vier Punkten:

1. Keine Automatisierung ohne Standardisierung

Ein zentrales Problem ist laut Studie das Fehlen einheitlicher Geschäftsprozesse. Denn automatisiert werden kann nur, was bereits standardisiert ist. 36 Prozent der Befragten gaben demnach an, dass fragmentierte Prozesse eine große Hürde bei der Implementierung darstellen.

2. Fehlende IT-Kompetenz im Unternehmen

Auch von technischer Seite her müssen die Voraussetzungen für die Implementierung gegeben sein. 17 Prozent der befragten Führungskräfte gestehen ein, dass die unternehmensinterne IT derzeit nicht bereit für die Automatisierung ist.

3. Mangelnde Fähigkeiten in der Belegschaft

Auch sonst sieht man seitens der Führungskräfte das Problem häufig in der Belegschaft. Mehr als ein Drittel hat laut Studie bisher von der Skalierung dieser Technologien abgesehen, weil ein Mangel an den dafür benötigten Fähigkeiten bei den Mitarbeitern vermutet wird.

4. Das Problem der Umschulung und der neuen Rollen

Fast zwei Drittel der Unternehmen haben sich zudem noch keine Gedanken gemacht, welche Teile ihrer Belegschaft aufgrund der Automatisierung umgeschult werden müssen und 44 Prozent der Unternehmen haben sich noch gar nicht mit den neuen Rollen und Aufgaben ihrer Mitarbeiter auseinandergesetzt.

⇒ Zur Studie

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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