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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Die liebe Not mit AI-Act und anderen regulatorischen Anforderungen für Unternehmen in Österreich und der EU prägt die aktuelle Standort-Diskussion wie kaum ein anderes Thema. Dass man sich diese bürokratischen Hürden auch zu Nutzen machen und dabei anderen Unternehmen helfen kann, will das Wiener Startup Daiki beweisen – brutkasten berichtete bereits im Oktober über ein Millioneninvestment.

Zentrale Anwendung zur KI-Überwachung

Daiki launchte nun seine AI-Registry, wie das Startup heute bekanntgab. Die Anwendung, die über ein SaaS-Modell vertrieben wird, dokumentiert und überwacht sämtliche KI-Systeme, die im Unternehmen genutzt werden. Sie soll dabei einen umfassenden Überblick über KI-Risiken und Compliance schaffen, für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sorgen und klare Insights zur Glaubwürdigkeit und Vertrauenswürdigkeit der genutzten Systeme liefern.

“Detaillierter Katalog der KI-Systeme und -Modelle”

“Die KI-Registry ermöglicht es Unternehmen, einen detaillierten Katalog der KI-Systeme und -Modelle zu erstellen, die ihr Team verwendet oder entwickelt, indem es Vorlagen für gängige Modelle verwendet oder eigene Systembeschreibungen erstellt”, heißt es vom Startup. Nach der Fertigstellung erhielten Unternehmen ein Feedback von Daiki mit konkreten Verpflichtungen und Empfehlungen für das Qualitätsmanagement durch automatisches Benchmarking und die Überprüfung der Einhaltung durch Experten. Nach erfolgreicher Überprüfung erhalten die Unternehmen einen “trustworthiness score”.

Daiki-System auch für Unternehmen mit hohem Risiko laut AI-Act

Nicht nur reine Anwender, sondern auch Unternehmen, die gemäß EU-AI-Act als “Bereitsteller und Anbieter von KI-Systemen” mit hohem Risiko eingestuft werden, könnten mithilfe der AI-Registry alle regulatorischen Anforderungen erfüllen, betont man bei Daiki.

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