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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© Tom Jackson via Pexels

Erst vor wenigen Tagen berichtete brutkasten, dass die ÖBB Postbus beim Forum Alpbach einen autonomen Bus testen wird. Der Regelbetrieb mit bis zu 100 fahrerlosen Fahrzeugen ist hierzulande frühestens ab 2028 geplant. Was in Österreich also noch Zukunftsmusik ist, wird in Kalifornien gerade in einer ganz anderen Dimension Realität: Schwere autonome Lkw dürfen dort ab sofort auf öffentlichen Highways getestet werden.

Ein Heimspiel mit Verspätung

Die Situation hatte bislang etwas Paradoxes: Auf autonomes Fahren spezialisierte Firmen wie Aurora und Kodiak entwickeln ihre Technologie direkt im Silicon Valley, durften ihre schweren Trucks aber lange nicht auf kalifornischen Straßen erproben. Aurora wurde 2017 von drei Veteranen der Selbstfahr-Branche gegründet, unter anderem ehemals bei Tesla und beim Google-Ableger Waymo. Kodiak wiederum hat sich auf autonome Sattelschlepper spezialisiert.

Fahrzeuge ab 10.001 Pfund Gesamtmasse waren vom Testbetrieb ausgeschlossen. Mit neuen Regeln, die am 28. April beschlossen wurden, ist damit Schluss. Kodiak hat rund um seinen Firmensitz in Mountain View, mitten im Silicon Valley, bereits erste Fahrzeuge auf die Straße geschickt.

Von führerlosen Trucks kann trotzdem noch keine Rede sein. Die Genehmigungen gelten vorerst nur für Tests mit Sicherheitsfahrer:in am Steuer. Kalifornien will das Ganze stufenweise angehen: Auf begleitete Tests soll die fahrerlose Erprobung folgen, ein kommerzieller Einsatz ist frühestens danach denkbar.

Texas war schneller

Dass Aurora und Kodiak überhaupt schon so weit sind, liegt an Texas. Dort waren die regulatorischen Auflagen für autonomes Fahren von Anfang an niedriger, weshalb beide Unternehmen ihr operatives Geschäft zunächst dort entwickelten.

Aurora fährt seit 2025 kommerziell und fahrerlos zwischen mehreren texanischen Städten, Kodiak startete im wenig befahrenen Permian Basin und ist mittlerweile ebenfalls auf öffentlichen Highways unterwegs. Die kalifornische Zulassung erlaubt es nun vor allem Kodiak, seine Systeme erstmals auch im eigenen Heimmarkt unter anderen Verkehrsbedingungen weiterzuentwickeln.

Gewerkschaft sieht Jobs in Gefahr

Weniger Begeisterung für die neuen Regeln gibt es bei den Lkw-Fahrer:innen selbst. Die Gewerkschaft Teamsters California hat das für die Zulassung zuständige DMV (Department of Motor Vehicles) verklagt und will die Zulassung wieder kippen. Ihr Vorwurf: Die Behörde habe mögliche Sicherheitsrisiken für andere Verkehrsteilnehmer:innen nicht ausreichend untersucht.

Die Unternehmen argumentieren umgekehrt mit mehr Effizienz und langfristig höherer Sicherheit. Am Ende steht die Frage, wer die amerikanische Logistik von morgen kontrolliert und was das für Fahrerjobs und die Milliarden bedeutet, die bereits in die Technologie geflossen sind.

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