Status Quo: Künstliche Intelligenz im Jahr 2020

Wie steht es um KI? Eine kürzlich veröffentlichte Umfrage von McKinsey zeigt, dass Unternehmen künstliche Intellligenz vor allem als Intrument für mehr Wertschöpfung Ihres Unternehmens einsetzen. Diese erhalten die Unternehmen vor allem durch Umsatz. Befragte der Umfrage aus verschiedenen Branchen gab an, dass 20% ihres EBITs durch KI generiert wird und sie planen, auch als Reaktion auf die COVID-19-Pandemie und dessen Beschleunigung der Digitalisierung, noch mehr in KI zu investieren.
Veröffentlicht am
15. Oktober 2020
Lesezeit
25 minuten

Dies könnte zu einem größeren Gap zwischen Unternehmen führen, die verstärkt auf KI setzen und denen, die immer noch Schwierigkeiten haben von dieser Technologie zu profitieren. Führungskräfte in KI-orientierten Unternehmen nutzen bereits eine Reihe von Maßnahmen, die hilfreiche Hinweise für den Erfolg durch KI geben. Doch während diese Unternehmen weiter voran schreiten und KI-Risikien immer mehr minimieren können, haben die meisten Firmen noch einen langen Weg vor sich. Es fehlt vielen Unternehmen immer noch an Akzeptanz und klaren Schritten, um künstliche Intelligenz effektiv für sich zu nutzen. Parallel dazu erfahren diejenigen, die hier schon weiter sind, bereits positive Entwicklungen in Form von Umsatzsteigerung und Kostensenkung.

50% der Befragten gaben an, dass sie KI in mindestens einem Unternehmensbereich eingeführt haben

Während die Akzeptanz von KI letztes Jahr in allen Regionen ungefähr gleich war, berichten die diesjährigen Befragten, dass ihr Unternehmen KI bereits entweder in einen Prozess oder in ein Produkt integriert hat. Auch 2020 ist der High-Tech- und Telekommunikationssektor wieder führend, wenn es darum geht KI in ihrem Unternehmen zu integrieren. Gleich dahinter liegt der Automobil- und Montagesektor.

Die Bereiche, in denen Unternehmen KI einsetzen, bleiben gegenüber der Umfrage von 2019 weitgehend unverändert, wobei Service, Produktentwicklung sowie Marketing und Sales erneut die Spitzenpositionen einnehmen.

Künstliche Intelligenz ist in Produktentwicklung, Serviceentwicklung und Serviceleistungen am höchsten

Use Cases zeigen, wie die KI-Nutzung in diesen Unternehmensbereichen angewendet wird:

Produkt- und/oder Serviceentwicklung

Neue KI-basierte Produktverbesserungen
24%
Produktoptimierungen
21%

Produktion

Optimierung von Ertrag, Energie, Durchlauf
15%
Wartung
15%

Serviceleistung

Optimierung Arbeitsabläufe
24%
Geschätze Arbeitsaufwände
19%

Human Resources

Optimierung von Talent Management
15%
Leistung der Abteilung
15%

Marketing und Sales

Verbesserung Kundenservice
14%
Kundensegmentierung
17%

Supply Chain Management

Lageroptimierung
9%
Inventar- und Teile-Optimierung
9%

Risikomanagement

Risikomodelle und Analyse
16%
Fraud- und Schuldenanalyse
12%

Kapital und Strategie

Allokation des Kapitals
8%
Unterstützung für Fusionen und Übernahmen
6%

22% der Befragten gaben an, dass mind. 5% des EBITs auf KI zurück zu führen sind

Der größte Teil der Befragten gab Umsatzsteigerungen für die Bestands- und Teileoptimierung, Preisgestaltung und Verkaufsförderung, Kundendienstanalysen sowie Umsatz- und Nachfrageprognosen an. Mehr als 1/3 der Befragten gaben an, dass die Nutzung von KI die Einnahmen erhöht hat. Die Anwendungsfälle, die am häufigsten zu Kostensenkungen führten, sind die Optimierung des Talent Managements, der Contact Center-Automatisierung und der Lagerautomatisierung. Über die Hälfte der Befragten teilte mit, dass der Einsatz von KI in diesen Bereichen die Kosten gesenkt hat.

Die Umfrageergebnisse zeigen außerdem, dass einige Unternehmen, die KI einsetzen, feststellen, dass der Wert auf der jeweiligen Unternehmensebene steigt. 22% der Befragten gaben an, dass mehr als 5% des unternehmensweiten EBITs  im Jahr 2019 auf den Einsatz auf KI zurückzuführen war. 48% hatten weniger als 5 % genannt.

Darüber hinaus gibt, im Vergleich zur Umfrage von 2019, mehr als die Hälfte der Befragten einen Umsatzanstieg in den o. g. Bereichen durch KI-Nutzung an, während der Umsatz in den Bereichen ohne Einatz von künstlicher Intelligenz stabil blieb.


Nutzung von Deep Learning

2020 wurde in der Umfrage zum ersten Mal nach der Nutzung von Deep Learning gefragt - einer Art maschinellen Lernens, das künstliche neuronale Netze verwendet und dadurch eine umfangreiche innere Struktur herausbildet. Es ist eine spezielle Methode der Informationsverarbeitung, die auch überdurchschnittliche Ergebnisse liefern kann.

Das Ergebnis: Nur 16% gaben an, dass ihr Unternehmen über die Pilotphase hinaus Deep Learning weiter genutzt hat. High-Tech- und Telekommunikationsunternehmen sind hier erneut führend: 30% der Befragten aus diesen Sektoren gaben an, dass ihre Unternehmen Deep Learning integriert haben.

Was die Spreu vom Weizen trennt

Unternehmen, die erfolgreich KI nutzen und die größten Auswirkungen dessen auf das Endergebnis sehen, weisen im Allgemeinen bessere organisatorische Power auf und setzen auf klare Best Practices.
Befragte, dessen Unternehmen künstliche Intelligenz bereits intensiv nutzen, sehen die Führungskräfte ihres Unternehmens, inbesondere auf C-Level Ebene, 2,3x mehr professioneller an als Führungskräfte von Unterenehmen, die KI noch nicht oder wenig nutzen.

Befragte aus Unternehmen, die den größten Nutzen aus dem Einsatz von KI ziehen sagen, dass mind. 20% des EBITs im Jahr 2019 auf den KI-Einsatz zurückzuführen sind. Sie berichten außerdem von verschiedenen Skills, die sie von anderen Unternehmen unterscheiden:

  • Generell bessere Leistung: Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Unternehmen, die einen höheren EBIT-Beitrag durch KI sehen, insgesamt ein besseres Wachstum gegenüber dem Vorjahr verzeichnen. Die Befragten in leistungsstarken Unternehmen verzeichnen für 2019 fast doppelt so häufig ein EBIT-Wachstum von mind. 10% als Andere.
  • Bessere Unternehmensführung: Die Befragten von KI fokussierten Firmen bewerten ihre Führungskräfte häufiger als andere Befragte als sehr effizient in ihrer Arbeit.
  • Talentförderung und Mitarbeiter*innen, die mit KI umgehen können: Die Antworten der Umfrage zeigen, dass Unternehmen, die KI einsetzen, mehr von ihren digitalen Budgets in KI investieren als andere Firmen und ihre KI-Investitionen in den nächsten drei Jahren eher erhöhen. Diese Unternehmen haben im Gegensatz zum Kauf von externen Lösungen in der Regel auch die Möglichkeit, KI-Lösungen intern zu entwickeln und beschäftigen in der Regel mehr KI-Talente wie Dateningenieure, Datenarchitekten und Übersetzer. Es ist auch viel wahrscheinlicher, dass diese Unternehmen eine standardisierte End-to-End-Plattform für KI-bezogenes Data Science, Data Engineering und Anwendungsentwicklung aufgebaut haben.

Lt. der Umfrage gibt es mehrere Skil-Sets, die KI-leistungsstarke Unternehmen von Anderen unterscheiden.

Hier ein paar Beispiele aus den Umfrage-Ergebnissen:

Wir haben eine Roadmap, in der KI mit der Wertschöpfung des Unternehmens verbunden ist

Unternehmen mit KI
55%
Unternehmen ohne KI
29%

Wir haben eine definierte KI Vision und Strategie

Unternehmen mit KI
43%
Unternehmen ohne KI
17%

Die Geschäftsleitung ist voll und ganz auf die KI-Strategie des Unternehmens ausgerichtet

Unternehmen mit KI
34%
Unternehmen ohne KI
17%

Wir haben ein aktives Programm zur Entwicklung und Verwaltung einer Vielzahl von Partnerschaften mit KI-Ökosystemen (z. B. mit Unternehmen, Hochschulen).

Unternehmen mit KI
43%
Unternehmen ohne KI
28%

Die KI-Strategie ist Teil der Unternehmensstrategie

Unternehmen mit KI
53%
Unternehmen ohne KI
42%

Wir haben Technologie-Profis mit KI-Fähigkeiten im Unternehmen und ermöglichen Weiterentwicklung entlang definierter Karrierewege

Unternehmen mit KI
40%
Unternehmen ohne KI
15%

Ein ernannter und glaubwürdiger Team Leader ist berechtigt, KI-Maßnahmen in Zusammenarbeit mit Kollegen*innen in verschiedenen Abteilungen und Funktionen voranzutreiben

Unternehmen mit KI
52%
Unternehmen ohne KI
32%

Eine starke, zentralisierte Koordination von KI-Maßnahmen steht im Einklang mit einer engen Zusammenarbeit mit unseren Kunden

Unternehmen mit KI
42%
Unternehmen ohne KI
25%

Recruiting und Onboarding von KI-Talenten

Unternehmen mit KI
36%
Unternehmen ohne KI
21%

Es ist klar, welche Art von KI-Talent benötigt wird (z. B. Rolle und Qualifikation)

Unternehmen mit KI
45%
Unternehmen ohne KI
33%

Wir fühlen uns wohl damit, Risiken mit KI-bezognenen Investionen einzugehen

Unternehmen mit KI
65%
Unternehmen ohne KI
31%

Wir verwenden fortgeschrittene Prozesse (z. B. Datenoperationen, Microservices), um KI einzusetzen

Unternehmen mit KI
57%
Unternehmen ohne KI
23%

Wir haben einen klaren Rahmen für den Einsatz von KI, der alle Schritte des Entwicklungsprozesses abdeckt und KI-bezogene Risiken verwaltet

Unternehmen mit KI
42%
Unternehmen ohne KI
14%

Wir verwenden Design Thinking und beziehen unsere Kunden in die Entwicklung von KI-Tools mit ein

Unternehmen mit KI
56%
Unternehmen ohne KI
38%

KI-Entwicklungsteams im gesamten Unternehmen folgen einem Standardprotokoll, um KI-Tools zu erstellen und bereitzustellen

Unternehmen mit KI
33%
Unternehmen ohne KI
16%

Wir verfügen über Standard-Tool-Frameworks und Entwicklungsprozesse für die Entwicklung von KI-Modellen

Unternehmen mit KI
51%
Unternehmen ohne KI
19%

Wir wissen, wie oft KI-Modelle aktualisiert werden müssen und tun dies anhand klar definierter Kriterien

Unternehmen mit KI
45%
Unternehmen ohne KI
15%

Wir verwenden automatisierte Tools, um KI-Modelle zu erstellen und zu testen

Unternehmen mit KI
48%
Unternehmen ohne KI
20%

Wir verfolgen die Leistung und Erklärungen des KI-Modells, um sicherzustellen, dass sich die Ergebnisse und/oder Modelle im Laufe der Zeit verbessern

Unternehmen mit KI
53%
Unternehmen ohne KI
29%

Wir verwenden ein standardisiertes Tool-Set, um Daten-Pipelines zu erstellen

Unternehmen mit KI
44%
Unternehmen ohne KI
23%

Wir haben einen Hochleistungs-Computing-Cluster für KI-Workloads

Unternehmen mit KI
37%
Unternehmen ohne KI
16%

Wir verwenden eine standardisierte End-to-End-Plattform für KI-bezogene Data Science, Data Engineering und Anwendungsentwicklung

Unternehmen mit KI
40%
Unternehmen ohne KI
20%

Wenn nicht genug Datensätze vorhanden sind, generieren wir künstliche Daten, um unsere KI-Modelle zu trainieren

Unternehmen mit KI
49%
Unternehmen ohne KI
16%

Wir integrieren schnell interne strukturierte Daten, um sie in KI-Maßnahmen zu verwenden

Unternehmen mit KI
56%
Unternehmen ohne KI
28%

Wir haben klar definierte Governance-Prozesse für wichtige datenbezogene Entscheidungen

Unternehmen mit KI
43%
Unternehmen ohne KI
21%

Wir haben skalierbare interne Prozesse zur Kennzeichnung von KI-Trainingsdaten

Unternehmen mit KI
39%
Unternehmen ohne KI
18%

Wir haben Protokolle, um eine angemessene Datenqualität sicherzustellen

Unternehmen mit KI
48%
Unternehmen ohne KI
29%

Eine klare Datenstrategie unterstützt und ermöglicht KI

Unternehmen mit KI
44%
Unternehmen ohne KI
21%

Risiken künstlicher Intelligenz managen

Während viele Unternehmen die meisten KI-Risiken immer noch nicht anerkennen, haben eine Handvoll von ihnen diese bereits geringfügig gemindert.

Die Umfrage-Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine Minderheit der Unternehmen viele Risiken einer Nutzung von künsticher Intelligenz erkennen, doch 2020 weniger daran arbeiten, diese zu verringern – 2019 war dies noch der Fall.

Cybersicherheit ist nach wie vor das einzige Risiko, das die Mehrheit der Befragten für relevant hält.

Nationale Sicherheit und körperliche Unversehrheit werden 2020 hingegen häufiger als Risiko genannt als 2019.

Unternehmen, die KI einsetzen, erkennen und mindern die meisten Risiken mit größerer Wahrscheinlichkeit als die, die KI nicht nutzen.
 Beispielsweise gaben Befragte aus Unternehmen, die KI im Einsatz haben, 2,6x häufiger an, dass ihre Firma in Bezug auf Kapitalrisiken KI-basierte Empfehlungen mit betrachtet und in Entscheidungsfindungen integriert.

Best Practices umsetzen - Zitate von Führungskräften, die KI aktiv nutzen

Führungskräfte, die intern erhebliche Fortschritte bei der Einführung von KI erzielen konnten, teilten im Rahmen der Umfrage mit, dass sie diese mittlerweile für essentiell im Unternehmen halten und in ihre tägliche Arbeit integriert haben.

KI als Strategiehebel

“Unser KI-Programm wurde bottom-up in unserem Unternehmen ins Leben gerufen und der CEO unterstützt unsere Ideen nicht nur, er sieht sie als strategische Chance an.”
Head of AI, Data and Analytics eines internationalen Öl- und Gasunternehmens

„Investitionsentscheidungen werden bei uns vom Vorstand getroffen. Wenn wir einen Anwendungsfall implementiert haben, stellen wir sicher, dass das Business Team ihn an das Board meldet, so dass für alle Transparenz über die Ergebnisse gewährleistet wird und auch klar ist, warum wir unsere Bemühungen in dem jeweiligen Fall weiter ausweiten sollten.“
Manager Analytics einer großen Bank

KI im Bereich Talent Management und Unternehmensführung


„Wir investieren ziemlich stark in die Rekruitierung von Talenten. Wenn Sie eine Belegschaft von Zehntausenden Menschen haben, müssen Sie darüber nachdenken, wie Sie diese gesamte Belegschaft voranbringen können. Aus diesem Grund tun wir dies auf zwei Ebenen:

  1. In Zusammenarbeit mit einem führenden Technologieunternehmen, um die Daten- und KI-Fähigkeiten von Mitarbeiter*innen zu verbessern.
  2. Wir verbessern die Fähigkeiten und das Verständnis der KI in der Geschäftsleitung durch spezielle Kurse.“

Manager Analytics einer großen Bank

KI als festen Bestandteil annehmen

„Der Aufbau der Technologie hat viel weniger Zeit in Anspruch genommen als die Ausrichtung und die Akzeptanz der Technologie. Während die Unternehmensführung im Allgemeinen an diese Arbeit glaubt, müssen wir ihnen trotzdem in Einzelheiten dazu berichten, was die Arbeit tatsächlich beinhaltet, wie sie ihren Teil unseres Geschäfts verändert und wie sie Mitarbeiter*innen das Leben erleichtert.
Das Gleiche muss wiederum mit den Mitarbeiter*innen gemacht werden. Wir haben die Erfahrung gemacht, dass es nicht ausreicht, diese zu trainieren und KI zu erklären. Wir haben es als sehr nützlich empfunden, Mitarbeiter*innen, die Expert*innen auf dem Gebiet von KI sind, direkt in den Aufbau der Lösung mit einzubeziehen.”
Head of Analytics and Insights eines Pharamunternehmens

Quellen dieses Artikels und Hintergrund der Umfrage:

McKinsey hat vom 9. bis 19. Juni 2020 in einer Online-Umfrage 2.395 Personen befragt, die die gesamte Bandbreite aus verschiedenen Ländern, Branchen, Unternehmensgrößen, Funktionen und Unternehmenszugehörigkeit repräsentieren.
Von diesen Befragten gaben 1.151 an, dass ihre Organisationen KI in mindestens einem Unternehmensbereich nutzen und es wurden Ihnen dann Fragen zur KI-Nutzung in ihrer Firma gestellt. McKinsey führte zwischen Mai und August 2020 auch Interviews mit Führungskräften über den Einsatz von KI in ihren Unternehmen durch. Die o. a. Zitate der Führungskräfte wurden während dieser Interviews gesammelt.Die gesamten Umfrageergebnisse hat McKinsey auf ihrer Website veröffentlicht (Link). Inhalte dessen habe ich in diesem Artikel auf Deutsch wiedergegeben.

Quelle zum Bild: istock/jamesteohart

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