Kaum ein Tag vergeht ohne Neuigkeiten aus der Welt der KI. Jüngst schaffte die EU mit der neuen KI-Verordnung einen verbindlichen Rahmen für den Einsatz Künstlicher Intelligenz in Unternehmen. Doch wie weit sind die befragten Hersteller und Händler bereits mit der Implementierung von KI? Das nahm die neue ECC CLUB Studie „Intelligence Rising ─ Mit Daten, KI und Mindset in die Zukunft“, für die insgesamt 140 Händler und Hersteller mit einem Mindestjahresumsatz von 2 Mio. Euro und über 100 Mitarbeitenden befragt wurden, unter die Lupe.
Thema „auf dem Schirm“
Die Ergebnisse zeigen eine klare Richtung: 82% der befragten Unternehmen beschäftigen sich aktiv mit der Implementierung von KI, während 18% bislang keinerlei Maßnahmen in diesem Bereich ergriffen haben. Hauptgründe für die Beschäftigung mit KI sind der Wunsch nach Effizienzsteigerung (53%) und Prozessautomatisierung (44%). Unter den befragten, eher maschinell geprägten Unternehmen sind KI-Lösungen insbesondere in den Bereichen IT-Sicherheit (59%) und Logistik (58%) implementiert. Etwas weniger verbreitet sind KI-Lösungen hingegen (noch) in kundenorientierten Bereichen und bei Finanz- oder Personalthemen.
Laut den befragten Unternehmen liegen die größten Herausforderungen bei der Einführung von KI in den Bereichen Personal und Datenmanagement. 31% sehen die Integration von Daten in bestehende Systeme als Hürde, insbesondere wenn es um die Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen geht. Zudem betrachten 35% den Fachkräftemangel als zentrales Problem. Jeweils 27% der Teilnehmenden geben fehlendes Vertrauen und Wissen der Mitarbeitenden sowie die wirtschaftliche Nutzung von KI als weitere Herausforderungen an.
Investitionen vor allem in Infrastruktur
Um KI erfolgreich zu implementieren, investieren die teilnehmenden Unternehmen vor allem in den Ausbau der IT-Infrastruktur (52%) sowie in Datenschutz und Sicherheit (50%). Investitionen in die größten Herausforderungen fallen jedoch scheinbar geringer aus: Ein Drittel der Befragten investiert in Mitarbeiterschulungen, knapp ebenso viele in eine Erhöhung der Datenqualität (29%). Um eine gute Datenqualität zu erreichen, setzen Unternehmen vor allem auf Genauigkeit (59%) und Vollständigkeit (57%) der Daten. Potenziale gibt es hingegen beim Datenfluss über alle Bereiche hinweg (22%) sowie bei der Aktualität von Daten (18%).
