McKinsey Studie: Mangel an Strategien verlangsamt künstliche Intelligenz in Unternehmen

Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence; kurz: AI) ist mittlerweile in aller Munde. Wer sein Unternehmen für die Zukunft wappnen möchte, für den scheint künstliche Intelligenz die beste Investition zu sein. Obwohl immer mehr Firmen sich stetig um die Implementierung von AI-Technologien bemühen, verläuft dieser Prozess jedoch nur schleppend voran. Wieso sieht die praktische Umsetzung immer noch so spärlich aus? 

Dieser Frage ist eine weltweite McKinsey-Studie auf den Grund gegangen und offenbart uns wichtige Einblicke. Die Studie fand heraus, dass es vielen Unternehmen an grundlegenden Prozessen mangeln würde, um einerseits die Möglichkeiten für künstliche Intelligenz überhaupt zu identifizieren und zu bemessen und andererseits um die Daten zu beziehen, die für intelligente Prozesse klassischerweise benötigt wären.

50% haben erste AI-Tools übernommen

Etwa die Hälfte der 2135 Befragten gaben an, dass ihr Unternehmen bereits mindestens eine AI-Funktion in ihre klassischen Unternehmensprozesse übernommen haben, während weitere 30% schon diverse AI-Pilot Programme anvisieren. Interessant bleibt auch die Einschätzung der Unternehmen, dass künstliche Intelligenz nicht wie angenommen zum Stellenabbau führen würde.

Unternehmen, die überdies schon in hohen Anteilen ihre Produkte, Sales und Operations digitalisiert haben, nutzen demnach auch verstärkter AI-Funktionalitäten und lassen reichlich mehr Investitionen in diesen Bereich fließen als andere Branchen.

Digitalisierungsexperten: 67% setzen bereits regelmäßig auf künstliche Intelligenz

Digital versierte Unternehmen führen die Nutzung von künstlicher Intelligenz an. Etwa 67% gaben hierbei an, dass AI bereits wichtiger Bestandteil der typischen Unternehmensprozesse ist. Bei Firmen, die laut eigener Einschätzung weniger auf Digitalisierung setzen, sieht es vergleichsweise geringer aus. Nur 43% der Befragten teilten mit, dass sie künstliche Intelligenz in irgendeiner Form nutzen würden.

Nach wie vor besteht die größte Hürde in der Konzipierung von Strategien, um künstliche Intelligenz zielorientiert in Unternehmen einzubetten. Befragte identifizierten den Mangel an einer wohldefinierten Unternehmensstrategie als größtes Hindernis zur AI-Implementierung. Andere Herausforderungen umfassen:

• Einschränkung von multiplen AI-Applikationen aufgrund funktioneller Silos
• ein Mangel an technischer Infrastruktur, um künstliche Intelligenz zu unterstützen
• beschränkte Nützlichkeit von gesammelten Daten
• wenig Handlungsbereitschaft und Unterstützung seitens der Unternehmensleitung

Machine Learning, RPA und Co: Für 20% bereits relevant

Die Studie konzentrierte sich auf insgesamt neun Fähigkeiten, die von künstlicher Intelligenz profitieren könnten:

• Natural Language Understanding (NLU – Verstehen natürlicher Sprache, Schwerpunkt: Text)
• Natural Language Understanding (Schwerpunkt: Sprechen)
• Textgenerierung
• Virtuelle Agenten oder Konversationsschnittstellen (conversational interfaces)
• Maschinelles Lernen
• Materielle Robotik
• Autonome Fahrzeuge
• Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (Robotic Process Automation – RPA)

Mindestens 20% der Unternehmen haben eine der obigen Funktionalitäten übernommen. Im Großen und Ganzen sind materielle Robotik und autonome Fahrzeuge die bislang am wenigsten genutzten Tools, da sie nur in relevanten Sektoren wie etwa Logistik, Produktion oder Supply Chain zum Einsatz kommen. Etwa die Hälfte der Befragten aus der Automobilindustrie und dem Bausektor schilderten, dass Robotik in mindestens einer Funktion eingebettet wurde.

Im Supply Chain wiederum ist ein steigender Trend zugunsten AI-basierter Robotik und autonomer Fahrzeuge zu beobachten, da Unternehmen Technologien wie fahrerlose Lagerwagen oder Drohnen zur Bestandserfassung vermehrt für sich entdeckt haben. 76% der Befragten in Supply-Chain-Unternehmen hätten bereits signifikante Vorteile durch die Nutzung von künstlicher Intelligenz erzielt.

Unternehmen sehen keinen Stellenabbau

Die Interviewten waren sich mehrheitlich einig: Künstliche Intelligenz wird langfristig nicht zum Stellenabbau führen. Im Gegenteil. Unternehmen gehen davon aus, dass in den nächsten Jahren mehr Arbeitsplätze geschaffen werden können. Diese Annahme steht im Widerspruch zu anderen Studien im Bereich Artificial Intelligence. So führte eine Forrester Studie die Hypothese an, dass bis 2025 etwa 12 Millionen Jobs in den USA durch künstliche Intelligenz ersetzt werden.

Die Ergebnisse der McKinsey-Studie zeigen, dass sowohl die Digitalisierung als auch grundlegende Strategien für die Implementierung und den langfristigen Erfolg von künstlicher Intelligenz entscheidend sind. Die Studie betont, dass folgende drei wesentliche Aspekte enorm zur dauerhaften, erfolgreichen Etablierung von AI beitragen:

Digitalisierungsprozesse müssen sich kontinuierlich weiterentwickeln.

Die Ergebnisse verdeutlichen, dass Digitalisierung eine Voraussetzung ist, um einen Mehrwert aus künstlicher Intelligenz zu schöpfen.

Künstliche Intelligenz muss zum Standard avancieren.

Es reicht nicht allein aus, AI nur in kleinen Maßen umzusetzen. Vielmehr muss es in die zentralen Unternehmensprozesse eingebettet werden, damit die Bemühungen auch erste Früchte zeigen. AI muss dabei von allen Beteiligten im Unternehmen unterstützt werden, ein starker Fokus auf Change Management ist ebenso erforderlich.

Künstliche Intelligenz benötigt ‚Wegbereiter‘.

Die Implementierung von Artificial Intelligence ist ein rapider Prozess. Um Vorteile aus AI zu erzielen, sind gewisse „Wegbereiter“ gefragt. Diese sind beispielsweise die Implementation einer ausgefeilten Datenstrategie oder eine unternehmensweite Portfoliobetrachtung von AI-Möglichkeiten.

Wenn Sie sich also fragen, ob und wie künstliche Intelligenz in Ihrem Unternehmen von Vorteil wäre, überlegen Sie zuerst, welche Rahmenbedingungen vorhanden sind – und schaffen Sie erst die richtigen Voraussetzungen, womöglich mit der Hilfe von Digitalisierungsexperten.

Quelle zur Studie: https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/ai-adoption-advances-but-foundational-barriers-remain 

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