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KI-Studie 2020: Wie nutzen Unternehmen Künstliche Intelligenz?

KI-relevante Technologien, Strategien, Skills & Herausforderungen in der Praxis

Der Trend zu Künstlicher Intelligenz (Artificial Intelligence oder AI) ist weltweit und auch in Deutschland ungebrochen und KI kommt in immer mehr Anwendungsfeldern zum Einsatz. Die aktuelle Studie zeigt: Deutsche Unternehmen sind global gesehen auf Augenhöhe und in vielen Bereichen sehr aktiv. Doch welche AI-Technologien setzen die Unternehmen derzeit bereits ein? Welche Strategien verfolgen sie und wo sehen sie die größten Herausforderungen? Deloitte hat für die AI-Studie 2020 weltweit AI-Verantwortliche befragt, darunter 200 Entscheider aus deutschen Unternehmen.

Im Rahmen der Studie „State of AI in the Enterprise Survey – 3rd Edition“ von Deloitte gaben weltweit 2.700 AI-Experten Einblick in den aktuellen Stand der Entwicklung Künstlicher Intelligenz in ihren Unternehmen. In Deutschland wurden für die Studie 200 Interviews durchgeführt. Alle Befragten stammen aus Unternehmen, die bereits AI-Technologien eingeführt haben. Die Fragen richteten sich ausschließlich an Führungskräfte mit unmittelbarer Verantwortlichkeit für AI-Strategie, -Entscheidungsfindung, -Budgetierung und -Implementierung aus Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeitern. 44% der Teilnehmer kommen aus Unternehmen mit mehr als 10.000 Mitarbeitern. Erfahren Sie hier die Kernergebnisse der Studie. 

State of Al in the German enterprise 2020 - Lesen Sie hier die Ergebnisse für den deutschen Markt

Künstliche Intelligenz bereits heute unverzichtbar

Deutsche Unternehmen betrachten Künstliche Intelligenz bereits als wesentlichen Faktor für nachhaltigen Geschäftserfolg. 79% sehen diese Technologie bereits heute als sehr bedeutend oder erfolgskritisch an. Diese Einschätzung ändert sich insgesamt nicht, wenn sie die Frage nicht für heute, sondern für „in zwei Jahren“ beantworten. Allerdings steigt hier der Anteil derer, die KI als erfolgskritisch einstufen, von heute 20% auf 35%.

Deutsche Unternehmen schätzen damit Künstliche Intelligenz als eine Technologie von höchster Relevanz ein. Das zeigt auch das in der Studie ermittelte Aktivitätsniveau von durchgehend über 90% in Technologiebereichen wie Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing und Computer Vision (AR, VR und 3D-Analyse). 

Allerdings gibt es deutliche Unterschiede in verschiedenen Anwendungsfelder zwischen deutschen Unternehmen und dem Rest der Welt. So finden sich AI-Projekte mit Finanzschwerpunkt hierzulande deutlich häufiger (15% statt international 8%), sind aber in IT- und Cybersecurity-Projekten seltener anzutreffen als global gesehen. 

Implementierung: „AI as a Service“ stark nachgefragt

Statt Künstliche Intelligenz aufwendig selbst zu entwickeln, kaufen deutsche Unternehmen vielfach Algorithmen, Applikationen oder komplette AI-Lösungen „von der Stange“. Sie nutzen Artificial Intelligence entweder „as a Service“ oder als Teil von Software-Lösungen. Deutsche Unternehmen setzen stark auf externe Kompetenzen, 55% der Unternehmen kaufen KI vollständig oder überwiegend zu – im Vergleich zu den anderen Ländern (Australien, China, Frankreich, Großbritannien, Japan, Kanada, den Niederlanden und den USA) sind das 5 Prozentpunkte mehr, wobei der Trend auch international eindeutig in diese Richtung geht. Bereits die Studien der letzten 2 Jahre haben gezeigt: Viele der befragten Unternehmen verfolgen bei der Implementierung von AI-Technologie einen AI-as-a-Service (AIaaS)-Ansatz. Er ermöglicht eine erfolgreiche Umsetzung auch bei einem geringen Know-how-Stand im eigenen Unternehmen. Er vermeidet außerdem oft kostenintensive Eigenentwicklung, die sich wirtschaftlich nicht lohnen. Cloud-basierte Lösungen Künstlicher Intelligenz eröffnen auch kleineren Unternehmen, denen oft die benötigten Fachkräfte und Mittel für Eigenentwicklungen fehlen, den Zugang zu dieser zukunftsweisenden Schlüsseltechnologie.

Schnelle Amortisation vor allem in Deutschland

KI wird als Technologie vor allem eingesetzt, um einen Mehrwert zu erzeugen – möglichst in kurzer Zeit. Die Ergebnisse der Studie belegen, dass sich der überwiegende Teil der AI-Projekte bereits in weniger als zwei Jahren amortisiert, bei deutschen Unternehmen sogar noch etwas schneller als im globalen Vergleich. In der Studie wurde nach drei Kategorien von Unternehmen unterschieden: Experten, Erfahrenen und Startern. Bei den „Erfahrenen“ geben 42% der deutschen Unternehmen an, dass sich IT-Projekte innerhalb eines Jahres bezahlt machen (gegenüber 25% international). Zusammen mit den Projekten, die sich zwischen ein und zwei Jahren amortisieren, sind es 83% der deutschen Unternehmen. Insgesamt sind das 10 Prozentpunkte mehr als bei Unternehmen aus den anderen Ländern. Bei den „Experten“-Unternehmen ergibt sich ein ähnliches Bild.

Auch der deutsche Mittelstand ist im Bereich Künstlicher Intelligenz augenscheinlich gut aufgestellt und weiß, wie er mithilfe der Technologie im Unternehmen gezielt Mehrwert erwirtschaften kann.

Größte Herausforderungen: Fachkräftemangel und Commitment des Top-Managements

Der Einsatz von KI-Technologie ist keineswegs trivial und erfordert qualifizierte Fachkräfte. Wie schon im Vorjahr ist dabei der Mangel an Spezialisten in Deutschland besonders groß. Für 27% der deutschen Unternehmen ist dieser Punkt eine wesentliche Herausforderung (gegenüber 23% weltweit). Interessanterweise ist dabei die Nachfrage nach Change-Spezialisten im Vergleich zum Vorjahr deutlich gesunken und auch weit niedriger als im internationalen Vergleich. Ein deutlicher Indikator dafür, dass KI mittlerweile zum Alltagsgeschäft gehört und dafür weniger Change-Management notwendig ist. 

Trotzdem fehlt bei 21% der befragten Unternehmen in Deutschland das Commitment aus der Führungsetage (global: 18%). Offensichtlich müssen viele KI-Verantwortliche nach wie vor Überzeugungsarbeit beim Top-Management leisten – aber das anscheinend mit Erfolg, denn anders als im Ausland scheitern KI-Projekte hierzulande deutlich seltener wegen zu knapper Budgets. Auch der Nachweis, dass KI-Projekte Mehrwerte erzeugen, wird von vielen deutschen Unternehmen als geringste Herausforderung gesehen. 

Deutsche Unternehmen befinden sich beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz weitgehend auf Augenhöhe mit der internationalen Konkurrenz. Besonders erfreulich ist die vergleichsweise kurze Amortisationszeit von KI-Projekten hierzulande, die häufig auch auf den Einsatz von externen KI-Experten zurückzuführen ist, was im Regelfall die Implementierung beschleunigt und die Kosten senkt.

Milan Sallaba - Partner und Leiter Technology Sector, Deloitte Deutschland

Die größten Risiken im KI-Kontext

Die Bewertung der Risiken beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz hat sich gegenüber dem Vorjahr durchaus verschoben. Die größten Befürchtungen bestehen in Deutschland (auch gegenüber ausländischen Firmen) bezüglich eines Mangels an Transparenz bei KI-Entscheidungen (23 % der Befragten nannten diesen Punkt) und dem potenziellen Verlust von Arbeitsplätzen (22 % der Nennungen). Die generellen Sicherheitsbedenken beim Einsatz KI-basierter Systeme sind mit 19% in Deutschland dagegen deutlich niedriger ausgeprägt als weltweit – sie führen international mit 24% die Rangliste der Risiken an. 

Ein deutlicher Unterschied zeigt sich im Management der Unsicherheiten, die mit den Risiken verbunden sind. Hier besteht für deutsche Unternehmen Nachholbedarf. Bei der Frage nach konkreten Maßnahmen liegen sie in sechs von sieben Kategorien zum Teil erheblich hinter dem weltweiten Durchschnitt. Einzig das Auditieren und Testen wird hierzulande häufiger eingesetzt. Dabei setzen die Unternehmen eher auf externe Partner, es fehlt offensichtlich am Inhouse-Wissen. Das bestätigt auch hier die Tendenz, AI-Kompetenz von außen einzukaufen. 

Vier Handlungsfelder

Insgesamt zeigt die Studie ein positives Bild: Deutsche Unternehmen sind bei der Anwendung international auf Augenhöhe und sehen Künstliche Intelligenz als erfolgskritische Technologie. Sie haben vielfach schon KI-Projekte erfolgreich umgesetzt – häufig mit sehr kurzen Amortisationszeitspannen. 

Dennoch gibt es noch Optimierungspotenzial. Vier Handlungsfelder ergeben sich aus den Befragungen der Studie: 

Übergreifende AI-Strategien umsetzen: Die Zeit der Pilotprojekte ist vorbei. Es gilt, zügig eine übergreifende KI-Strategie zu entwerfen und unternehmensweit umzusetzen.

Externe Kompetenzen gezielt einsetzen: Die Studie zeigt, dass deutsche Unternehmen schon heute stark auf externe KI-Partner setzen, was in der Regel die Implementierung beschleunigt und die Kosten senkt. Angesichts des Fachkräftemangels ist diese Vorgehensweise auch für kleinere Unternehmen machbar und sinnvoll. 

Wettbewerb um Fachkräfte aufnehmen: Qualifikationen wie Data Science, AI Research und AI-Projektmanagement sind aktuell besonders gefragt und langfristig unverzichtbar. Wer in diesem Wettbewerb bestehen möchte, muss intern AI-Skills aufbauen.

Risikomanagement verbessern: Deutsche Unternehmen müssen interne Strukturen, Fähigkeiten und Prozesse verbessern, um AI-Risiken zu minimieren, und sich mit der Installation von Richtlinien, Kontrollgremien und Risikoverantwortlichen breiter aufstellen.

Sie wünschen noch mehr Fakten und Hintergründe? Hier können Sie die kompletten Ergebnisse der KI-Studie 2020 herunterladen, um mehr zum aktuellen Stand der AI-Entwicklung erfahren.