Globale Studie: Nur 22 Prozent der IT-Entscheider nutzen Gen AI effektiv in allen Geschäftsbereichen
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Texas, Austin (ots)
Neue Studie von SoftServe zeigt, dass der Nutzen von Gen AI trotz wachsender Bedeutung geringer ist als erwartet
SoftServe, ein führender Anbieter von IT-Consulting und digitalen Dienstleistungen, hat heute die Ergebnisse seiner jüngsten Gen AI Studie veröffentlicht, die das Forschungs- und Beratungsunternehmen Forrester Consulting in Auftrag gegeben hat, um die aktuelle Nutzung von Generativer KI (Gen AI) in globalen Unternehmen zu bewerten. Mehr als 18 Monate nach der Veröffentlichung von ChatGPT und der zunehmenden Verfügbarkeit von Gen-AI-Lösungen und -Dienstleistungen zeigt die Studie, dass der Nutzen für Unternehmen immer noch geringer ist als von Führungskräften erwartet: Nur 22 Prozent der Unternehmen gaben an, die Technologie in allen Geschäftsbereichen effektiv zu nutzen.
Obwohl der Enthusiasmus für Gen AI hinter den Erwartungen zurückbleibt, ist er ungebrochen. Das ergab eine globale Umfrage unter 777 IT-Entscheider, die sich mit dem Einsatz von Gen AI in ihrem Unternehmen befassen. Aus den Antworten geht hervor, dass Unternehmen zwar weiterhin in Gen AI investieren und neue Anwendungsfälle verfolgen, doch gleichzeitig hadern sie mit der internen Datengrundlage, Governance-Vorgaben sowie der Kompetenzentwicklung.
Das sind die bedeutendsten Erkenntnisse:
- Mehr als die Hälfte der IT-Entscheider gibt an, dass ihr Unternehmen Geschäftsziele für den Einsatz von Gen AI festgelegt hat, aber 79 Prozent sind besorgt über die Fähigkeit ihres Unternehmens, diese Ziele mit dem derzeitigen Niveau an internem oder externem Fachwissen umzusetzen.
- Obwohl 75 Prozent der Befragten Probleme mit der Nutzung von Gen AI haben, setzen die meisten Unternehmen weiterhin auf neue Anwendungsfälle.
- Nur 51 Prozent der Führungskräfte sind sehr zuversichtlich, dass ihre derzeitige Strategie es ihnen ermöglichen wird, den maximalen Nutzen von Gen AI aus zukünftigen Anwendungsfällen zu erzielen, während sich gleichzeitig 77 Prozent Sorgen über das Potenzial ihres Unternehmens machen, entweder kurz- oder langfristig einen Geschäftswert zu erzielen.
- Nur 42 Prozent der Unternehmen verfügen über die Fähigkeit, KI-Modelle zu trainieren, und erstaunliche 89 Prozent haben Schwierigkeiten, Geschäftsdaten für den Einsatz von KI aufzubereiten.
- Weniger als ein Viertel (24 Prozent) verfügt über Verwaltungspläne, obwohl 90 Prozent der Befragten der Meinung sind, dass ein Verwaltungsplan unerlässlich ist, um die verantwortungsvolle Nutzung und Risikominderung von Gen AI zu gewährleisten.
"Trotz des schnellen Starts in das Rennen um Gen AI bleiben viele Initiativen in der Pilotphase stecken, da immer mehr Unternehmen feststellen, dass ihre Dateninfrastruktur nicht bereit ist, Gen-AI-Technologien über den Proof-of-Concept hinaus angemessen einzusetzen", sagt Alex Chubay, CTO von SoftServe. "Lücken bei den Fähigkeiten und dem Wissen über neue KI-Technologien, der technischen Machbarkeit und der Datenbereitschaft hindern Unternehmen daran, über taktische Erfolge im Pilotmodus hinaus zu einem umfassenden Einsatz zu gelangen, der neue Geschäftspotenziale und Erfahrungen ermöglicht. Um den qualitativen Sprung auf die nächste Stufe zu schaffen, ist ein ganzheitlicher Ansatz erforderlich, um Geschäftsprioritäten, Anwendungsfälle und Daten über das gesamte Technologie-Ökosystem hinweg zu orchestrieren - von der anfänglichen Strategie bis hin zur endgültigen Umsetzung."
Lücken zwischen Erwartungen und Realität
Die Befragten sind sich zwar einig, dass Daten für effektive Gen-AI-Strategien von entscheidender Bedeutung sind, aber nur 3 Prozent gaben an, dass die Modelle ihrer Unternehmen die gesamte Bandbreite von sechs oder mehr Arten von Geschäftsdaten (Betriebs-, Kunden-, Mitarbeiter-, Quellcode-, öffentliche und Partnerdaten) nutzen können. Der Durchschnitt der Befragten gab an, nur die Hälfte, also drei Datentypen zu verwenden. Darüber hinaus besteht nach wie vor eine Lücke bei den technischen Fähigkeiten. 88 Prozent der Befragten gaben an, dass tiefergehendes technisches Fachwissen für die Datenintegration, die Modelloptimierung, die Entwicklung von Anwendungsfällen und die weitere Anwendungsentwicklung immer wichtiger wird.
Entscheidende externe Expertise erforderlich
Trotz des Überangebots an Anwendungsfällen geben 80 Prozent der Entscheidungsträger an, dass ihre Mitarbeitenden derzeit mit dem Bewusstsein für Anwendungsfälle und dem allgemeinen Verständnis für die Komplexität von Gen AI zu kämpfen haben. 90 Prozent sagen, dass ihre Unternehmen einen Partner mit fortgeschritteneren technischen Fähigkeiten benötigen, um einen transformativen Nutzen in zukünftigen Anwendungsfällen zu sehen.
Laut der Studie suchen Unternehmen nach Partnern mit schnellerer Unterstützung bei der Implementierung (89 Prozent) und einem besseren Verständnis ihrer Branche (88 Prozent), um bei der Umsetzung und Implementierung zu helfen.
Bemerkenswerte Gen-AI-Trends in den Ergebnissen
Die Studie zeigt, dass Unternehmen, die einen erheblichen Nutzen aus der Gen AI ziehen, den Schwerpunkt auf Daten, Governance und Kompetenzentwicklung mit Hilfe von technischen Partnern und Experten legen. Von den vier untersuchten Ländern waren die USA führend bei der Erschließung des tatsächlichen Nutzens von Gen AI, gefolgt von Großbritannien, Singapur und Deutschland.
Unter den Branchen war der Einzelhandel am ehesten in der Lage, Gen AI effektiv zu nutzen und die Modelle seines Unternehmens auf eigenen Daten zu trainieren, während FSI (Finanzdienstleistungen und Versicherungen) angaben, eher auf Herausforderungen zu stoßen, bevor sie Gewinne aus Gen AI erzielen. FSI-Führungskräfte gaben auch an, weniger Verwaltungspläne zu veröffentlichen als der Einzelhandel und andere Sektoren. Unternehmen aus den Bereichen Gesundheitswesen, Biowissenschaften, Öl und Gas, Fertigung, ISVs und Unternehmenstechnologie zeigten eine gleichmäßige Verteilung bei der Erzielung von KI-Nutzen. Größere Unternehmen mit einem Umsatz von mehr als 5 Milliarden US-Dollar konnten seltener Erfolge im Bereich KI vorweisen, da sie Schwierigkeiten hatten, die erforderlichen Fähigkeiten für die umfangreichen Hardware-, Software- und Infrastrukturlandschaften zu organisieren.
Weitere Daten und Erkenntnisse aus der Studie finden Sie in der vollständigen Studie von SoftServe unter diesem Link.
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