Künstliche Intelligenz muss ihren Platz in allen Unternehmen und Branchen finden. Die KI hat dabei viele strategische Vorteile für Unternehmen aller Größen und Industrien. Doch wo kann man als Manager die besten Anwendungsgebiete identifizieren und wie kann man diese strategisch nutzen? In einer überarbeiteten Analyse des Forschungsinstituts Gartner zeigt die Potenziale auf.

Bis Ende 2020, so die der Gartner 2020 CIO Agenda Survey planen viele Unternehmen die Einführung von KI-Lösungen. Doch das Problem solcher Projekte liegt nicht in der Planung eines Piloten, sondern in der unternehmensweiten Einführung. Das Ausrollen in die Produktion ist, so die Studie, eine alle befragten Unternehmen betreffende Herausforderung:

“Although the potential for success is enormous, delivering business impact from AI initiatives takes much longer than anticipated” – Chirag Dekate, Senior Director Analyst, Gartner

Um die Einführung zu optimieren, hat Gartner fünf Vorhersagen für die schnelle Entwicklung und Einführung der künstlichen Intelligenz identifiziert.

1. KI wird Infrastrukturentscheidungen vorantreiben

Bis 2030 wird eine der Hauptaufgaben der künstlichen Intelligenz das Vorantreiben von Infrastrukturentscheidungen sein. Um KI-Piloten unternehmensweit einzuführen, sind daher spezifische Infrastrukturressourcen erforderlich, die mit dem Fortschritt der Technologie wachsen und sich weiterentwickeln können. Die Infrastruktur wird daher immer weiter verfeinert werden müssen, um die Projekte langfristig erfolgreich zu gestalten.

2. Die immer komplexere KI bewältigen

Eine große technologische Herausforderung ist die Komplexität von Daten und Analysen. Um dieser Herausforderung entgegenzuwirken, braucht es eine vertrauensvolle und enge Partnerschaft zwischen der IT und dem restlichen Unternehmen. Nur gemeinsam können die Daten interpretiert und in die künstliche Intelligenz integriert werden.

3. Einfaches Machine Learning reicht häufig aus

Wirklich erfolgreiche Projekte nutzen, so Gartner, das traditionelle statistische maschinelle Lernen. Natürlich wird sich dieses mit Weiterentwicklung der Organisation und der Projekte verändern, doch gerade am Anfang sollte von zu komplexen ML-Algorithmen abgesehen werden. Die Lösungen müssen den Geschäftsproblemen angemessen ausfallen und sollten daher nicht zu kompliziert sein.

4. Cloud-Dienstleister sollten Teil der KI-Strategie werden

Der strategische Einsatz von Cloud-Technologien kann dazu beitragen, die Bereitstellung von KI-Projekten vereinfachen. Bis 2023 wird die cloudbasierte KI um das 5-fache ansteigen. Künstliche Intelligenz und Cloud wachsen somit untrennbar zusammen und sollten direkt bei Einführung berücksichtigt werden.

5. Künstliche Intelligenz fördert die Problemlösung

Durch die verstärkte Automatisierung können Unternehmen sich stärker auf Partnerschaften und andere Geschäftseinheiten konzentrieren. Es braucht daher ein Vertrauen in eine automatisierte künstliche Intelligenz, um das Beste aus dem eigenen Unternehmen herauszuholen.

Die komplette Studie von Garnter und weitere Informationen zur Einführung künstlicher Intelligenz im Unternehmen gibt es hier.

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