Einführung von KI KI-Strategie: IT-Führungskräfte sehen keine schnellen Erfolge

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Eine neue Studie von IFS hat untersucht, wie optimistisch Unternehmen bei ihrer KI-Strategie sind. Die deutschen Befragten verfügen zwar mehrheitlich über die technologischen Voraussetzungen, mit ersten Erfolgen rechnen viele aber frühestens in ein bis drei Jahren.

Trotz ihrer internationalen Vorreiterrolle im Bereich der künstlichen Intelligenz bilden die USA das Schlusslicht, noch hinter Großbritannien auf Platz elf. Bei der Frage nach schnellen Erfolgen durch ihre KI-Strategie zeigen sich deutsche Unternehmen zurückhaltend und landen damit auf dem drittletzten Platz. Angeführt wird die Tabelle von Norwegen und Schweden, gefolgt von Frankreich und Australien. Während in Deutschland nur 24 Prozent der Befragten einen signifikanten Unterschied durch KI in ihrem Geschäft innerhalb eines Jahres erwarteten, sehen 72 Prozent erste entscheidende Erfolge erst in einer Zeitspanne von ein bis drei Jahren. 

Die Ergebnisse zeigen aber auch: Deutsche Unternehmen sind mit Blick auf die erforderliche IT-Architektur für die Einführung von KI und generativer KI gut vorbereitet – 87 Prozent betrachteten sich hier gut und sehr gut positioniert. Stolpersteine sieht eine große Mehrheit von 86 Prozent in einer fehlenden Strategie, was wiederum zu einem Fehlen an internem Know-how für die erfolgreiche Umsetzung von KI-Lösungen führt.

KI-Strategie: Geld ist nicht der treibende Faktor

Global betrachtet zeigt die Studie, dass eine optimistische Einschätzung der eigenen KI-Strategie nicht zwangsläufig mit großen Budgets in Verbindung steht. Unternehmen mit einem Umsatz von über 500 Millionen US-Dollar landen nur auf dem dritten von fünf Plätzen der Rangliste, die von Unternehmen mit der Größenordnung von jährlich 300 bis 499 Millionen US-Dollar Umsatz angeführt wird. 

Ausschlaggebend für einen vorherrschenden Optimismus ist vielmehr der Faktor, wie gut Unternehmen mit ihrer IT-Architektur auf die Einführung von KI-Lösungen vorbereitet sind. Eine solide, Cloud-basierte Grundlage der IT-Landschaft ist daher ein wichtiger Faktor bei der Frage, ob Unternehmen in Kürze damit rechnen, die Vorteile der KI nutzen zu können. Besonders Firmen, die in den letzten Jahren verstärkt in KI und Inhouse-Expertise investiert haben, sind mit Hinblick auf KI generell deutlich optimistischer.

Erste Ernüchterung auf den KI-Hype

Christian Pedersen, Chief Product Officer bei IFS, erklärt: „Die Ergebnisse unserer Studie können auf den ersten Blick den Eindruck erwecken, als ob die erste Ernüchterung auf den KI-Hype eintritt. Was unsere Analyse aber tatsächlich verdeutlicht, ist eine Zweiteilung des Marktes. Auf der einen Seite stehen Unternehmen, die eine KI-Strategie zielgerichtet einführen. Auf der anderen sehen wir Firmen, die lediglich auf den KI-Zug aufspringen und den Wunsch der Führungsetagen nach neuen Technologien nachkommen. Das Ergebnis sind komplexe KI-Projekte, die schnell ins Stocken geraten und deren erste Erfolge erst sehr viel später eintreten. Eine klar vorgegeben Richtung und eine passende Strategie sind daher das A und O, wenn es um die Implementierung neuer KI-Lösungen geht. 

Zur Methodik der Studie: Für die internationale Studie „Industrial AI: the new frontier for productivity, innovation and competitiveness“  von IFS befragte Censuswide im März 2024 1.709 C-Level-Entscheider, Präsidenten, Senior Vice Presidents und Direktoren, die in den Bereichen Fertigung, Telekommunikation, Aerospace und Defense, Dienstleistungen, Bau- und Ingenieurwesen oder im Bereich Energie und Ressourcen in Unternehmen mit einem Jahresumsatz von über 50 Millionen US-Dollar arbeiten. Die Unternehmen stammen aus Großbritannien, den USA, Kanada, Deutschland, Frankreich, den Vereinigten Arabischen Emiraten, Norwegen, Japan, Australien, Schweden, Dänemark und Finnland. 

IFS bietet Cloud-Business-Software für Unternehmen, die Güter produzieren und vertreiben, Anlagen bauen und betreiben sowie Dienstleistungen erbringen. Auf einer Plattform vereint IFS die branchenspezifischen Lösungen und verbindet sie durch ein gemeinsames Datenmodell.

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