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Gartner-Studie: Die Künstliche Intelligenz setzt sich langsam durch
Die aktuelle Umfrage des Meinungsforschungsunternehmen Gartner unter den Informatikverantwortlichen großer Unternehmen (CIO) ergab, dass bereits 4% Künstliche Intelligenz (KI) implementiert haben und 46% dessen Einsatz planen.
"Trotz des enormen Interesses an KI-Technologien bleiben die aktuellen Implementierungen auf einem recht niedrigen Niveau", sagt Whit Andrews, Vice-President für Research bei Gartner.
"Es besteht jedoch Potenzial für ein starkes Wachstum, da die Informatikverantwortlichen der Großunternehmen beginnen, KI-Programme durch eine Kombination aus eigener Entwicklung und Zukauf voranzutreiben".
Laut Gartner sind die "Early Adopters" mit vielen Hindernissen für den Einsatz der KI konfrontiert. Für sie haben die Gartner-Analysten vier Erkenntnisse aus frühen KI-Projekten zusammengefasst:
Erkenntnis 1: Anfangs keine zu ambitionierten Ziele setzen
"Machen Sie nicht den Fehler, mit KI-Projekten in erster Linie harte Ergebnisse, wie direktem finanziellen Gewinn, zu erzielen", sagte Andrews. Generell sei es am besten, KI-Projekte mit kleinem Umfang zu starten und auf "weiche" Ergebnisse wie Prozessverbesserungen, Kundenzufriedenheit oder finanzielle Übersicht zu setzen.
Laut Andrews solle man erwarten, dass die frühen KI-Projekte bestenfalls Erfahrungen liefern, die bei späteren, größeren Implementierungen helfen würden.
In einigen Organisationen wäre ein finanzielles Ziel allerdings eine Voraussetzung für den Start des Projekts. In dieser Situation sollte das Ziel so niedrig wie möglich angesetzt werden", sagte Andrews. "Denken Sie an Ziele im maximal fünfstelligen Bereich, verstehen Sie, was Sie in kleinem Maßstab erreichen wollen, und erst dann verfolgen Sie größere Vorteile."
Erkenntnis 2: Konzentrieren Sie sich darauf, Menschen mehr Verantwortung zu geben statt sie zu ersetzen
Große technologische Fortschritte waren oft mit einer Reduzierung der Mitarbeiterzahl verbunden. Wenngleich die Senkung der Arbeitskosten für Führungskräfte attraktiv ist, rufen sie bei denjenigen, deren Arbeitsplätze scheinbar gefährdet sind, Widerstand hervor. Dadurch können Unternehmen echte Chancen verpassen, bzw. KI nur ineffektiv nutzen. "Wir sagen unseren Kunden, dass sich der größte Nutzen der KI in naher Zukunft daraus ergeben wird, dass sie die Mitarbeiter in die Lage versetzt, höherwertige Tätigkeiten auszuüben", fügte Andrews hinzu.
Gartner prognostiziert, dass bis 2020 zwanzig Prozent der Unternehmen ihre Mitarbeiter für die Überwachung und Steuerung neuronaler Netze einsetzen werden.
"Vergessen Sie die Vorstellung von riesigen Teams von unendlich duplizierbaren intelligenten KI-Agenten, die in der Lage sind, Aufgaben genau wie Menschen auszuführen", sagt Andrews. Es wird viel produktiver sein Mitarbeiter ohne Führungsverantwortung zu motivieren. Bringen Sie sie dazu, sich dafür zu begeistern, wie KI-gestützte Entscheidungen ihre tägliche Arbeit verbessern.
Erkenntnis 3: Planen Sie den Wissenstransfer
Gespräche mit Gartner-Kunden zeigten, dass die meisten Unternehmen nicht gut auf die Implementierung von KI vorbereitet sind. Insbesondere fehlt es ihnen an internen Kompetenzen in der Datenwissenschaft und sie wollen sich in hohem Maße auf externe Anbieter verlassen, um die Lücke zu schließen. Dreiundfünfzig Prozent der Unternehmen in der CIO-Umfrage bewerteten ihre eigene Fähigkeit, interne Daten zu nutzen, als minimal oder sehr begrenzt.
Gartner prognostiziert, dass bis 2022 85% der KI-Projekte fehlerhafte Ergebnisse liefern werden, da die Daten, Algorithmen oder Teams nicht optimal sind.
"Daten sind der Treibstoff für KI. Daher müssen sich Unternehmen jetzt darauf vorbereiten, noch größere Datenmengen für KI-Initiativen zu speichern und zu verwalten", sagt Jim Hare, Research Vizepräsident bei Gartner. "Die Tatsache, dass man sich für diese Fähigkeiten meist auf externe Lieferanten verlassen muss, ist langfristig keine ideale Lösung. Stellen Sie daher sicher, dass frühe KI-Projekte den Wissenstransfer von externen Experten zu Ihren Mitarbeitern unterstützen und die internen Fähigkeiten Ihrer Organisation aufbauen, bevor Sie zu Großprojekten übergehen."
Erkenntnis 4: Entscheiden Sie sich für transparente KI-Lösungen
Bei KI-Projekten werden häufig Software oder Systeme von externen Dienstleistern eingesetzt. Es ist wichtig, Einblick in die Art und Weise zu haben, wie Entscheidungen getroffen werden und dies in die Servicevereinbarungen zu integrieren. "Ob ein KI-System die richtige Antwort liefert ist nicht das einzige Problem", sagt Andrews. "Führungskräfte müssen verstehen, warum es erforderlich ist Einblicke in die Argumentation der KI-Systeme zu haben."
Obwohl es nicht immer möglich ist alle Details eines fortgeschrittenen analytischen Modells, wie z. B. eines tiefen neuronalen Netzes, zu erklären, ist es wichtig, zumindest eine Visualisierung der möglichen Optionen anzubieten. In Situationen, in denen Entscheidungen nachprüfbar sein müssen, kann es sogar gesetzlich vorgeschrieben sein, diese Art von Transparenz zu gewährleisten.
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Dieser Artikel wurde in den Freelancer-Schweiz-News 03/2018 veröffentlicht.