
Implementierung von KI: Daten und Mitarbeitende sind größte Herausforderung
Kaum ein Tag vergeht ohne Neuigkeiten aus der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI). Jüngst schaffte die EU mit der neuen KI-Verordnung einen verbindlichen Rahmen für den Einsatz Künstlicher Intelligenz in Unternehmen. Doch wie weit sind die befragten Hersteller und Händler bereits mit der Implementierung von KI? Das nimmt die neue ECC CLUB Studie „Intelligence Rising ─ Mit Daten, KI und Mindset in die Zukunft“, für die insgesamt 140 Händler und Hersteller mit einem Mindestjahresumsatz von 2 Mio. Euro und über 100 Mitarbeitenden befragt wurden, unter die Lupe.
Die Ergebnisse zeigen eine klare Richtung: 82 Prozent der befragten Unternehmen beschäftigen sich aktiv mit der Implementierung von KI, während 18 Prozent bislang keinerlei Maßnahmen in diesem Bereich ergriffen haben. Hauptgründe für die Beschäftigung mit KI sind der Wunsch nach Effizienzsteigerung (53 %) und Prozessautomatisierung (44 %). Unter den befragten, eher maschinell geprägten Unternehmen sind KI-Lösungen insbesondere in den Bereichen IT-Sicherheit (59 %) und Logistik (58 %) implementiert. Etwas weniger verbreitet sind KI-Lösungen hingegen (noch) in kundenorientierten Bereichen und bei Finanz- oder Personalthemen.
Fachkräftemangel, Know-how und Datenmanagement sind große Hürden
Laut den befragten Unternehmen liegen die größten Herausforderungen bei der Einführung von KI in den Bereichen Personal und Datenmanagement. 31 Prozent sehen die Integration von Daten in bestehende Systeme als Hürde, insbesondere wenn es um die Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen geht. Zudem betrachten 35 Prozent den Fachkräftemangel als zentrales Problem. Jeweils 27 Prozent der Teilnehmenden geben fehlendes Vertrauen und Wissen der Mitarbeitenden sowie die wirtschaftliche Nutzung von KI als weitere Herausforderungen an.
Investitionen vor allem in Infrastruktur, Zurückhaltung bei Schulungen und Datenqualität
Um KI erfolgreich zu implementieren, investieren die teilnehmenden Unternehmen vor allem in den Ausbau der IT-Infrastruktur (52 %) sowie in Datenschutz und Sicherheit (50 %). Investitionen in die größten Herausforderungen fallen jedoch scheinbar geringer aus: Ein Drittel der Befragten investiert in Mitarbeiterschulungen, knapp ebenso viele in eine Erhöhung der Datenqualität (29 %). Um eine gute Datenqualität zu erreichen, setzen Unternehmen vor allem auf Genauigkeit (59 %) und Vollständigkeit (57 %) der Daten. Potenziale gibt es hingegen beim Datenfluss über alle Bereiche hinweg (22 %) sowie bei der Aktualität von Daten (18 %).
„Die zunehmende Datenflut stellt Unternehmen generell vor neue Herausforderungen, aber eine präzise, vollständige und verlässliche Datenbasis ist die Grundvoraussetzung für erfolgreiche KI-Projekte. Und die Investitionen müssen mitunter nicht immens hoch sein, da Datenqualität kein Produkt ist, das man einfach kaufen kann. Unternehmen, die Daten als wertvolles Asset verstehen, setzen auf kontinuierliche Pflege, automatisierte Qualitätssicherung und einheitliche Standards, um langfristig Wettbewerbsvorteile zu sichern. Zudem muss sichergestellt sein, dass Daten nicht nur gesammelt, sondern auch korrekt analysiert und interpretiert werden, um fundierte Entscheidungen und präzise Prognosen zu ermöglichen,” ordnet Saskia Roch, Geschäftsführerin von ECC NEXT, die Studienergebnisse ein.
