26. Oktober 2017 | pArtikel drucken | k1 Kommentar

McKinsey veröffentlicht Use Cases für KI-Anfänger

Die künstliche Intelligenz (KI) kommt in der Unternehmenspraxis an. Das besagt zumindest eine neue Studie von McKinsey. Wir fassen die Ergebnisse der Studie zusammen und zeigen, wie KI zum ROI-relevanten Asset in Ihrem Betrieb werden kann.

Autonomes Fahren: Smarte Services bestimmen immer mehr die Industrie (Quelle: chombosan/iStock).

Robotik, autonomes Fahren, Spracherkennung, virtuelle Agenten oder Maschine Learning: Smarte Services bestimmen mehr und mehr die Fachmedien – und auch in der Industrie kommt die Technologie vermehrt an. Neue Lösungen für Fertigungsstraßen oder auch smarte Autos mit Skype-Integration (CNET.de berichtete) gehören mittlerweile zum intelligenten Portfolio einiger IT-Anbieter.

Jetzt zeigt eine neue Studie von McKinsey: Unternehmen investieren vermehrt in künstliche Intelligenz. Ein Grund sind erste Use Cases, die eine KI-Integration vorleben.

 

Mittelstand.Heute fasst die Ergebnisse der Studie „Artificial Intelligence. The next digital Frontier?“ zusammen und gibt einen Ausblick, wie auch mittelständische Unternehmen smarte Dienste gewinnbringend integrieren können.

Status Quo: So kommt KI weltweit in Unternehmen an

3.000 Top-Entscheider aus über zehn Ländern und insgesamt 14 Branchen hat McKinsey in einer neuen Studie zum Thema künstliche Intelligenz befragt. Rundum haben laut Studie vor allem die Investitionen in KI deutlich zugenommen. Von 26 Milliarden US-Dollar 2015 stiegen die Budgets auf 36 Milliarden im vergangenen Jahr an.
Im Vergleich: Laut Computerwoche.de entspricht das annähernd demselben Wert, den IT-Riesen wie Amazon, Google oder der chinesische Suchmaschinengigant Baidu jährlich für eigene KI-Projekte in die Hand nehmen.

Zu den führenden AI-Pionieren (Artificial Intelligence) der Wirtschaft zählen die Early Adopters (Quelle: evernine).

Zu den führenden KI-Pionieren der Wirtschaft zählen hierbei vor allem sogenannte Early Adopters – Unternehmen, welche KI bereits seit einigen Jahren auf der Agenda haben und bereits erste Schritte mit smarten Technologien unternommen haben. Diese Unternehmen machen immerhin 20 Prozent der Gesamtwertung aus und setzen durchschnittlich zwei bis drei KI-Lösungen ein.

Daneben finden sich vor allem Telekommunikationsanbieter und Finanzdienstleister, die Künstliche Intelligenz in den verschiedensten Ausprägungen intern wie extern einsetzen. Diese Branchen identifiziert und gruppiert McKinsey als traditionelle Innovatoren. So kommt McKinsey auch zur Prognose, dass das Finanzwesen, der Vertrieb, das Gesundheitswesen und die Produktion – Branchen mit grundsätzlich hohen Budgets für (digitale) Innovationen – zu den KI-Leadern der kommenden Jahre gehören werden.

Gleichzeitig bleiben aber Hürden bestehen, welche die befragten Unternehmen bei der Integration und Nutzung von KI sehen. Unter anderem gibt McKinsey an, dass gerade kleine bis mittlere Betriebe KI noch nicht auf die Agenda nehmen, da die entsprechenden Use Cases oder ROI-Beispiele für ihre jeweilige Branche noch nicht existieren.

Auch interessant: Von den Firmen, die bereits in KI investiert haben, nutzen gerade einmal 12 Prozent die Dienste kommerziell.

Use Cases bestimmen den Erfolg

Demnach darf man grundsätzlich eine Annahme stellen: Wenn KI verstärkt durch Roadmaps, Konzeptpapiere oder idealerweise sogar branchenspezifische Praxisbeispiele an Unternehmen herangetragen werden, werden die Investitionen im IT-Umfeld auch weiterhin wachsen. Wichtig scheint es aber, dass gerade auch der deutsche Mittelstand zunehmend von den Vorteilen diverser KI-Szenarios in Kenntnis gesetzt wird und entsprechende IT-Häuser den Unternehmen beispielsweise einen realen Return on Investment vorrechnen.

Wir geben Ihnen heute schon einmal einige Szenarien an die Hand:

✔ Industrie / Fertigung: Laut McKinsey können Fertigungsanlagen um bis zu 20 Prozent effizienter genutzt werden, wenn eine KI beispielsweise Wartungsarbeiten vorausschauend übernimmt und Servicetechniker im Zweifelsfall rechtzeitig informiert. Zusätzlich würde die Produktivität steigen, wenn eine KI Arbeitsschritte analysiert, auswertet und die Aufgaben auf Basis der neuen Werte an die Mitarbeiter vergibt.

✔ Logistik / Lieferkettenmanagement: Eine künstliche Intelligenz könnte Prognosefehler beim Supply Chain Management um 30 bis 50 Prozent reduzieren. Auch Verkaufsausfälle wegen nicht vorrätiger Produkte, große Lagerbestände und überhöhte Transportkosten könnten laut Studie minimiert werden.

✔ Dienstleistungen / Kundensupport: Um ganze 90 Prozent könnte KI den Kundensupport automatisieren. Die Studie nennt hier in erster Linie genauere Analysen von Kunden, die für eine höhere Genauigkeit, raschere Skalierbarkeit sowie bessere Erfolgskontrolle sorgen könnten – etwa auf Basis von Kundenprofilen, Emotions-Analysen und einer errechneten Zuordnung zu den entsprechenden Kundenberatern.

✔ Automotive / Autonomes Fahren: Die Wachstumsrate im Bereich „autonome Fahrzeuge“ ist laut einer Einschätzung von McKinsey im vergangenen Jahr um knapp 40 Prozent gestiegen. Im Kern dieser Aussage steht, dass Automobilkonzerne und Zulieferer hier investieren „müssen“, um konkurrenzfähig zu bleiben. Eine solche KI-Integration kann hierbei aber auch schon in Teilbereichen wie ergänzenden Services oder smartem Zubehör realisiert werden.

 

Quelle Titelbild: ktsimage/iStock

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