künstliches Gehirn aus leuchtendem Wasser

31.10.2022 – Lesezeit: 7 Minuten

Geschäftsführung / Impulse

Wo wird künstliche Intelligenz 2023 eingesetzt?

Wo und wie wird künstliche Intelligenz (KI) 2023 in deutschen Unternehmen eingesetzt? Wo wird investiert? Eine neue Studie gibt Antworten.

 

Sind deutsche Unternehmen 2023 wirklich bereit, in künstliche Intelligenz (KI) zu investieren? Welche Unternehmen tun dies schon in größerem Umfang und welche Rolle spielen aktuelle Krisen für die Investition in künstliche Intelligenz? Eine neue Studie, für die der Digitalverband Bitkom 606 Unternehmen ab 20 Beschäftigten aus allen Branchen in Deutschland befragt hat, bietet Antworten auf diese Fragen. Mittelstand Heute mit einem kurzen Überblick.

 

Künstliche Intelligenz in Krisenzeiten? Die Chancen werden erkannt, aber...

Die Erkenntnis vorweg: Unternehmen in Deutschland erkennen auf der einen Seite vor allem Chancen im Einsatz von künstlicher Intelligenz und sehen im Vergleich zum Vorjahr mehr Vorteile. Auf der anderen Seite steigt auch der Anteil der Unternehmen, die KI im Einsatz haben, nur sehr langsam, was den Umfragen zufolge vor allem am Fachkräftemangel und an fehlenden Daten zu KI liegt.

Im Einzelnen bedeutet das:

  • Auf der einen Seite sehen 47 Prozent KI "eher als Chance".
  • Auf der anderen Seite geben nur 9 Prozent an, KI selbst einzusetzen. Vor einem Jahr waren es 8 Prozent.
  • Und: Zugleich sagen nur noch 25 Prozent, dass sie den Einsatz von KI planen oder diskutieren. Vor einem Jahr waren es noch 30 Prozent, vor zwei Jahren aber nur 22 Prozent.
  • Der Anteil der Unternehmen, für die KI kein Thema ist, steigt von 59 auf 64 Prozent.

Bitkom-Präsident Achim Berg hat dazu eine Erklärung: „Viele Unternehmen sind gezwungen, in den Krisenmodus zu schalten: Steigende Energiekosten und hohe Inflationsraten sowie unterbrochene Lieferketten als Folge von Corona-Pandemie und dem Krieg gegen die Ukraine setzen der Wirtschaft zu. Da bleibt wenig Raum, an neue Technologien und Geschäftsmodelle für die Zukunft zu denken."

Dennoch sei künstliche Intelligenz eine Schlüsseltechnologie, die praktisch überall zum Einsatz komme ob in der Automobilbranche, im Maschinenbau oder im Dienstleistungsbereich. "Wichtig ist deshalb, dass wir in Deutschland Zugang zu für KI notwendige Daten ermöglichen und erleichtern und der Datennutzung nicht ständig neue Steine in den Weg legen", betont Berg.

 

KI-Wissen: Welche Arten von künstlicher Intelligenz gibt es?

Künstliche Intelligenz lässt sich in vier verschiedene Typen unterteilen:

 

  • Typ 1 reaktive Maschinen (Reactive Machines):

    Typ 1 ist sozusagen der Ur-Typ. Reaktive Maschinen können eine einzige Aufgabe, für die sie programmiert wurden, erfüllen.

  • Typ 2 begrenzte Speicherkapazität (Limited Memory):

    Limited Memory KI ist einen Schritt weiter und in der Lage, gesammelte Daten vergangener Situationen auf das aktuelle Geschehen anzuwenden und in Entscheidungen einzubeziehen. Autonome Autos fallen beispielsweise unter KI des Typ 2.

  • Typ 3 Theorie des Geistes (Theory of Mind):

    Theory of Mind KI existiert bisher nur in der Theorie. KIM (Künstliche Intelligente Maschinen), die den Typ 3 KI erreichen, werden menschliche Emotionen wahrnehmen, verstehen und ihr Verhalten an sie anpassen können.

  • Typ 4 Selbstwahrnehmung (Self Awareness):

    Der vierte Typ KI kommt dem menschlichen Bewusstsein am nächsten: Solche KI wird die Welt vollständig wahrnehmen, menschliche Emotionen, Absichten und Reaktionen nachvollziehen und danach handeln können.

    (Quelle: Mindsquare.de)

 

 

So wird künstliche Intelligenz als Problemlöser eingesetzt...

Aktuell ist der Einsatz von KI der Studie zufolge vor allem eine Frage der Größe von Unternehmen:

  • Unter den Unternehmen mit 20 bis 99 Beschäftigten setzen nur 5 Prozent künstliche Intelligenz ein,
  • bei denen mit 100 bis 499 sowie 500 bis 1.999 Beschäftigten sind es dagegen 18 Prozent.
  • Und fast jedes zweite Unternehmen (48 Prozent) mit 2.000 oder mehr Beschäftigten nutzt bereits KI.


Und wo sehen Unternehmen die größten Vorteile Im Einsatz von KI? Hier nennen Unternehmen vor allem...

  • schnellere und präzisere Problemanalysen durch künstliche Intelligenz (52 Prozent),
  • beschleunigte Prozesse (43 Prozent),
  • einen geringeren Ressourcenverbrauch (39 Prozent),
  • Vorteile im Personalbereich, wie etwa die Vermeidung menschlicher Fehler (38 Prozent),
  • die Möglichkeit, durch KI Expertenwissen ins Unternehmen zu holen (36 Prozent),
  • den Vorteil, dass sich durch KI Beschäftigte auf andere Aufgaben konzentrieren können (26 Prozent),
  • eine gestärkte Wettbewerbsfähigkeit durch künstliche Intelligenz (46 Prozent)
  • sowie verbesserte (27 Prozent) und völlig neue Produkte (21 Prozent) durch KI.
  • Kostensenkungen nennen dagegen nur 11 Prozent als einen Vorteil von KI.

Alle Unternehmen sehen auf der anderen Seite aber auch Risiken beim Einsatz von KI. Am häufigsten genannt werden hier:

  • die Sorge vor neuen IT-Sicherheitsrisiken durch künstliche Intelligenz (79 Prozent),
  • Verstöße gegen Datenschutzvorgaben durch künstliche Intelligenz (61 Prozent),
  • Anwendungsfehler bei der KI-Nutzung (59 Prozent),
  • eine mangelnde Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse künstlicher Intelligenz (49 Prozent),
  • Fehler bei der Programmierung von künstlicher Intelligenz (48 Prozent),
  • eine mangelnde Beherrschbarkeit von KI-Systemen (48 Prozent),
  • die schwere Erkennbarkeit von Fehlerquellen in den Lerndatenbeständen von künstlicher Intelligenz (47 Prozent).
  • fehlende Lerndatenbestände (42 Prozent),
  • Haftungsverpflichtungen bei Schäden durch künstliche Intelligenz (40 Prozent)
  • und Know-how-Verlust im Unternehmen durch den KI-Einsatz (39 Prozent).

 

>>> Lesetipp: Künstliche Intelligenz (KI) auf Mittelstand Heute

Den Zusammenhang zwischen künstlicher Intelligenz und Ethik hat eine andere Studie hervorgehoben. Hier geht es zum Beitrag.

 

In welchen Bereichen Unternehmen in KI investieren...

In den kommenden Jahren werden der Studie zufolge die Investitionen der deutschen Wirtschaft in künstliche Intelligenz steigen – aber nur langsam.

  • 6 Prozent investieren 2022 in KI,
  • 10 Prozent haben das für 2023 vorgesehen.
  • Und 20 Prozent wollen 2024 oder später investieren.
  • Aber: rund zwei Drittel (64 Prozent) haben noch nicht investiert und planen auch keine Investitionen in künstliche Intelligenz für die Zukunft.

KI wird in denjenigen Unternehmen, die bereits künstliche Intelligenz nutzen, vor allem hier eingesetzt:

  • im Marketing (81 Prozent),
  • zur Kundenbindung (61 Prozent),
  • in der Produktion (54 Prozent),
  • im Einkauf (54 Prozent),
  • in der Buchhaltung (50 Prozent),
  • bei der Strategieerstellung (38 Prozent),
  • in der IT-Abteilung (35 Prozent),
  • der Logistik (ebenfalls 35 Prozent),
  • sowie in der Personalabteilung (23 Prozent)
  • und in der Forschung und Entwicklung (15 Prozent).

Und wie sehen diejenigen Unternehmen den zukünftigen Einsatz, die derzeit noch keine künstliche Intelligenz einsetzen?

  • 86 Prozent sehen einen Einsatz von KI zur Kundenbindung, 
  • 82 Prozent in der IT-Abteilung,
  • 81 Prozent im Einkauf,
  • 80 Prozent in der Produktion,
  • ebenfalls 80 Prozent in der Buchhaltung,
  • 71 Prozent in der Strategieentwicklung,
  • 70 Prozent in der Logistik,
  • 60 Prozent in der Personalabteilung,
  • 40 Prozent in Forschung und Entwicklung 
  • und 37 Prozent in der Steuerabteilung.


Fazit: Know-how zu künstlicher Intelligenz dringend benötigt!

Um den Einsatz von KI im eigenen Unternehmen voranzutreiben, wünschen sich drei Viertel (78 Prozent) finanzielle Förderung von KI-Projekten in Unternehmen. Jeweils rund zwei Dritteln (68 Prozent) würde der Austausch mit Unternehmen helfen, die bei KI bereits weiter sind. Und auch Hilfestellungen bei der rechtlichen und ethischen Beurteilung des KI-Einsatzes stehen bei den befragten Unternehmen hoch im Kurs. Rund die Hälfte wünscht sich eine bessere Verfügbarkeit von KI-Expertinnen und -Experten auf dem Arbeitsmarkt (55 Prozent), bessere Informationen über marktfähige KI-Anwendungen (54 Prozent) sowie einen leichteren Zugang zu Daten (45 Prozent).

 

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