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Herausforderungen, ROI, Kosten & Co: Wie wird KI in Unternehmen wirklich eingesetzt?
Fivetran und Vanson Bourne präsentieren umfangreiche Studie

München, 21. März 2024 – Fivetran (http://www.fivetran.com/), der weltweit führende Anbieter für Data Movement, präsentiert die Ergebnisse einer Umfrage, die zeigt: 81 % der befragten Unternehmen vertrauen ihren KI/ML-Ergebnissen, obwohl sie zugeben, fundamentale Daten-Ineffizienzen zu haben. Sie verlieren im Durchschnitt 6 % ihres weltweiten Jahresumsatzes, bzw. 406 Millionen US-Dollar bei einem durchschnittlichen Jahresumsatz von 5,6 Milliarden US-Dollar der befragten Unternehmen. Die Ursache sind unzureichende KI-Modelle, die mit ungenauen oder minderwertigen Daten erstellt werden und dadurch zu falschen Geschäftsentscheidungen führen.

Schlusslicht Deutschland
Deutsche Unternehmen stehen noch eher am Anfang der KI-Nutzung (60 %), während das in den USA nur noch 39 %, in Frankreich sogar nur 36 % sind. Dementsprechend sehen sich Unternehmen dort als fortgeschritten: 31 % (USA) bzw. 28 % (Frankreich) nutzen KI, die keine oder kaum menschliche Eingriffe erfordert, wo immer das möglich ist. In Deutschland sind das gerade einmal 14 %.

Insgesamt setzen fast neun von zehn Unternehmen (89 %) KI-/ML-Methoden für die Erstellung von Modellen ein, die automatisch Vorhersagen und Entscheidungen treffen können. 80 % der Unternehmen in den USA und 75 % in Frankreich tun das schon mindestens sechs Monate, in Deutschland sagen das lediglich 44 % von sich.

Auch das Vertrauen in die Ergebnisse einer KI sind in Deutschland gering: Während 30 % der deutschen Unternehmen den Ergebnissen von Generativer KI voll und ganz vertrauen, sagen das 47 % der US-amerikanischen und 48 % der französischen Unternehmen.

Die unabhängigen Marktforschungsspezialisten Vanson Bourne befragten in einer Online-Umfrage 550 Teilnehmer aus Unternehmen mit 500 oder mehr Mitarbeitenden in den USA, Großbritannien, Irland, Frankreich und Deutschland. 100 Teilnehmer kamen aus Deutschland. Die Umfrage ergab, dass fast neun von zehn Unternehmen KI-/ML-Methoden einsetzen, um Modelle für die autonome Entscheidungsfindung zu erstellen. 97 % werden in den nächsten ein bis zwei Jahren in generative KI investieren. Gleichzeitig haben die Unternehmen Probleme mit Datenungenauigkeiten und -Halluzinationen sowie Bedenken hinsichtlich Data Governance und Datensicherheit. US-Unternehmen, die Large Language Models (LLMs) nutzen, berichten in 50 % der Fälle von Datenungenauigkeiten und -Halluzinationen.

„Die schnelle Verbreitung von generativer KI spiegelt einen weit verbreiteten Optimismus und eine Zuversicht in den Unternehmen wider. Aber unter der Oberfläche gibt es immer noch grundlegende Datenprobleme, die Unternehmen daran hindern, ihr volles Potenzial auszuschöpfen“, erklärt Taylor Brown, Mitbegründer und COO von Fivetran. „Unternehmen müssen ihre Datenintegrations- und -Governance-Grundlagen stärken, um zuverlässigere KI-Ergebnisse zu erzielen und finanzielle Risiken zu minimieren.“

Unterschiedliche „KI-Realitäten“ in verschiedenen Berufsrollen
Etwa jedes vierte Unternehmen (24 %) gab an, ein fortgeschrittenes Stadium der KI-Nutzung erreicht zu haben, in dem es die Vorteile der KI voll ausschöpft und nur noch wenig oder gar nicht mehr auf menschliche Eingriffe angewiesen ist. Allerdings gibt es erhebliche Meinungsverschiedenheiten zwischen den Befragten: Technische Führungskräfte, die KI-Modelle entwickeln und betreiben, sind von der KI-Reife ihrer Unternehmen weniger überzeugt. Von ihnen bezeichnen nur 22 % sie als „fortgeschritten“, verglichen mit 30 % der nicht-technischen Mitarbeitenden. Anders bei generativer KI: Ihr vertrauen 63 % der nicht-technischen Mitarbeitenden vollständig, bei den technischen Führungskräften sind es 42 %.

Eine weitere Uneinigkeit besteht zwischen den Datenexperten auf unterschiedlichen Führungsebenen eines Unternehmens: Während die in Junior-Positionen veraltete IT-Infrastrukturen als größtes Hindernis für die Entwicklung von KI-Modellen sehen (49 %), sehen leitende Kollegen das Hauptproblem darin, dass sich Mitarbeitende mit den richtigen Fähigkeiten auf andere Projekte konzentrieren (51 %). Tatsächlich sind diese gezwungen, ihre Ressourcen für manuelle Datenprozesse wie die Bereinigung von Daten und die Reparatur defekter Datenpipelines zu nutzen. Unternehmen geben zu, dass ihre Data Scientists den Großteil (67 %) ihrer Zeit mit der Aufbereitung von Daten verbringen, anstatt KI-Modelle zu erstellen.

Schlechte Datenpraktiken sind immer noch weit verbreitet
Die Ursache für das vergeudete Potenzial von Datenspezialisten und die unzureichende Performance von KI-Programmen ist dieselbe: unzugängliche, unzuverlässige und falsche Daten. Wie groß das Problem ist, zeigt die Tatsache, dass die meisten Unternehmen Schwierigkeiten haben, auf alle Daten zuzugreifen, die für die Ausführung von KI-Programmen benötigt werden (69 %) und diese in ein brauchbares Format zu bringen (68 %).

Neue Ansätze bei generativer KI haben weitere Komplikationen mit sich gebracht: 42 % der Befragten hatten schon mit Datenhalluzinationen zu tun. Diese können zu schlechten Entscheidungen führen, da die Informationsbasis mangelhaft ist. Sie verringern das Vertrauen in LLMs oder die Bereitschaft der Mitarbeitenden, das Tool zu nutzen. Zudem rauben sie viel Zeit für das Auffinden und Korrigieren der Daten. Angesichts der Tatsache, dass 60 % der leitenden Angestellten generative KI nutzen und für strategische Entscheidungen verantwortlich sind, werden Probleme mit der Qualität und Vertrauenswürdigkeit der Daten noch verstärkt.

Data Governance als Schlüsselbereich für den Einsatz von KI
Die Befürchtungen hinsichtlich des Einsatzes generativer KI bleiben ebenfalls bestehen, wobei „die Aufrechterhaltung der Data Governance“ und „finanzielle Risiken aufgrund der Sensibilität der Daten“ die größten Bedenken der Unternehmen sind (37 %). Solide Data-Governance-Grundlagen sind besonders wichtig für Unternehmen, die entweder eigene generative-KI-Modelle entwickeln oder eine Kombination aus bestehenden externen sowie intern entwickelten Modellen verwenden wollen. Da jedoch die Mehrheit (67 %) der Befragten den Einsatz neuer Technologien plant, um grundlegende Datenbewegungen, Governance- und Sicherheitsfunktionen zu stärken, gibt es Grund zum Optimismus.

Der vollständige Bericht steht unter Fivetran + Vanson Bourne report: AI in 2024 (https://go.fivetran.com/reports/fivetran-vanson-bourne-report-ai-in-2024) zum Download.
Mehr Informationen, wie sich Daten für generative KI fit machen lassen, enthält das Fivetran e-Book (https://go.fivetran.com/ebooks/a-primer-for-data-readiness-for-generative-ai).
Weitere Erkenntnisse aus der KI-Umfrage von Fivetran finden Sie im Fivetran-Blog (http://www.fivetran.com/blog/new-ai-survey-poor-data-quality-leads-to-406-million-in-losses).

Über Fivetran
Fivetran, der weltweit führende Anbieter für Data Movement, unterstützt Kunden bei der Nutzung ihrer Daten für KI-Anwendungen, ML-Modelle, Predictive Analytics und operative Workloads. Die Fivetran-Plattform zentralisiert zuverlässig und sicher Daten aus Hunderten von SaaS-Anwendungen und Datenbanken in jede beliebige Destination – on-premise, in der Cloud oder in einer hybriden Umgebung. Tausende von globalen Marken, darunter Autodesk, Conde Nast, JetBlue und Morgan Stanley, vertrauen Fivetran, um ihre wertvollsten Datenbestände zu bewegen, Analysen zu verbessern, die betriebliche Effizienz zu steigern und Innovationen voranzutreiben.
Der deutschsprachige Markt wird aus dem Büro in München betreut. Zu den Kunden in Deutschland zählen DOUGLAS, Hermes, Lufthansa, Merck, Siemens und VW Financial Services. Weitere Informationen unter fivetran.com/de

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Nach einer aktuellen Studie vertrauen 90 Prozent der Unternehmen künstlicher Intelligenz nicht genug, um auf menschliche Entscheidungsfindung zu verzichten

München, 7. September 2022 – Fivetran (https://www.fivetran.com/), führender Anbieter für moderne Datenintegration, präsentiert die Ergebnisse der „AI-Ambitions 2022“ Studie*. Die Umfrage unter CIOs, IT-Verantwortlichen und Data Scientists zeigt: Trotz großer Ambitionen und Investitionsbereitschaft gelingt es Unternehmen nur bedingt, KI im Rahmen von Entscheidungsprozessen zu nutzen.

Das Fundament für KI in der Praxis ist dabei längst gelegt. Die Mehrheit der Unternehmen sammelt und nutzt die meisten, wenn nicht sogar alle Daten aus ihren operativen Systemen (92 Prozent) und verwendet sie für Machine Learning (ML)-Modelle (93 Prozent). Die vorhandene technische Infrastruktur täuscht jedoch nicht darüber hinweg, dass 58 Prozent sich noch im Anfangsstadium befinden bzw. KI im moderaten Umfang einsetzen. Nur 14 Prozent vertrauen bei der Entscheidungsfindung auf KI-gestützte Prozesse. Zudem setzen 90 Prozent der Unternehmen weiter auf manuelle Datenprozesse statt auf die Automatisierung mittels ML und KI.

Deutschland zeigt sich in Sachen KI besonders ambivalent: Im internationalen Vergleich sehen sich die befragten deutschen Unternehmen am wenigsten als „KI-Neulinge“ (sieben Prozent). Gleichzeitig sammeln und fließen lediglich bei rund ein Fünftel (21 Prozent) der deutschen Unternehmen alle operationalen Daten in KI und ML-Projekte. Selbst interne Data Scientists greifen in der Regel nicht ganzheitlich auf die Daten zu (16 Prozent). Damit liegt Deutschland deutlich hinter den USA, Großbritannien und Irland.

„Was die Umfrage deutlich macht: Unternehmen haben enormen Nachholbedarf bei der Übertragung und dem Zugriff von Daten. Ein erfolgreiches KI-Programm braucht jedoch ein solides Datenfundament und das beginnt in der Regel mit einem Cloud Data Warehouse oder einem Data Lake“, erklärt George Fraser, CEO von Fivetran. „Data Analytic-Teams, die hier auf einen modernen Data Stack setzen, können ihre Daten in vollem Umfang ausschöpfen und einen echten ROI in Sachen KI und Data Science realisieren.“

Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick:

– KI-Budget und Investitionen: Im Durchschnitt entfallen bereits heute acht Prozent des Unternehmensumsatzes auf KI-Projekte. Mehr als zwei Fünftel der befragten Unternehmen (41 Prozent) sehen jedoch noch Verbesserungspotential bei der Implementierung von KI und richten ihre IT-Budget entsprechend neu aus. So sollen in den nächsten drei bis fünf Jahren die KI-Investitionen auf 13 Prozent steigen. Die Investitionsvorhaben in Deutschland konzentrieren sich dabei vor allem auf den Einsatz neuer Technologien für Datenintegration, Sicherheit und Data Governance (73 Prozent), KI/ML (60 Prozent) und den Aufbau von KI-Fachkräften und Data Scientists (58 Prozent).

– Herausforderung Daten: Zu den größten Herausforderungen beim Einsatz von KI zählt die Datenintegration. 71 Prozent der Unternehmen können nur teilweise auf relevante Daten für KI-Systeme, Workloads und ML-Modelle zugreifen. 73 Prozent kämpfen mit dem ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) und sind zudem nur bedingt in der Lage, die aus Daten gewonnenen Erkenntnisse in Handlungsempfehlungen zu überführen.

– Finanzielle Einbußen: Die auf halber Strecke liegengebliebenen KI-Initiativen wirken sich auch finanziell auf den Unternehmenserfolg aus. So schätzen die Befragten, dass durch unausgereifte ML-Modelle, die auf unsauberen oder fehlerhaften Daten basieren, durchschnittlich fünf Prozent des weltweiten Jahresumsatzes verloren gehen.

– Compliance: Noch viel Spielraum nach oben besteht bei der Einhaltung der Data-Governance (90 Prozent). Deutsche Unternehmen scheinen sich aber im internationalen Vergleich etwas besser an die gesetzlichen Anforderungen im Umgang mit Daten angepasst zu haben. Hier sehen immerhin 18 Prozent wenig bzw. gar keinen Bedarf für Verbesserungen.

– KI-Talente: Trotz ihrer entscheidenden Rolle bei der Umsetzung von KI-Projekten, können 87 Prozent der Unternehmen das Potential ihrer Data Scientists und Data Engineers nicht in vollem Umfang einsetzen. Den Großteil ihrer Arbeit verbringen die Datenexperten notgedrungen mit der Aufbereitung der Daten (70 Prozent). Für das Erstellen von ML-Modellen bleibt da kaum noch Zeit.

*Über die Studie: Die Online-Umfrage „AI-Ambitions 2022“ wurde von Fivetran in Auftrag gegeben und im Juli 2022 vom Marktforschungsinstitut Vanson Bourne durchgeführt. Insgesamt nahmen 550 IT-Führungskräfte sowie Data Scientists aus den USA, Großbritannien, Irland, Frankreich und Deutschland an der Studie teil.

Weitere Erkenntnisse zur Studie und der vollständige Bericht mit Download sind im Blog von Fivetran (https://www.fivetran.com/blog/achieving-ai-survey) verfügbar. Eine Infografik zur Studie befindet sich im Fivetran-Newsroom (https://drive.google.com/drive/folders/1ywd4w-v47K87zU98j7GZkQjBbfKpLCEo).

Infomaterial zum Download: Infographik (https://www.dropbox.com/s/pr1u49s5exwr5ja/Fivetran_AIAmbitions_Infographik_D_FINAL.png?dl=0)/ KI in Unternehmen (https://www.dropbox.com/s/pmgfidrciq69s66/Fivetran_AIAmbitions_Grafik_Unternehmen_KI.jpg?dl=0) / Ineffiziente Datenprozesse (https://www.dropbox.com/s/z4kwftlyu387x0f/Fivetran_AIAmbitions_IneffizizenteDatenprozesse.jpg?dl=0)

Über Fivetran
Fivetran ist weltweit führende Anbieter für moderne Datenintegration. Unsere Mission: den Zugriff auf Daten so einfach und zuverlässig zu machen wie Strom aus der Steckdose. Fivetran wurde für die Cloud entwickelt und ermöglicht es, Daten aus Hunderten von SaaS- und On-Premise-Datenquellen in Cloud-Destinationen zu zentralisieren und transformieren. Unternehmen weltweit – vom Global Player bis zum Start-up – nutzen Fivetran für moderne Analysen und mehr betriebliche Effizienz und können so datengestütztes Unternehmenswachstum vorantreiben. Fivetran hat seinen Hauptsitz in Oakland, Kalifornien, und verfügt über Niederlassungen auf der ganzen Welt. Der deutschsprachige Markt wird aus dem Büro in München betreut. Weitere Informationen finden Sie unter fivetran.com.

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