Auf einen Blick
Diese Link-Sammlung gibt einen Überblick über den aktuellen Stand der Künstlichen Intelligenz (KI) in Unternehmen (Stand: September 2024). Obwohl KI-Projekte großes Potenzial für Produktivitätssteigerungen bieten, scheitern viele aufgrund von schlechter Datenqualität, hohen Kosten und unklaren Zielen. Es wird betont, dass KI sinnvoll eingesetzt werden kann, aber keine sofortigen Wunderlösungen bietet und eine sorgfältige Planung sowie fundierte Kenntnisse erforderlich sind, um erfolgreich zu sein.
Wie steht es eigentlich um die Künstliche Intelligenz in Projekten und Unternehmen? Ist es ein schnell vorübergehender Hype, der schnell einer Ernüchterung weicht? Eine Technologie, die sich nachhaltig etablieren wird? In dieser aktuellen Link-Sammlung erhältst du ein Stimmungsbild!
Fast jedes dritte GenAI-Projekt wird abgebrochen
In vielen Unternehmen werden momentan KI-Projekte aus dem Boden gestampft – versprechen sie doch große Produktivitätssteigerungen. Gartner prognostiziert jedoch, dass bis Ende 2025 mindestens 30 % der generativen KI-Projekte nach dem Proof of Concept aufgegeben werden. Warum? Weil die Datenqualität zu schlecht, der Nutzen zu schwer messbar, die Kosten zu hoch und die Risiken nur schwer kalkulierbar sind.
Das Problem mit dem Hype:
- Hohe Erwartungen, geringe Ergebnisse: Viele Unternehmen setzen große Hoffnungen in generative KI (GenAI), aber die Realität sieht oft anders aus.
- Hohe Kosten: GenAI-Projekte sind teuer und der Return on Investment (ROI) ist oft schwer nachweisbar.
- Unzureichende Planung: Viele Unternehmen starten GenAI-Projekte ohne klare Strategie und ausreichende Risikobetrachtung.
Gleichzeitig berichten viele Anwender von Umsatzsteigerungen, Kostensenkungen und erhöhter Produktivität. Damit das funktioniert, müssen einige Voraussetzungen erfüllt sein:
- Klare Ziele definieren: Unternehmen sollten klare Ziele für ihre GenAI-Projekte formulieren und den Geschäftswert genau quantifizieren.
- Auf die Datenqualität achten: Gute Daten sind die Grundlage für erfolgreiche GenAI-Projekte.
- Langfristig denken: Der Erfolg von GenAI-Projekten stellt sich oft erst nach einiger Zeit ein.
- Flexibel bleiben: Unternehmen sollten bereit sein, ihre GenAI-Strategie an die sich ständig verändernden Bedingungen anzupassen.
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Wichtig:
Ein Abbruch eines Projekts muss nicht zwingend immer negativ sein: Zeigt sich in einer frühen Phase, dass der erhoffte Nutzen nicht eintrifft, sind solche Projekte ein normaler Teil des Ausprobierens und Lernens. Besonders bei einer so neuen Technologie ist es wenig verwunderlich, dass ein recht hoher Anteil nicht weitergeführt wird.
Oder doch alles nur ein Hype?
Ein weiterer Artikel schlägt in eine ähnliche Kerbe: Alle wollen jetzt auf den KI-Zug aufspringen und Unternehmen investieren Unsummen in KI, ohne wirklich zu wissen, was sie damit anfangen sollen, nach dem Motto: „Wir müssen auch was mit KI machen!“ Doch mit diesem Ansatz wird viel Geld zum Fenster ausgeworfen.
Wenn überzogene Erwartungen und übermäßige Investitionen nicht die erhofften Produktivitätsgewinne bringen, kann KI mehr schaden als nutzen. Das Problem: Oft werden überstürzt KI-Projekte gestartet, statt die Hausaufgaben bei den Grundlagen zu machen: Ist-Analysen, Schulungen, Identifikation von Verbesserungspotenzialen.
Die Empfehlung im Artikel: Statt auf revolutionäre Durchbrüche zu setzen, sollten Unternehmen KI gezielt als Werkzeug nutzen, um ihre Arbeitsprozesse schrittweise zu verbessern und ihre Mitarbeiter zu unterstützen, Informationen besser zu finden und zu verstehen – denn hier steckt die wirkliche Stärke von KI.
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Komplett unterschiedliche Meinungen
Hier haben wir einen weiteren kritischen Artikel:
In vielen Unternehmen löst KI gemischte Gefühle aus. Viele Führungskräfte erwarten, dass KI die Produktivität steigert, doch eine aktuelle Umfrage zeigt eine andere Realität. Während 96 % der Führungskräfte KI als positiv bewerten, fühlen sich 77 % der Mitarbeiter durch KI-Tools überfordert und weniger produktiv. Das Problem: mangelnde Schulungen und unrealistische Erwartungen. Damit KI wirklich helfen kann, müssen Unternehmen besser verstehen, wie sie ihre Mitarbeiter unterstützen und die Technologie sinnvoll einsetzen können.
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Wenn das alles so negativ ist: Sollten wir vielleicht alle etwas abwarten?
Für ungeduldige Angestellte bei trödeligen Arbeitgebern
Nun starten bei weitem nicht alle Unternehmen beim Thema KI durch – manche gehen auch zögernd an die Sache heran.
Dieser Artikel ist eher aus der Perspektive eines ungeduldigen Arbeitnehmers verfasst. Laut einer Umfrage verbringen Angestellte 41 % ihrer Arbeitszeit mit Aufgaben, die wenig nützlich sind. Genau hier kann KI enorm helfen: 81 % derjenigen, die KI nutzen, berichten von gesteigerter Produktivität.
Falls du es auch nicht erwarten kannst, endlich mehr deiner Arbeitsabläufe zu automatisieren: Schau in den verlinkten Artikel und hol dir ein paar Tipps ab, wie du am besten vorgehen kannst.
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Was sagen eigentlich die IT-Abteilungen?
Stell dir vor, du bist der Chef-ITler in einem großen deutschen Unternehmen. Auf der einen Seite spürst du den Druck, innovativ zu sein und mithalten zu können, auf der anderen Seite gibt es ohnehin schon genügend Baustellen. Viele deutsche Unternehmen sehen KI durchaus als Schlüssel zur Innovation, haben aber Sorge, dass ihre Infrastruktur nicht mithalten kann. In diesem Artikel gibt es mehr zu diesem Zwiespalt:
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Gravierende Wissenslücken über KI?
Was ist beinahe ein Garant für ein gescheitertes Projekt? Richtig: Wenn es völlig falsche Vorstellungen und Annahmen gibt.
Eine Umfrage von Forrester zeigt, dass viele Führungskräfte grundlegende Missverständnisse über generative KI (genAI) haben, obwohl sie wichtige Entscheidungen über deren Einsatz treffen. Viele glauben fälschlicherweise, dass genAI Fakten nachschlagen kann oder konsistente Ergebnisse liefert. Diese Wissenslücken sind fatal: Unternehmen investieren zunehmend in genAI, treffen aber Projektentscheidungen basierend auf falschen Annahmen. Hier braucht es effektive Schulungen für Führungskräfte, um diese Missverständnisse zu beseitigen und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.
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Wie kann der Erfolg von KI-Projekten gemessen werden?
Mal angenommen, Entscheider wären besser informiert – reicht das schon? Wie misst man eigentlich, ob KI wirklich was bringt?
Die Herausforderung ist schließlich: KI kann viel, aber es ist gar nicht so einfach, den Erfolg richtig zu messen. Denn KI beeinflusst oft mehrere Bereiche gleichzeitig – und hier wird es kniffelig. Beispielsweise sollten wir nicht nur schauen, ob die Arbeit schneller geht, sondern auch, ob sie anspruchsvoller wird – oder ob die Ergebnisse besser werden.
Vinay Puri von der Florida International University schlägt innovative Kennzahlen vor, zum Beispiel den Task Complexity Index (TCI), den AI Value Creation Index (AVCI) oder den Quality Consistency Score (QCS), um die Effekte von KI zu bewerten. Hier erfährst du mehr:
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Fazit
Also: Lass uns realistisch bleiben. KI kann viele Prozesse revolutionieren, ist aber kein Wundermittel für alle Aufgabenbereiche. Wenn wir es richtig nutzen, können wir unsere Arbeit verbessern – aber wir sollten unsere Zeit nicht mit unrealistischen Erwartungen verschwenden.
Viele Entscheider in Unternehmen glauben, dass KI die Arbeit einfacher und die Angestellten produktiver macht. Und ja: Das kann funktionieren – sofern genau geplant, klare Ziele definiert und Geduld aufgebracht wird.
Wir bleiben dran und schauen, was die Zeit bringt!
