Databricks & Economist Impact-Report: GenAI: „Sie wird zu einem integralen Bestandteil jeden Unternehmens“

Künstliche Intelligenz (KI) ist aus der heutigen Zeit nicht mehr wegzudenken. Im beruflichen Kontext etabliert sie sich immer mehr von einer Ressource zum „Co-Worker“. Gerade im Bereich der Generative artificial intelligence (GenAI) kommen viele Veränderungen. Wie Databricks mit einer aktuellen Studie belegt, verwenden die meisten Unternehmen bereits GenAI – das volle Potenzial schöpfen sie allerdings bisher nicht aus.
Einen Überblick zur bisherigen Nutzung und welchen Herausforderungen sich die Führungskräfte gegenübersehen, liefert Roman Dölle, Regional Vice President (RVP) DACH, von Databricks.

84 Prozent der deutschen Unternehmen verwenden GenAI in mindestens einer Funktion. So eine der wichtigsten Erkenntnisse des Berichts „Unlocking Enterprise AI: Opportunities and Strategies“ – entstanden in einer Zusammenarbeit von Databricks und Economist Impact. Jener beschäftigt sich mit den Herausforderungen für Firmen, die sie beim Einsatz von KI und deren Skalierung haben. Ferner enthält die Studie folgende wichtige Ergebnisse:

• 41 Prozent der deutschen Unternehmen sind zuversichtlich, dass ihre aktuelle IT-Architektur neue KI-Anwendungen in Zukunft effektiv unterstützen kann.
• Bis 2027 planen 97 Prozent der deutschen Unternehmen, benutzerdefinierte Modelle mit Nutzwert auf der Grundlage von Unternehmensdaten zu entwickeln.
• Bereits 59 Prozent der deutschen Unternehmen glauben, dass NLP (Natural Language Processing) die primäre, wenn nicht sogar die einzige Möglichkeit sein wird, mit komplexen Datensätzen zu interagieren.

„Der Bedarf an Daten- und KI-Governance innerhalb einer Plattform, wie der Databricks Data Intelligence Platform, wird immer wichtiger, je mehr GenAI-Anwendungen in Produktion gehen“, so Roman Dölle. Und obwohl weitere Resultate unterstreichen, dass KI selbst und ihre Anwendung innerhalb von Unternehmen einen großen Aspekt ausmacht, stehen viele Führungskräfte der Herausforderung gegenüber, sie bestmöglich und gewinnbringend einzusetzen. Allein die Bereitstellung geschäftsspezifischer, hochpräziser und gut verwalteter Ergebnisse zu einem zufriedenstellenden Gegenwert, erweist sich oft als problematisch. Sie bremsen Manager darin aus, ihre KI-Bestrebungen einzuschätzen und transformative Ergebnisse zu erreichen.

Die Skepsis gegenüber Qualität und Kosten von GenAI ist groß:

„Nur 37 Prozent der Führungskräfte weltweit glauben, dass ihre GenAI-Anwendungen schon heute produktionsreif sind. Diese Zahl fällt auf lediglich 29 Prozent unter den Anwendern, die als Haupthindernisse Kosten (41 %), Fähigkeiten (40 %), Qualität (37 %) und Governance (33 %) anführen.“

Trotzdem gibt es deutlich erkennbare Investionen – auch in Deutschland. In den kommenden Jahren wird Künstliche Intelligenz eine zentrale Rolle in und für Unternehmen spielen. Goldman Sachs definiert die Ausgaben für KI auf eine Summe von etwa 1 Billion US-Dollar.

„Sie wird zu einem integralen Bestandteil jeden Unternehmens“.

Bereits jetzt ist zu sehen: Die Nutzung von KI – egal, in welchem Bereich – ist beinah alltäglich geworden bzw. auf dem besten Weg dahin. Sie verspricht die eigene unternehmerische Effizienz und Produktivität zu erhöhen. Die Anwendungsmöglichkeiten sind dabei vielfältiger denn je: Um den Kundenservice zu verbessern, Betrugsmaschen (rechtzeitig) zu erkennen oder in der Patientenversorgung. Und sie zeigen auch, dass das langfristige Potenzial der Technologie zur Beschleunigung des allgemeinen Geschäftserfolges dien

Weltweite Ergebnisse sind:

• Nur 18 Prozent der Befragten halten KI für überbewertet. Vielmehr betrachten 73 Prozent die Technologie als entscheidend für ihre langfristigen Ziele. Trotz der Dynamik glaubt nur jeder Fünfte, dass die Investitionen in technischen und nichttechnischen Bereichen ausreichend sind.
• Große Unternehmen setzen auf GenAI. 97 Prozent der Unternehmen mit einem Umsatz von mehr als 10 Milliarden US-Dollar nutzen die Technologie bereits in mindestens einer internen Geschäftsfunktion. Bis 2027 erwarten 99 Prozent aller Befragten, dass GenAI sowohl in internen als auch in externen Anwendungsfällen eingesetzt wird.
• Fast die Hälfte der Data Scientists (45 %) verwendet immer noch ein allgemeines Large Language Model (LLM) ohne kontextbezogene Unternehmensdaten. Diese Modelle bieten oft nicht die erforderliche Qualität, Governance und die Möglichkeit, die Ergebnisse zu bewerten. 58 Prozent der Data Scientists haben damit begonnen, ihre LLMs mit proprietären Daten durch Retrieval Augmented Generation (RAG) zu erweitern. Zwei Drittel der Unternehmen sehen ein erhebliches Potenzial in der Kombination von LLMs mit Unternehmensdaten, um Data Intelligence aufzubauen.
• Unternehmen erwarten, dass sie in ihren Agentensystemen verschiedene Modelle und Tools aus Open-Source- und proprietären Technologien kombinieren können, um eine bessere Leistung zu erzielen. Bis 2027 planen 96 Prozent den Einsatz von Open-Source-KI-Modellen.
• Nur einer von sechs Befragten ist zuversichtlich, dass sein Unternehmen genügend KI-Talente finden kann.
• 40 Prozent der Befragten geben an, dass die Data und KI Governance in ihrem Unternehmen unzureichend ist. Die Hälfte der Data Engineers gibt an, dass die Governance mehr Zeit in Anspruch nimmt als alles andere, weshalb die Einführung einer einheitlichen Governance der Schlüssel zur Erschließung von KI im Unternehmen sein wird.

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