KI: Der Megatrend beschleunigt sich!

Laut einer Gartner-Studie dürften mittlerweile etwa 30 Prozent aller Unternehmen mit einem bestehenden B2B-Geschäft Künstliche Intelligenz einsetzen, um ihre Vertriebsprozesse zu optimieren. Die Beratungsgesellschaft McKinsey betont, dass Unternehmen, die auf KI-Anwendungen im Vertrieb setzen, 50 Prozent mehr "Leads" generieren konnten, während der Kommunikationsaufwand um 60 bis 70 Prozent geringer ausfiel. Insgesamt schätzen die Autoren, dass sich die Vertriebskosten bei optimaler Anwendung von Künstlicher Intelligenz um 40 bis 60 Prozent reduzieren lassen.

Die gute Marktstellung der großen Technologie-Unternehmen (Google, Amazon, Apple, etc.) erlaubt diesen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil sowohl im B2B-Bereich als auch bei den Verbrauchern. Nichtsdestotrotz besitzen Unternehmen domänenspezifischer Expertise und einem entsprechend etablierten Kundenstamm das Potenzial ihren Sektor und ihr grundsätzliches Geschäftsmodell zu verteidigen. Hierfür wird jedoch ein aufmerksames Management und eine valide KI-Strategie erforderlich sein.

In der öffentlichen wie in der akademischen Diskussion bestehen nach wie vor Bedenken bezüglich der Sicherheit der Anwendung von Künstlicher Intelligenz.

• Insbesondere mangelnde Transparenz und Interpretierbarkeit, die einige Formen der statistischen Lernmethoden mit sich bringen, macht deren Einsatz in realwirtschaftlichen Anwendungsfelder problematisch. Die hiermit verbundene Unsicherheit und damit einhergehende Haftungsfragen stellen noch ein erhebliches Hindernis für eine schnelle Einführung der Systeme dar.
• Exemplarisch ist dieser Sachverhalt im Zusammenhang mit den Technologien zum Autonomen Fahren zu beobachten. Auch hier bestehen noch existenzielle Fragen bezüglich der Sicherheit, der Fehlerquote und, zumindest bei vollautonomen Fahrzeugen; der Haftung im Schadensfall.
• Fragen der Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Systeme dürften in den kommenden Jahren in vielen Anwendungsbereichen die Kontrolle durch menschliche Akteure unabdingbar machen. Hieraus entstehende Mehrkosten könnten die Entwicklung und Diffusion der KI-Anwendungen noch bremsen. Vor allem Unternehmen, welche die Technologien als Kunden einsetzen möchten, könnten hier noch zögern und die Einführung erprobter und robusterer Systeme abwarten.

Vor allem im Zuge einer raschen Skalierung und eines schnellen Wachstums könnte es an verfügbarem Personal fehlen.

• Im Rahmen einer US-amerikanischen Umfrage aus dem Jahr 2016 gaben 59 Prozent der befragten Unternehmen an, dass sie aufgrund eines Mangels an qualifiziertem Personal das Engagement nicht vertiefen. Seither hat sich das Marktvolumen stark expandiert, die Problematik sollte also nach wie vor bestehen und könnte sich verschlimmert haben.
• Zu diesem Schluss kam auch das Beratungsunternehmen Deloitte Ende vergangenen Jahres. Eine Studie der Gesellschaft kommt zu dem Schluss, dass 23 Prozent der Unternehmen mit bedeutenden KI-Projekten aussagten, einen signifikanten Mangel an einem geeignetem Personal aufzuweisen. Nicht selten gefährdet dieser Mangel den Erfolg der Projekte und ultimativ die Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen.
• Während dieser Umstand branchenübergreifend ein Problem für die Anwendung und Diffusion der Technologien darstellt, begünstigt er tendenziell Unternehmen mit bekannten und attraktiven KI-Programmen.
  • Die FAANG-Unternehmen (Facebook, Apple, Amazon, Netflix, Google) stehen hier symbolisch und stellvertretend für Marktführer, die sehr attraktiv für qualifiziertes Personal sind und einen "Talentvorteil" genießen und ausspielen können.
  • Für kleinere Unternehmen oder Unternehmen aus weniger technologie-affinen Sektoren, die ihr Geschäftsmodell einer Transformation unterziehen möchten, könnte der drohende Personalmangel jedoch ein erhebliches Problem bei der Entwicklung proprietärer Lösungen darstellen.

• Laut einer Studie von Gartner benutzen bisher erst 37 Prozent aller Unternehmen Anwendungsformen künstlicher Intelligenz. Gleichzeitig betonen die Autoren der Studie jedoch, dass sich die Zahl der Anwender im Zeitraum von 2015 bis 2019 um 270 Prozent erhöht hat!
• Insbesondere bei kleinen und mittelgroßen Unternehmen besteht noch Aufholbedarf. Der Anteil der Gesellschaften mit weniger als 1.000 Mitarbeitern, die K.I.-Applikationen einsetzen, beläuft sich lediglich auf 29 Prozent.
• Bei den größten Unternehmen (> 100.000 Beschäftigte) verfügen laut Informationen des MIT Sloan Management Reviews rund die Hälfte um eine spezifische K.I.-Strategie. Auch hier besteht noch Raum für Wachstum! Sofern bei diesen größeren Konzernen, die über die notwendigen Ressourcen für Implementierungen verfügen, Strategien erdacht werden, dürften auch Investitionen im K.I.-Bereich nachfolgen.

• Nach Informationen der IDC beinhalten schon heute 75 Prozent aller Unternehmenssoftwares Funktionen, die auf Künstliche Intelligenz zurückgehen. Viele Mitarbeiter dürften im Arbeitsalltag unbewusst bereits heute zentrale Funktionen ihrer Software nutzen, die elementar bereits auf K.I. basieren.
• Gartner geht derweil davon aus, dass im Jahr 2021 80 Prozent der aufkommenden Technologien und Geschäftsanwendungen auf Künstlicher Intelligenz basieren.
• Künstliche Intelligenz hat es vor allem dank des stetig ansteigenden Datenverkehrs in den Fokus der Öffentlichkeit und der Wirtschaft geschafft. Bis zum Jahr 2025 sollen sich die weltweit verfügbaren Daten nun um weitere 61 Prozent auf 175 Zettabytes erhöhen.

Sowohl der Bedarf nach weiteren K.I.-Systemen, als auch das Wertschöpfungspotenzial innerhalb des stetig wachsenden Datenbestands sind positive Rahmenbedingungen für Anbieter der Künstlichen Intelligenz!

Die Produktivitätszuwächse, welche durch die Technologie zu erwarten sind, könnten Unternehmen dazu zwingen, A.I. zu adaptieren

• Die in obiger Grafik gezeigten Wertsteigerungen werden viele Unternehmen dazu zwingen, sich mit der Thematik Künstliche Intelligenz zu beschäftigen und solche Systeme einzusetzen. Andernfalls laufen diese Unternehmen Gefahr, den Anschluss hinsichtlich der Produktivitätssteigerungen und Wertschöpfungspotenziale zu verlieren.
• Dieser Effekt dürfte sich nicht nur auf Unternehmen, sondern auch auf Ländern oder geografische Regionen erstrecken.

Beide oben genannte Argumente sprechen für eine stabile Nachfrage und Absatz- sowie Anwendungspotenziale für die Wettbewerber im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Bereits heute ist die globale Wertschöpfung durch K.I. ein enormer Faktor, wie eine Erhebung und Prognose durch Gartner verdeutlicht.

Die Unterstützung von Entscheidungen und die automatisierte Durchführung von Aufgaben sind laut Gartner die wichtigsten Wertschöpfungspotenziale der Künstlichen Intelligenz. Bereits für das laufende Jahr hat Gartner 2019 eine Wertschöpfung von K.I.-Systemen auf einen Wert von 2,9 Billionen US-Dollar geschätzt; das Äquivalent von 6,2 Milliarden menschlicher Arbeitsstunden!

Große Beratungshäuser und Marktforschungsgesellschaften gehen in ihren Studien derzeit davon aus, dass sich der Wert der K.I.-Technologien und der dahinterstehenden Branche in den kommenden Jahren erheblich erhöhen wird.

• Laut einer Studie von PwC soll die Wertschöpfung durch Künstliche Intelligenz im Jahr 2030 auf 15,7 Billionen US-Dollar angewachsen sein
• Bereits im Jahr 2021 soll sich die Marktgröße der Künstlichen Intelligenz, nach einer Schätzung der IDC (International Data Corporation) auf 56,7 Milliarden US-Dollar belaufen
• Das Marktforschungsinstitut "Markets & Markets" schätzt das direkte Umsatzpotenzial im Jahr 2025 auf einen Wert von 180 Milliarden US-Dollar