Sehr geehrter Herr Do,

die aktuelle Studie KI/ML 2021 zeigt eine erfreuliche Entwicklung auf. Gaben viele Unternehmen in den letzten Jahren zu Protokoll, dass sie sich mit dem Thema beschäftigen, so nutzen die meisten die Technologie nun auch in der Praxis. Im Schnitt verwenden bereits zwei Drittel der deutschen Unternehmen Machine Learning – bei den großen Firmen sogar 73 Prozent. Und sie sind gewillt, für KI/ML zusätzliches Budget bereitzustellen. Eine Entwicklung, der auch Corona keinen Abbruch tat. Während der Pandemie erhöhten mehr als die Hälfte ihre Ausgaben leicht, und an die 20 Prozent sogar stark. Hier könnte unter anderem die Erkenntnis mitschwingen, dass digitalisierte Unternehmen in Krisen resilienter sind. Und KI und ML sind wiederum zentrale Bestandteile einer Digitalisierungsstrategie.

Klassische Einsatzfelder für KI und ML sind weiterhin die IT sowie Produktionsumgebungen. Angesichts einer boomenden Cyberkriminalität – 2020 war jedes dritte Unternehmen in Deutschland Opfer eines Cyberangriffs, wie unsere Studie „Cloud Security 2021“ zeigt – scheint eine wirkungsvolle Bekämpfung der Kriminellen ohne künstliche Intelligenz nicht mehr möglich zu sein. Auch eine andere IT-Entwicklung fordert ihren Tribut: die steigende Komplexität der IT-Infrastruktur. Ohne automatisierte, selbstlernende Systeme ist diese heute nicht mehr zu managen. Das andere große Einsatzfeld sind Produktionsumgebungen. Hier zeigt sich im Vergleich zur letzten KI/ML-Studie eine andere positive Entwicklung. Die befragten Firmen haben mittlerweile eine breitere Palette an Use Cases entwickelt, etwa in der Prozessautomatisierung, bei der automatisierten Bearbeitung von Vorgängen wie Schadensmeldungen sowie bei der Optimierung der Lieferkette. Primäre Anwendungsfelder sind aber nach wie vor Qualitätssicherung, Logistik sowie Forschung und Entwicklung.

Zudem wächst bei den Firmen die Bereitschaft, neben den klassischen Einsatz-gebieten auch neue Anwendungen wie Customer-Self-Service-Angebote zu entwickeln. Hierbei ist aber weniger die Technik eine Herausforderung, sondern die Akzeptanz der Kunden. So zeigen andere Untersuchungen, dass zwar KI/ML-Services wie die automatisierte Visa vergabe oder die Auszahlung von Sozialhilfe akzeptiert werden, aber kaum Vertrauen vorhanden ist, wenn es etwa um die automatisierte Vergabe von Darlehen oder die KI/ML-gestützte medizinische Diagnose geht. Obwohl KI/ML gerade hier auf dem Weg zur personalisierten Medizin der Zukunft großes Potenzial hat. Hier ist noch viel Aufklärungsarbeit bei den Verbrauchern in Sachen KI/ML zu leisten.
 

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