Da die Anwendung von KI in der Wirtschaft weiter zunimmt, zeichnen sich die Unternehmen, die den größten Nutzen daraus ziehen, durch den Einsatz fortschrittlicher Tools und Praktiken aus.
Die Ergebnisse der letzten Globale McKinsey-Umfrage zu KI deuten darauf hin, dass der Einsatz von KI weiter zunimmt und die Vorteile nach wie vor erheblich sind - auch wenn sie sich im ersten Jahr der COVID-19-Pandemie eher in Form von Kosteneinsparungen als in Form von Einnahmen bemerkbar machten. Mit dem zunehmenden Einsatz von KI in der Wirtschaft nehmen auch die Tools und Best Practices zu.
McKinsey untersuchte die Praktiken der Unternehmen, die die größten Gewinne aus der KI ziehen, und stellte fest, dass sie nicht nur grundlegendere, sondern auch fortgeschrittene Anwendungen implementieren, einschließlich Machine-Learning-Operationen (MLOps). Dies sind Dinge, die sich auf die KI-Implementierung für ihre Teams auswirken. Dies in Kombination mit einem effizienteren Einsatz von Arbeitsressourcen durch KI und einer verstärkten Nutzung von Cloud-Technologien.
Darüber hinaus ist es wahrscheinlicher als bei anderen Unternehmen, dass sie an einer Reihe von Aktivitäten beteiligt sind, um ihre KI-bezogenen Risiken zu minimieren. Risiken mindern - etwas, bei dem viele Unternehmen, die sich auf KI freuen, noch den Kopf in den Sand stecken.
Implementierung und Auswirkungen von KI
Die Ergebnisse der Umfrage aus dem Jahr 2021 zeigen, dass der Einsatz von KI weiterhin stetig zunimmt. 56 Prozent aller Befragten gaben an, dass KI in mindestens einer Funktion eingesetzt wird, gegenüber 50 Prozent im Jahr 2020. 7 Prozent der Befragten geben an, KI zu nutzen, gegenüber 45 Prozent im Jahr 2020.
Die Abteilungen, in denen KI am häufigsten eingesetzt wird, sind der Servicebetrieb, die Produkt- und Serviceentwicklung sowie das Marketing und der Vertrieb.. Die drei wichtigsten Anwendungsfälle sind die Optimierung von Serviceabläufen, die KI-gestützte Produktverbesserung und die Automatisierung von Kontaktzentren. Der größte prozentuale Anstieg bei der Nutzung von KI ist bei der Zuweisung von Marketingbudgets und der Effektivität der Ausgaben zu verzeichnen (Abbildung 1).
Der Anteil der Befragten, bei denen mindestens 5 Prozent des Gewinns vor Zinsen und Steuern (EBIT) auf KI zurückzuführen sind, ist im Vergleich zum Vorjahr auf 27 Prozent gestiegen, gegenüber 22 Prozent in der letzten Umfrage.
Und obwohl die Umsatzvorteile der KI seit der letzten Umfrage gleich geblieben oder sogar zurückgegangen sind - insbesondere im Bereich des Lieferkettenmanagements, wo die KI wahrscheinlich die Herausforderungen der globalen Lieferkette durch die Pandemie nicht ausgleichen konnte - ist dies wahr.
Bei den Kosten ist das Gegenteil der Fall (Abbildung 2). Die Befragten berichten von deutlich höheren Kosteneinsparungen durch KI Die größten Veränderungen gegenüber dem Vorjahr gab es bei den Aktien, die Kosteneinsparungen durch den Einsatz von KI in den Bereichen Produkt- und Serviceentwicklung, Marketing und Vertrieb sowie Strategie und Unternehmensfinanzierung meldeten.
Schließlich sagen die Befragten, dass die Aussichten für KI weiterhin gut sind. Fast zwei Drittel der Befragten geben an, dass die Investitionen ihres Unternehmens in KI in den nächsten drei Jahren weiter steigen werden, was den Ergebnissen der Umfrage von 2020 entspricht.
Die Unterscheidungsmerkmale der KI-Leistung
Mit dieser Untersuchung wollte McKinsey mehr über die Faktoren und Praktiken erfahren, die die besten KI-Programme von allen anderen abheben: Insbesondere bei den Organisationen, bei denen die Befragten mindestens 20 Prozent des EBIT auf den Einsatz von KI zurückführen - unsere "KI-High-Performer". Da KI immer alltäglicher wird, wurden neue Fragen zu fortschrittlicheren KI-Praktiken gestellt, insbesondere zu MLOps, einem Best-Practice-Ansatz für die Entwicklung und den Einsatz von auf maschinellem Lernen basierender KI, der sich in den letzten Jahren entwickelt hat.
Während Unternehmen, die weniger Nutzen aus KI ziehen, zunehmend die meisten KI-Kernpraktiken anwenden, ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Top-Performer unter den KI-Unternehmen die meisten Kernpraktiken anwenden, immer noch höher. Leistungsstarke Organisationen wenden auch die meisten der fortgeschrittenen Praktiken häufiger an als andere (Abbildung 3).
Es gibt Anhaltspunkte dafür, dass die Übernahme solcher Praktiken den Leistungsträgern dabei hilft, ihre KI-Arbeit zu industrialisieren und zu professionalisieren, was zu besseren Ergebnissen und größerer Effizienz und Vorhersehbarkeit bei ihren KI-Ausgaben führt. Drei Viertel der KI-Top-Performer sagen, dass ihre KI-Modellierungskosten gleich geblieben oder sogar niedriger als erwartet sind, während die Hälfte aller anderen Befragten angibt, dass die KI-Projektkosten ihres Unternehmens höher als erwartet waren (Abbildung 4).
In der Zukunft könnte die Arbeit der KI-Führungskräfte sie sogar noch weiter nach vorne bringen, da beide Gruppen planen, ihre Ausgaben für KI um etwa den gleichen Betrag zu erhöhen.Die Umfrageergebnisse deuten auch darauf hin, dass KI-Führungskräfte einen Teil ihrer Effizienz durch die Nutzung der Cloud gewinnen könnten. Die meisten Unternehmen, ob leistungsstark oder nicht, verwenden für KI eine Mischung aus Cloud- und lokalen Plattformen, ähnlich wie für die gesamte IT-Arbeitslast. Aber die leistungsstärksten Unternehmen nutzen die Cloud-Infrastruktur weitaus stärker als ihre Konkurrenten. 64 Prozent ihrer KI-Workloads laufen in der öffentlichen oder hybriden Cloud, verglichen mit 44 Prozent bei anderen Unternehmen. Diese Gruppe hat auch Zugang zu einer breiteren Palette von KI-Funktionen und -Techniken in einer öffentlichen Cloud. Zum Beispiel ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie die Cloud für natürliches Sprachverständnis und Gesichtserkennung nutzen, doppelt so hoch wie bei den anderen.
Anfangen ist besser als warten
Unternehmen können mit der Einführung von KI warten, bis die Lücke zwischen ihnen und der Konkurrenz unüberbrückbar ist. Sie können natürlich auch schon heute damit beginnen. Ein Anfang, auf dem man aufbauen kann. Es gibt heute Lösungen in der Cloud, die sich schnell als erste Schritte in die KI-Welt einrichten lassen.
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