#Notizzettel zur Studie „Herausforderungen beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz“: Ergebnisse einer Befragung von jungen und mittelständischen Unternehmen @zew @BMWi_Econ

Vorbereitung auf das Interview mit dem Studienleiter Dr. Christian Rammer vom ZEW – Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung in Mannheim.

Einschalten am Mittwoch, 11 Uhr:

Die Studie untersucht Herausforderungen, denen sich Unternehmen in Deutschland bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) gegenüber sehen. Die Ergebnisse einer repräsentativen Befragung von fast 1.000 jungen und mittelständischen KI-nutzenden oder KI-affinen Unternehmen zeigen fünf große Themenfelder, die aus Sicht der Unternehmen für die weitere Verbreitung von KI in Geschäftsmodellen und Geschäftsprozessen entscheidend sind:

  1. Hohe Kosten und fehlende Finanzierungsmittel: Größte Herausforderung für Unternehmen, die KI be- reits aktiv einsetzen, sind die hohen Kosten der Entwicklung und Implementierung von KI-Anwendungen. Dies gilt vor allem für jüngere und kleine Unternehmen sowie Unternehmen mit einem noch geringen Rei- fegrad der KI-Anwendungen. Gleichzeitig fehlt es oft an ausreichenden Investitionsbudgets bei den Ge- schäftspartnern, um KI-Lösungen gemeinsam umzusetzen. Folgerichtig ist die Verbesserung der Finanzie- rungsbedingungen der wichtigste Maßnahmenbereich aus Sicht der KI-aktiven Unternehmen. Hier sehen sie auch sehr große Defizite des KI-Standorts Deutschlands im internationalen Vergleich. Für Unterneh- men ohne aktiven KI-Einsatz sind hohe Kosten der KI-Einführung dagegen kein dominanter Grund, auf KI- Anwendungen zu verzichten. Gleichwohl ist auch für diese Unternehmen ein Förderangebot für die Ent- wicklung von KI-Lösungen wichtig, um Risiken und Unsicherheiten des Einstiegs in KI abzufedern.
  2. IT-Infrastruktur: Für Unternehmen, die KI noch nicht aktiv nutzen, ist eine leistungsfähigere IT-Infra- struktur die wichtigste Voraussetzung, um in entsprechende Anwendungen einzusteigen. Aber auch für KI- aktive Unternehmen ist die Qualität der Infrastruktur die zweitwichtigste Maßnahme, um den KI-Standort Deutschland voranzubringen.
  3. Fachkräfte und Weiterbildung: Ein umfangreiches Angebot an KI-Fachkräften ist für bereits KI-aktive Unternehmen die entscheidende Rahmenbedingung, um KI intensiv und effektiv zu nutzen. Wenngleich die Situation in Deutschland im Vergleich zu anderen Ländern als sehr ungünstig eingeschätzt wird, sind Maßnahmen zur Verbesserung der Fachkräftesituation nur auf Rang 3 der Prioritätenliste gereiht. Unter den Unternehmen, die KI noch nicht aktiv nutzen, sind es nur die größeren Unternehmen, für die das Thema Fachkräfte sowie Weiterbildungsangebote wichtige Einstiegsvoraussetzungen sind.
  4. Offenheit von Nutzern/Gesellschaft gegenüber KI: Mehr Vertrauen von Anwendern in KI-Lösungen so- wie eine höhere Awareness der Öffentlichkeit gegenüber dem Nutzen von KI-Anwendungen sehen sowohl die KI bereits aktiv nutzenden Unternehmen als auch die KI-affinen Nicht-Nutzer als ein wichtiges Aktions- feld. Dies ist auch der Standortfaktor, bei dem Deutschland international am schlechtesten bewertet wird.
  5. Datenzugang und Cloud-Angebote: Die eingeschränkte Datenverfügbarkeit (insbesondere von externen Daten) wird als ein großer Standortnachteil von Deutschland gesehen und ist – gemeinsam mit dem Daten- schutz – das größte Problemfeld im Bereich Daten für KI aktiv nutzende Unternehmen. Fragen der Datensi- cherheit folgen gleich dahinter. Datenschutzkonforme Cloud-Angebote mit höchsten Sicherheitsstandards werden als ein wichtiger Beitrag für bessere Datensicherheit gesehen und stellen eine wesentliche Voraus- setzung für den Einstieg in KI-Anwendungen dar.

Was folgt daraus?

Die Befragungsergebnisse zeigen auch Ansatzpunkte in den Unternehmen selbst auf, um die Möglichkeiten von KI breiter und effektiver zu nutzen:

  • Unternehmen mit Digitalkompetenzen, die KI noch nicht aktiv nutzen, sollten die internen Fähigkeiten der Datennutzung weiter entwickeln. Dazu zählen die Identifizierung relevanter Datenquellen in den Geschäftsprozessen sowie der Aufbau methodischer Kompetenzen zu Datenerfassung, Datenmanagement und Datenanalyse. Ein wichtiger Zwischenschritt ist außerdem die passive Nutzung von KI-Anwendungen, beispielsweise über Plattformen und Service-Provider. Cloud-Angebote würden mir noch einfallen.
  • Bei bereits KI-aktiven Unternehmen ist der Aufbau eigener KI-Entwicklungskompetenz ein Weg, um eine effektivere Nutzung von KI zu erreichen. Denn Unternehmen, deren KI-Anwendungen auf Individuallösungen durch Dritte oder auf Open-Source-Software beruhen, ohne selbst Softwarelösungen für KI-Anwendungen zu entwickeln, stehen deutlich häufiger vor Herausforderungen und weisen größere Defizite in der erfolgreichen Anwendung von KI auf.

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