Der Weg zur KI-Reife – LXT-Bericht 2023

Today, innovation-driven businesses are investing significant resources in artificial intelligence (AI) systems to advance their AI maturity journey. According to IDC, worldwide spending on AI-centric systems is expected to surpass $300 billion by 2026, compared to $118 billion in 2022.

In der Vergangenheit scheiterten KI-Systeme häufiger an mangelnder Prozessreife. Um Früher scheiterten 60–80 % aller KI-Projekte aufgrund schlechter Planung, mangelnder Fachkenntnis, unzureichender Datenverwaltung oder Ethik- und Fairnessproblemen. Aber mit jedem Jahr verbessert sich diese Zahl.

Heutzutage liegt die durchschnittliche Ausfallrate von KI-Projekten bei 46%, laut dem neuesten LXT-Bericht. Die Wahrscheinlichkeit eines KI-Versagens verringert sich weiter auf 36 %, je weiter ein Unternehmen auf dem Weg zur KI-Reife voranschreitet.

Lassen Sie uns den Weg einer Organisation zur KI-Reife, die verschiedenen Modelle und Frameworks, die sie einsetzen kann, und die wichtigsten Geschäftstreiber für den Aufbau einer effektiven KI-Reife weiter untersuchen AI-Strategie.

Was ist KI-Reife?

Die KI-Reife bezieht sich auf den Fortschritts- und Entwicklungsstand, den ein Unternehmen bei der Einführung, Implementierung und Skalierung KI-fähiger Technologien zur Verbesserung seiner Geschäftsprozesse, Produkte oder Dienstleistungen erreicht hat.

Nach Angaben des LXT AI-Reifebericht 202348 % der mittleren bis großen US-Organisationen haben einen höheren KI-Reifegrad erreicht (siehe unten), was einem Anstieg von 8 % gegenüber den Umfrageergebnissen des Vorjahres entspricht, während 52 % der Organisationen aktiv mit KI experimentieren.

Der Bericht weist darauf hin, dass die vielversprechendsten Arbeiten im Bereich geleistet wurden Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Spracherkennung Domänen – Unterkategorien der KI –, da sie branchenübergreifend über die meisten eingesetzten Lösungen verfügten.

Darüber hinaus weist die Fertigungs- und Lieferkettenbranche die niedrigste Ausfallrate bei KI-Projekten auf (29 %), während Einzelhandel und E-Commerce die höchste Rate aufweisen (52 %).

Erkundung verschiedener KI-Reifemodelle

Normalerweise entwickeln KI-gesteuerte Organisationen KI-Reifemodelle, die auf ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. Der zugrunde liegende Reifegedanke bleibt jedoch bei allen Modellen konsistent und konzentriert sich auf die Entwicklung von KI-bezogenen Fähigkeiten, um eine optimale Geschäftsleistung zu erzielen.

Einige prominente Reifegradmodelle wurden von entwickelt Gartner, IBM und Microsoft. Sie können Organisationen auf ihrem Weg zur KI-Einführung als Orientierungshilfe dienen.

Lassen Sie uns im Folgenden kurz die KI-Reifemodelle von Gartner und IBM untersuchen.

Gartner AI-Reifegradmodell

Gartner verfügt über ein 5-stufiges KI-Reifegradmodell, mit dem Unternehmen ihren Reifegrad bewerten können. Lassen Sie uns sie unten besprechen.

Abbildung des Gartner AI-Reifegradmodells. Quelle: LXT-Bericht 2023

• Ebene 1 – Bewusstsein: Organisationen auf dieser Ebene beginnen mit der Diskussion möglicher KI-Lösungen. Es laufen jedoch keine Pilotprojekte oder Experimente, um die Realisierbarkeit dieser Lösungen auf dieser Ebene zu testen.
• Level 2 – Aktiv: Organisationen befinden sich in der Anfangsphase von KI-Experimenten und Pilotprojekten.
• Ebene 3 – Operativ: Organisationen auf dieser Ebene haben konkrete Schritte zur KI-Einführung unternommen, einschließlich der Verlagerung mindestens eines KI-Projekts in die Produktion.
• Level 4 – Systematisch: Organisationen auf dieser Ebene nutzen KI für die meisten ihrer digitalen Prozesse. Darüber hinaus erleichtern KI-gestützte Anwendungen die produktive Interaktion innerhalb und außerhalb des Unternehmens.
• Level 5 – Transformation: Unternehmen haben KI als festen Bestandteil ihrer Geschäftsabläufe eingeführt.

Gemäß diesem Modell erreichen Unternehmen die KI-Reife ab Stufe 3.

IBM AI Maturity Framework

IBM hat entwickelt verfügt über eine eigene, einzigartige Terminologie und Kriterien zur Beurteilung der Reife von KI-Lösungen. Die drei Phasen des KI-Reiferahmens von IBM umfassen:

Phasen des IBM AI Maturity Framework

• Silber: Auf dieser Ebene der KI-Fähigkeit erkunden Unternehmen relevante Tools und Technologien, um sich auf die Einführung von KI vorzubereiten. Dazu gehört auch das Verständnis der Auswirkungen von KI auf das Geschäft, die Datenaufbereitung und andere Geschäftsfaktoren im Zusammenhang mit KI.
• Gold: Auf dieser Ebene erzielen Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil, indem sie durch KI ein sinnvolles Geschäftsergebnis erzielen. Diese KI-Funktion liefert datengestützte Empfehlungen und Erklärungen, ist für Branchenanwender nutzbar und weist eine gute Datenhygiene und Automatisierung auf.
• Platin: Diese hochentwickelte KI-Funktion ist für geschäftskritische Arbeitsabläufe nachhaltig. Es passt sich an eingehende Benutzerdaten an und liefert klare Erklärungen für KI-Ergebnisse. Darüber hinaus sind starke Datenmanagement- und Governance-Maßnahmen vorhanden, die eine automatisierte Entscheidungsfindung unterstützen.

Große Hindernisse auf dem Weg zur KI-Reife

Organisationen stehen auf dem Weg zur Reife vor mehreren Herausforderungen. Der LXT 2023-Bericht identifiziert 11 Hindernisse, wie in der Grafik unten dargestellt. Lassen Sie uns einige davon hier besprechen.

Diagramm zu den Herausforderungen der KI-Reife. Quelle: LXT-Bericht 2023

1. Integration von KI in bestehende Technologie

Rund 54 % der Unternehmen stehen vor der Herausforderung, veraltete oder bestehende Technologien in KI-Systeme zu integrieren, was sie zum größten Hindernis auf dem Weg zur Reife macht.

2. Datenqualität

Qualitativ hochwertige Trainingsdaten sind für den Aufbau präziser KI-Systeme von entscheidender Bedeutung. Die Erhebung qualitativ hochwertiger Daten bleibt jedoch eine große Herausforderung auf dem Weg zur Reife. Der Bericht kommt zu dem Ergebnis, dass 87 % der Unternehmen bereit sind, mehr für den Erwerb hochwertiger Schulungsdaten zu zahlen.

3. Qualifikationsdefizit

Ohne die richtigen Fähigkeiten und Ressourcen fällt es Unternehmen schwer, erfolgreiche KI-Anwendungsfälle zu entwickeln. Tatsächlich mangelt es 31 % der Unternehmen an qualifizierten Talenten, um ihre KI-Initiativen zu unterstützen und zur Reife zu bringen.

4. Schwache KI-Strategie

Der Großteil der KI, die wir in realen Systemen beobachten, kann als schwach oder eng kategorisiert werden. Es handelt sich um eine KI, die eine endliche Menge an Aufgaben ausführen kann, für die sie trainiert wurde. Etwa 20 % der Unternehmen verfügen nicht über eine umfassende KI-Strategie.

Um diese Herausforderung zu meistern, sollten Unternehmen ihre KI-Ziele klar definieren und dokumentieren, in hochwertige Daten investieren und für jede Aufgabe die richtigen Modelle auswählen.

Wichtige Geschäftsfaktoren für die Weiterentwicklung Ihrer KI-Strategien

Das LXT-Reife Der Bericht identifiziert zehn wichtige Geschäftstreiber für KI, wie in der folgenden Grafik dargestellt. Lassen Sie uns einige davon hier besprechen.

Eine Darstellung der wichtigsten Geschäftstreiber für KI. Quelle: LXT-Bericht 2023

1. Geschäftsagilität

Unter geschäftlicher Agilität versteht man, wie schnell sich ein Unternehmen mithilfe innovativer Geschäftslösungen an veränderte digitale Trends und Möglichkeiten anpassen kann. Für rund 49 % der Unternehmen bleibt es der wichtigste Treiber für KI-Strategien.

KI kann Unternehmen dabei helfen, geschäftliche Agilität zu erreichen, indem sie eine schnellere und genauere Entscheidungsfindung ermöglicht, sich wiederholende Aufgaben automatisiert und die betriebliche Effizienz verbessert.

2. Kundenbedürfnisse antizipieren

Rund 46 % der Unternehmen betrachten die Antizipation von Kundenbedürfnissen als einen der wichtigsten Geschäftstreiber für KI-Strategien. Durch den Einsatz von KI zur Analyse von Kundendaten können Unternehmen Einblicke in das Verhalten, die Vorlieben und Bedürfnisse der Kunden gewinnen und so ihre Produkte und Dienstleistungen so anpassen, dass sie die Erwartungen der Kunden besser erfüllen.

3. Wettbewerbsvorteil

Wettbewerbsvorteile ermöglichen es Unternehmen, sich von ihren Mitbewerbern abzuheben und sich einen Vorsprung auf dem Markt zu verschaffen. Laut 41 % der Unternehmen ist es ein wichtiger Treiber für KI-Strategien.

4. Optimieren Sie die Entscheidungsfindung

KI-basierte automatisierte Entscheidungsfindung kann die Zeit, die für das Treffen wichtiger datengestützter Entscheidungen erforderlich ist, erheblich verkürzen. Aus diesem Grund betrachten rund 42 % der Unternehmen die Rationalisierung der Entscheidungsfindung als einen wichtigen Geschäftstreiber für KI-Strategien.

5. Produktentwicklung

Von der Anerkennung als wichtigster Geschäftstreiber für KI-Strategien im Jahr 2021 ist die innovative Produktentwicklung auf den siebten Platz zurückgefallen, wobei 39 % der Unternehmen sie im Jahr 2023 als Geschäftstreiber betrachten.

Dies zeigt, dass die Anwendbarkeit von KI in Geschäftsprozessen nicht ausschließlich von der Qualität des Produkts abhängt. Weitere geschäftliche Aspekte wie hohe Belastbarkeit, Nachhaltigkeit und eine schnelle Markteinführung sind entscheidend für den Geschäftserfolg.

Weitere Informationen zu den neuesten Trends und Technologien in der künstlichen Intelligenz finden Sie unter unite.ai.