Artificial Intelligence soll Prognosen und Datenmanagement voranbringen

Als Artificial Intelligence, kurz AI, werden Technologien bezeichnet, die auf selbstlernenden Algorithmen gründen. Die Algorithmen ermöglichen es Systemen, durch Mustererkennung eigenständig komplexe Entscheidungen zu fällen. Um korrekt zu funktionieren, werden die Algorithmen anhand großer Datenmengen trainiert.

Predictive Applications als führender Anwendungsbereich

Bei der zentralen Frage, welchem Anwendungsfeld von AI die Unternehmen eine sehr hohe bis eher hohe Bedeutung zumessen würden, lagen „Spezialisierte Prognoseanwendungen als Entscheidungshilfen“ mit 88 % deutlich vorn (s. Abb. oben). Annähernd gleichauf folgten

• Automatisiertes (Stamm-)Datenmanagement und
• Dynamische Preisgestaltung und Produktdesign.

Erwartungen zur Wirkung bei Kosten, Qualität und Umsatz gleichmäßig verteilt

Der Einsatz von AI soll Unternehmen überzeugende Vorteile bei Kosten, Qualität und Umsatz verschaffen, das versprechen zumindest einige Studien und Technologiekonzerne. Hier sind die Erwartungen ziemlich gleich verteilt: Optimierung von Kosten und Qualität erwarten jeweils 34 %, auf Umsatzsteigerungen zählen 32 %.

• Mit Kosteneffekten rechnen die Unternehmen vor allem in den Bereichen Kundenservice, Accounting und Reporting. Nur knapp dahinter liegen die Bereiche Logistik, IT/Sicherheit sowie Controlling. Der Kundenservice eines Unternehmens kann von AI bspw. durch die schnellere Identifikation von Beschwerden mittels Social Listening profitieren.
• Qualitätssteigerungen werden primär in der Produktion, Logistik und dem Kundenservice gesehen. Für die Produktion bedeutet der Einsatz von AI bspw. verbesserte Qualitätskontrollen anhand einer Bildanalyse-Software.
• Auch Umsatzsteigerungen werden durch die Verwendung von AI in den befragten Unternehmen erwartet. 79% setzen Umsatzsteigerungen im Vertrieb voraus. 64% ebenfalls im Marketing. Grund dafür sind bspw. individuelle Umsatzprognosen für Schlüsselkunden.

AI wird vor allem in IT/Sicherheit angewendet

Diejenigen Unternehmen, die AI-Initiativen verfolgen, wenden eine überwiegend selbstlernende Technologie vor allem in den Bereichen IT/Sicherheit, Marketing sowie Kundenservice an (s. Abb. 2). Überwiegend regelbasierte Systeme (Robotic Process Automation) kommen vornehmlich in der Produktion, dem Reporting sowie Accounting und Controlling zum Einsatz.

Kenntnisse im Umgang mit der Technologie bisher sehr gering

77% der Teilnehmer messen AI bereits heute eine eher hohe oder sogar sehr hohe Relevanz bei. Für den Fünfjahrestrend erwarten sogar 88% der Befragten, dass AI ihre Branche verändern wird. Obwohl den Befragten die Relevanz bereits bewusst ist, ist ausgebildetes Personal bisher nur sporadisch zu finden. 43% der Teilnehmer gaben an, dass ihr Unternehmen über Basiskenntnisse verfügt, vertieftes Know-how hingegen nur vereinzelte Mitarbeiter aufweisen können. 22% gaben sogar an, dass ihnen die Technologie weitgehend unbekannt sei. Die wenigen Grundkenntnisse, die sie hätten, sind lediglich durch  Massenmedien internalisiert worden. Immerhin 17% der befragten Unternehmen verfügen laut ihrer Aussagen über weitreichende Kompetenzen, die entweder in einem Expertenteam oder einer eigenen AI-Organisationseinheit gebündelt seien.

Auffällig ist zudem, dass vorwiegend Unternehmen mit einer Mitarbeiterzahl von mindestens 5.000 einen systematischen Kompetenzaufbau anstreben. Die meisten der Großunternehmen entstammen der Finanzbranche und bieten dementsprechend keine physischen Produkte an, sondern Dienstleistungen. Kleinere und mittelständische Unternehmen betreiben bisher eher geringe Anstrengungen.

Handlungsempfehlungen für Unternehmen

Auf Grundlage der Umfrageergebnisse hat die Managementberatung Horváth & Partners fünf Handlungsempfehlungen für Unternehmen definiert, die AI einsetzen möchten. Diese lauten folgendermaßen:

1. Anwendungsfelder identifizieren und bewerten
   Systematisches Analysieren von Anwendungsfeldern hilft Unternehmen dabei, die richtigen Schwerpunkte zu setzen. Dabei sollten interne Prozesse und externe Produktanwendungen berücksichtigt werden.
2. AI-Strategie entwickeln und operationalisieren
   Die AI-Strategie orientiert sich an der Unternehmensstrategie und definiert ein schrittweises Vorgehen zur Umsetzung der bewerteten Anwendungsfälle.
3. Leuchtturmprojekte umsetzen und Kompetenz aufbauen
   Mitarbeiter lernen durch das Umsetzen von richtungsweisenden Anwendungsfällen die Technologie schnell kennen und erzielen gleichzeitig Ergebnisse mit Wertbeitrag. Durch Schulungen und gezieltes Recruiting wird systematisch Kompetenz aufgebaut.
4. AI im Organisations- und Betriebsmodell verankern
   Neue Rollen verteilen relevante Technologie- und Umsetzungskompetenz im Unternehmen. Klare Zuständigkeiten und Zusammenarbeitsmodelle unterstützen den Übergang von der Pilot- zur Produktivphase.
5. AI unternehmensweit umsetzen
   Mitarbeiter werden in der Übergangsphase zum Produktivbetrieb durch Schulungen und aktives Change-Management unterstützt. Ein klar definiertes Vorgehen zur Wartung und Weiterentwicklung stellt die nachhaltige Nutzung von AI-Lösungen sicher.

Über die Studie

Die Managementberatung Horváth & Partners hat die Umfrage Artificial Intelligence – the Next Big Thing mit 43 Vertretern aus insgesamt neun Branchen im November und Dezember 2018 durchgeführt. Themen der Studie waren:

• Aktuelles Verständnis und Kompetenz für AI im Unternehmen,
• Branchenrelevanz von AI,
• Umsetzungsgrad von AI-Initiativen im Unternehmen,
• Erwartete Effekte durch den Einsatz von AI und
• Bewertung von AI-Anwendungsfeldern.

Der Großteil der Unternehmen beschäftigt bis zu 5.000 Mitarbeiter. Die Unternehmen entstammen der DACH-Region sowie Ungarn.

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