Machine Learning: KI-Projekte scheitern an Erwartungen und fehlendem Wissen
Eine Untersuchung der IDC stellt fest, dass viele KI-Projekte an hohen Erwartungen und fehlenden Fachkompetenzen scheitern. Trotzdem scheint es einen starken Aufwärtstrend bei der Adaption von Machine Learning zu geben - ebenso bei der Beachtung ethischer Werte.
Viele Unternehmen, die KI-Strategien als Kernkomponenten in ihrem Geschäft einsetzen wollen, scheitern mit der Umsetzung. 50 Prozent der KI-Projekte seien zudem bisher gescheitert. Das hat eine Untersuchung ergeben, die das Institut IDC durchgeführt hat. Ein Viertel der befragten Unternehmen gibt dieses hohe Verhältnis von Fehlschlägen an. Einige Gründe gibt es für die Probleme: Zu hohe Erwartungen an die Projekte und fehlendes Fachwissen der Mitarbeiter gehören dazu.
Trotz der hohen Fehlschlagquote scheinen Unternehmen KI immer stärker adaptieren zu wollen. Sie haben eine bessere Wettbewerbsfähigkeit, höhere Gewinnraten und produktive Mitarbeiter, meint IDC-Analystin Ritu Jyoti. Firmen versprechen sich von KI-Systemen auch eine bessere Anpassungsfähigkeit auf dem Markt, eine schnellere Marktreife neuer Produkte und zufriedenere Kunden. "Mehr als 60 Prozent der Organisationen haben von Veränderungen in ihrem Geschäftsmodell im Zusammenhang mit ihrer KI-Adaption berichtet", schreibt die IDC.
Ethische Werte sind wichtig
Dabei werde auch immer stärker auf ethische Werte geachtet. 50 Prozent der Organisationen haben einen Leitfaden, nach dem sich die Entwicklung ethisch korrekter KI-Software richten soll. Die IT-Branche scheint Machine Learning am ehesten zugeneigt zu sein, was wenig überraschend ist. Auch Dienstleistungssektoren wie Kundendienste setzen KI-Systeme gern ein, gefolgt von Unternehmen im Betrugs- und Risikomanagement.
Die IDC-Studie hat im Mai 2019 insgesamt 2.473 global verteilte Unternehmen aus der EU, Nordamerika, dem Asien-Pazifik-Raum und Japan befragt. Unter ihnen befinden sich Konzerne wie AWS, Google, IBM und Microsoft. Das Institut geht davon aus, dass sich die Ergebnisse in den nächsten zwei Jahren aufgrund der rapiden Adaption von KI-Systemen schnell ändern können.
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