Wie Maschinelles Lernen auch in Krisenzeiten zum Unternehmenserfolg beiträgt
Folgestudie 2021: Die neue IDG-Studie „Machine Learning 2021“

Das Potenzial für Prozessoptimierungen oder die Entwicklung neuer Produkte und Services mithilfe von Maschinellem Lernen (ML) und Künstlicher Intelligenz (KI) ist längst bekannt. Die Möglichkeiten scheinen grenzenlos. Doch auch wenn Machine Learning mittlerweile nahezu flächendeckend eingesetzt wird, drohen Unternehmen ins Hintertreffen zu geraten, die vor größeren Investitionen zurückschrecken.

Auch die Unwägbarkeiten der letzten Monate können Machine Learning nicht stoppen

Bereits 73 Prozent der großen Firmen (mit mehr als 10.000 Beschäftigten) setzen auf Machine Learning. Und selbst bei kleineren Firmen profitieren mehr als die Hälfte von den Vorteilen der Automatisierungs-Technologie. Die Use Cases reichen dabei von IT-Problemen über Produktionsverbesserungen bis hin zu den Bereichen Logistik und Vertrieb. Angesichts steigender Kund:innenerwartungen, einem wachsenden wirtschaftlichen Druck und einer immer komplexer werdenden IT-Infrastruktur brauchen Unternehmen die Unterstützung selbstlernender Systeme, wenn sie weiterhin am Markt bestehen wollen.

Und die vergangenen Monate der Corona-Pandemie haben eines deutlich gezeigt: Die Digitalisierung sorgt für Stabilität und Widerstandskraft – gerade in unsicheren Zeiten. Echte digitale Transformation kann es allerdings nur mit ML und KI geben. Dass diese Erkenntnis bei den Unternehmen angekommen ist, beweist die vorliegende Studie. Während der Corona-Pandemie wurden die Ausgaben für ML-Projekte bei mehr als der Hälfte der befragten Unternehmen sogar erhöht.

Die Studie zeigt, mit welchen Herausforderungen viele Unternehmen nach wie vor beim Einsatz von ML und KI zu kämpfen haben und warum es langfristig dennoch keine Alternative gibt.

Download: IDG-Studie 2021: „Machine Learning“

Lesen Sie in der Studie nach, wie hochrangige Entscheider:innen die aktuellen Entwicklungen rund um Machine Learning einschätzen und vor welchen Herausforderungen gerade kleinere Unternehmen stehen.

Die gesamte IDG-Studie 2021 „Machine Learning“ können Sie kostenlos als PDF herunterladen.

Die Studie enthält:

  • Detaillierte Zahlen darüber, wie Entscheider:innen und IT-Fachleute aus mehr als 360 Unternehmen die Entwicklungen rund um Machine Learning einschätzen
  • Eine Übersicht der Gründe und Ziele für die Einführung von Machine Learning in Unternehmen
  • Erfolgsraten von KI-Projekten
  • Einblicke, welche KI-/ML-Methoden verstärkt in Unternehmen genutzt werden
  • Erläuterungen zu den Herausforderungen und Problemfeldern im Bereich Machine Learning
  • Hintergründe, warum die Unternehmensorganisation angepasst werden muss, um KI und ML zu unterstützen

Download: IDG-Studie 2021: „Machine Learning“

Lesen Sie in der Studie nach, wie hochrangige Entscheider:innen die aktuellen Entwicklungen rund um Machine Learning einschätzen und vor welchen Herausforderungen gerade kleinere Unternehmen stehen.

Die Studie wurde von IDG Research Services in Zusammenarbeit mit Lufthansa Industry Solutions im April/Mai 2021 durchgeführt und folgt damit auf die IDG-Studie 2020 „Machine Learning“. Es wurden 367 Interviews geführt. Die befragten Unternehmen stammen aus verschiedenen Branchen und weisen unterschiedliche Unternehmensgrößen und Jahresumsätze auf.

Die gesamten Studienergebnisse sowie weitere Einschätzungen von und Interviews mit verschiedenen Expert:innen können Sie in der IDG-Studie nachlesen. Die Studie steht Ihnen kostenlos zur Verfügung. Im Folgenden finden Sie bereits einige wichtige Erkenntnisse und Zahlen in aller Kürze zusammengefasst.

Der ML-Status der Unternehmen aufgeteilt nach IT-Budget
Sind in Ihrem Unternehmen Machine-Learning-Technologien im Einsatz? Welche der folgenden Beschreibungen kommt dem ML-Status in Ihrem Unternehmen am nächsten?

Gerade in großen Firmen ist Maschinelles Lernen nicht mehr wegzudenken

Bereits 73 Prozent der großen Unternehmen mit mehr als 10.000 Beschäftigten verwenden ML-Technologien. Bei den kleineren Firmen sind es immerhin noch 59 Prozent.

Der finanzielle Aspekt scheint dabei ausschlaggebend. Unternehmen mit einem IT-Budget von mehr als zehn Millionen Euro haben zu mehr als 60 Prozent bereits eine ganze Reihe oder mindestens erste ML-Technologien im Einsatz. Unternehmen mit kleinerem IT-Budget können dies nur zu 41 Prozent von sich behaupten.

Die größten Hürden für die Anwendung von Machine Learning
Worin sehen Sie in Ihrem Unternehmen die größten Hürden für die Anwendung von Machine Learning?

Der Fachkräftemangel bleibt ein altbekanntes Problem

Machine Learning kommt mit allerlei Chancen und Potenzialen daher. Es gibt jedoch nach wie vor einige Hürden zu überwinden. Der Mangel an Spezialist:innen und Fachkräften zählt seit Jahren zu den größten Problemen. Das hat sich auch in diesem Jahr kaum verändert (37 Prozent). Unzureichende Programmierkenntnisse (25 Prozent) und fehlendes internes Know-how (24 Prozent) landen auf den anschließenden Plätzen. Da 19 Prozent der Befragten zudem über das fehlende Budget zur Weiterentwicklung der eigenen Mitarbeitenden klagen, bleibt der Rückgriff auf kompetente externe Dienstleister nach wie vor notwendig.

Die wichtigsten Kriterien bei der Auswahl einer Machine-Learning-Lösung
Was sind für Ihr Unternehmen die maßgeblichen Kriterien bei der Auswahl einer geeigneten Machine-Learning-Lösung?

Der Preis ist das entscheidende Kriterium

Die Auswahl der zum eigenen Unternehmen passenden ML-Software kann von zahlreichen Kriterien abhängen. Für 37 Prozent der befragten Unternehmen bleibt allerdings der Preis der wichtigste Faktor.

Weiterhin wird auf die Nachvollziehbarkeit (34 Prozent) und die Anpassbarkeit an die individuellen Unternehmensanforderungen (32 Prozent) geachtet. Der umfassende Support spielt über alle Unternehmensgrößen hinweg eine ebenso tragende Rolle mit 30 Prozent.

Die Kenngrößen für erfolgreiche Machine-Learning-Projekte
Woran messen Sie den Erfolg Ihrer Machine-Learning-Projekte?

Der Mehrwert von Machine Learning zeigt sich schneller, als man denkt

Wer Machine-Learning-Projekte initiiert, will natürlich wissen: Wann zahlen sich die Mühen und Investitionen aus?

Die Studie zeigt: schneller, als man vermuten könnte. 62 Prozent der Unternehmen konnten schon nach maximal drei Monaten von den ML-Technologien profitieren. Insgesamt konnten 84 Prozent nach spätestens einem Jahr einen spürbaren Mehrwert verzeichnen.

Bemerkbar macht sich das vor allem durch eine Produktivitätssteigerung (49 Prozent), reduzierte Kosten (47 Prozent) und eine erhöhte Effizienz (43 Prozent).

Noch mehr Studienergebnisse zu diesen und weiteren Themen finden Sie in der IGD-Studie 2021: „Machine Learning“. Diese können Sie kostenlos im PDF-Format herunterladen.