Maschinelles Lernen: Erfolgsfaktor auch in Krisenzeiten

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 bekannt – und besteht selbst in Krisenzeiten wie der Corona-Pandemie. KI und ML sind allerdings längst weit mehr als eine Option: Unternehmen, die hier vor größeren Investitionen zurückschrecken, drohen ins Hintertreffen zu geraten.

Die IDG-Studie „Machine Learning 2021“

Die Mehrheit (73 Prozent) der großen Firmen setzt auf Machine Learning: bei IT-Problemen, zur Produktionsverbesserung und in den Bereichen Logistik und Vertrieb – so das eindeutige Ergebnis der Studie von Lufthansa Industry Solutions in Zusammenarbeit mit IDG. Die Untersuchung zeigt aber auch auf, dass angesichts steigender Kund:innenerwartungen, einem wachsenden wirtschaftlichen Druck und einer immer komplexer werdenden IT-Infrastruktur die Unterstützung selbstlernender Systeme für das Bestehen eines Unternehmens am Markt unerlässlich geworden ist. Zudem wird klar, mit welchen Herausforderungen viele Unternehmen beim Einsatz von ML und KI zu kämpfen haben und warum es langfristig dennoch keine Alternative gibt.

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 Studie „Machine Learning 2021“ 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
  • Entsprechende Erläuterungen zu den Herausforderungen und Problemfeldern im Bereich Maschinelles Lernen
  • Hintergründe, warum die Unternehmensorganisation zur Unterstützung von KI und ML angepasst werden muss

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Erfahren Sie in der IDG-Studie „Machine Learning 2021“, wie Entscheider:innen die aktuellen Entwicklungen rund um Machine Learning einschätzen und vor welchen Herausforderungen kleinere Unternehmen stehen.

Sämtliche Ergebnisse sowie weitere Einschätzungen von und Interviews mit verschiedenen Expert:innen können Sie in der IDG-Studie nachlesen. Im Folgenden finden Sie einige wichtige Erkenntnisse komprimiert zusammengefasst.

Grafik: Studienergebnisse zur Frage „Sind in Ihrem Unternehmen Machine-Learning-Technologien im Einsatz?“
Sind in Ihrem Unternehmen Machine-Learning-Technologien im Einsatz? Welche der folgenden Beschreibungen kommt dem ML-Status in Ihrem Unternehmen am nächsten?
  • Der Mehrwert von Machine Learning zeigt sich schneller, als erwartet
    Die Studie zeigt, dass die Mehrheit der Unternehmen schon nach maximal drei Monaten von den ML-Technologien profitieren konnten.
  • 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 ist ausschlaggebend
    Unternehmen mit einem IT-Budget von mehr als zehn Millionen Euro haben zu mehr als 60 Prozent bereits ML-Technologien im Einsatz. Unternehmen mit kleinerem IT-Budget sind nur zu 41 Prozent dabei.
  • Der Fachkräftemangel bleibt ein Problem
    Der Mangel an Spezialist:innen und Fachkräften zählt seit Jahren zu den größten Problemen. Das hat sich auch in diesem Jahr kaum verändert.
  • Der Preis ist das entscheidende Kriterium
    Bei der Auswahl der zum eigenen Unternehmen passenden ML-Software ist für 37 Prozent der befragten Unternehmen der Preis der wichtigste Faktor.

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Erfahren Sie in der IDG-Studie „Machine Learning 2021“, wie Entscheider:innen die aktuellen Entwicklungen rund um Machine Learning einschätzen und vor welchen Herausforderungen kleinere Unternehmen stehen.