Die globale Studie „Den Grundstein für daten- und KI-gestütztes Wachstum legen“ von MIT Technology Review Insights, gesponsert von Databricks, untersucht die Strategien und Prioritäten von Führungskräften im Bereich Daten und Künstliche Intelligenz. Diese Umfrage, durchgeführt zwischen Juni und August 2023, befragte 600 Führungskräfte aus zwölf Ländern und liefert wertvolle Einblicke in die aktuellen Entwicklungen und Herausforderungen. Hier sind die ausführlichen Ergebnisse und Empfehlungen des Berichts:
1. Überblick und Ziel der Studie
Teilnehmer und Methodik
Länder: USA, Kanada, Frankreich, Deutschland, Niederlande, Großbritannien, Australien, Indien, Japan, Singapur, Südkorea, Israel
Positionen der Befragten: 75% C-Level (CIOs, CTOs, CDOs), 25% Senior Vice Presidents, Vice Presidents, Leiter von IT-, KI-, Daten- oder technischen Bereichen
Industriesektoren: Einzelhandel und Konsumgüter, Medien und Unterhaltung, Telekommunikation, Gesundheitswesen und Life Sciences, Finanzdienstleistungen, Energie, Fertigung, Behörden und öffentlicher Sektor
2. Steigende Investitionen in Daten und KI
Unternehmen weltweit planen, ihre Ausgaben für Daten- und KI-Technologien erheblich zu steigern. Angesichts der wirtschaftlichen Herausforderungen und des Wettbewerbsdrucks erkennen Führungskräfte die Notwendigkeit, in diese Technologien zu investieren, um Effizienz und Wachstum zu fördern.
Wichtige Ergebnisse:
- Investitionssteigerung: Fast 50% der Unternehmen planen eine Erhöhung ihrer KI-Ausgaben um mehr als 25% im kommenden Jahr.
- Ziele: Steigerung von Effizienz und Produktivität, Erschließung neuer Wachstumsquellen, Verbesserung der Dateninfrastruktur.
3. Priorität: Konsolidierung von Daten- und KI-Systemen
Die Vielzahl der in großen Unternehmen verwendeten Daten- und KI-Systeme erfordert eine Konsolidierung, um Silos zu vermeiden und die Daten effizienter zu nutzen.
Wichtige Ergebnisse:
- Lakehouse-Architektur: Bevorzugte Struktur zur Kombination der Vorteile von Data Warehouses und Data Lakes. 74% der Unternehmen nutzen bereits eine Lakehouse-Architektur, und fast alle anderen planen dies innerhalb der nächsten drei Jahre.
- Systemkonsolidierung: Unternehmen mit einem Jahresumsatz von über 10 Mrd. USD nutzen durchschnittlich mehr als 10 unterschiedliche Daten- und KI-Systeme. 28% dieser Unternehmen verwenden sogar mehr als 20 Systeme.
4. Demokratisierung und Governance
Mit der Verbreitung von KI-Technologien steigt der Bedarf an robusten Governance-Frameworks, um die Integrität und Sicherheit der Daten zu gewährleisten.
Wichtige Ergebnisse:
- Governance-Modelle: 60% der Befragten halten ein einheitliches Governance-Modell für Daten und KI für sehr wichtig.
- Demokratisierung: Die breite Verfügbarkeit von KI-Tools erfordert klare Richtlinien und Schulungen für Mitarbeiter, um Risiken zu minimieren.
5. Neue Möglichkeiten durch generative KI
Generative KI, wie ChatGPT, hat das Potenzial, die Geschäftswelt erheblich zu verändern. Viele Unternehmen investieren bereits in diese Technologien oder experimentieren damit.
Wichtige Ergebnisse:
- Einsatz von generativer KI: 88% der Unternehmen nutzen generative KI, wobei 26% bereits investiert haben und 62% experimentieren.
- Hybrider Ansatz: Unternehmen bevorzugen eine Kombination aus eigenen Modellen und externen Lösungen, um Flexibilität und Effizienz zu gewährleisten.
- Anwendungsfälle: Personalisierung, Lieferkettenoptimierung und Qualitätssicherung sind die am meisten genannten wertsteigernden Anwendungsfälle.
6. Der Aufstieg der Citizen Developer
Die Demokratisierung von KI ermöglicht es auch Nicht-Experten, KI-Anwendungen zu entwickeln und zu nutzen. Dies erfordert jedoch eine entsprechende Schulung der Mitarbeiter und eine starke Governance, um Risiken zu minimieren.
Wichtige Ergebnisse:
- Rolle der Citizen Developer: Mit generativer KI können Mitarbeiter ohne tiefgehende technische Kenntnisse KI-gestützte Anwendungen erstellen.
- Schulungen: 40% der Befragten sehen die Notwendigkeit, ihre Mitarbeiter in der Nutzung von Daten- und KI-Plattformen weiterzubilden.
7. Herausforderungen und Lösungsansätze
Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre Dateninfrastrukturen zu modernisieren und zu vereinfachen. Dies beinhaltet die Konsolidierung von Datenplattformen und die Einführung von Lakehouse-Architekturen.
Wichtige Ergebnisse:
- Moderne Dateninfrastrukturen: Unternehmen müssen flexible, skalierbare und sichere Datenarchitekturen schaffen, um den Anforderungen der KI gerecht zu werden.
- Sicherheitsbedenken: Datensicherheit und Datenschutz sind zentrale Anliegen beim Einsatz von generativer KI.
Fazit
Die Studie zeigt, dass daten- und KI-gestütztes Wachstum ein zentrales Anliegen moderner Unternehmen ist. Investitionen in Dateninfrastrukturen und KI-Anwendungen sind unerlässlich, um den wirtschaftlichen Herausforderungen gerecht zu werden und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Eine starke Governance und die Demokratisierung von KI sind dabei entscheidend für den Erfolg.
Quelle: Den Grundstein für daten- und KI-gestütztes Wachstum legen – Eine globale Studie, für die Führungskräfte, Chief Architects und Data Scientists befragt wurden. MIT Technology Review Insights in Zusammenarbeit mit databricks. (https://www.databricks.com/de/resources/analyst-papers/laying-foundation-data-and-ai-led-growth)