PAC-Studie Skalierung von KI in Europa

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Pierre Audoin Consultants (PAC) GmbH

Rittal GmbH & Co. KG

Der Bedarf an KI-Diensten in Europa wächst kontinuierlich. Viele Unternehmen stocken daher in den kommenden beiden Jahren ihre Budgets im Bereich generative KI auf. Da ihnen dafür aber in der Regel gut ausgebildete Fachkräfte fehlen, ergeben sich viele Chancen für Dienstleister und Rechenzentrumsbetreiber.

Die europäische KI-Landschaft befindet sich in einem dynamischen Transformationsprozess. Eine aktuelle Umfrage unter Führungskräften aus fünf Ländern und drei Regionen offenbart dabei einen differenzierten Entwicklungsstand: Während 20 Prozent der befragten Unternehmen noch in der Forschungsphase verbleiben und 23 Prozent erste Pilotprojekte durchführen, skalieren weitere 27 Prozent bereits ihre ersten KI-Anwendungen in spezifischen Geschäftsbereichen.

Die Ergebnisse der Studie hat Spencer Izard, Principal Analyst beim französischen Marktforschungs- und Strategieberatungsunternehmen PAC (Pierre Audoin Consultants) kürzlich vorgestellt. An der Untersuchung waren mehr als 550 Personen aus Deutschland, Österreich, der Schweiz, Großbritannien, Italien, Spanien und Frankreich beteiligt. Sie vertreten zehn verschiedene Branchen.

Einblick in die KI-Pläne der Kunden

Die Herausforderungen, denen sie sich gegenüber sehen, sind vielfältig: So kämpfen viele Führungskräfte mit der Identifikation von Anwendungsfällen und einem sinnvollen Return on Investment (ROI), während sich ihre technischen Teams mit Kompetenzlücken und Problemen bei der Bereitstellung der erforderlichen Daten auseinandersetzen müssen.

Besonders auffällig ist der wachsende Fokus auf einer verantwortungsvollen KI, den rund 46 Prozent der Unternehmen als hohe Priorität betrachten. Im Vergleich zum Vorjahr ist das nach Aussage Bon Izard ein signifikanter Anstieg.

Die Erkenntnisse der Studie sind für Datacenter-Betreiber interessant, die hierin unter anderem Aufschlüsse über die KI-Planungen ihrer Kunden erhalten. Zu den Schwerpunkten der Befragung gehörten neben der verantwortungsvollen KI, ein besseres Daten-Management, Fragen der Sicherheit sowie generative KI allgemein. Im Kern der Untersuchung stand zudem die Frage, an welcher Stelle ihrer KI-Anstrengungen sich die befragten Unternehmen befinden und in welche Bereiche sie als nächstes investieren wollen.

20 Prozent der Teilnehmer sehen sich momentan noch in einer frühen Forschungs- und Experimentierphase. 23 Prozent haben bereits mit Pilotprojekten begonnen und 27 Prozent bauen gerade ihre ersten konkreten Anwendungsfälle aus. In der Regel seien dies aber noch keine konzernweiten Anstrengungen, so Izard.

Vor allem handele es sich um fokussierte Projekte, bei denen etwa die mittlerweile in die Adobe Suite integrierten KI-Funktionen nicht nur im Marketing oder bei der Erstellung kreativer Inhalte, sondern jetzt breiter im Unternehmen eingesetzt werden. Viele dieser Projekte befänden sich derzeit noch in der Pilotphase, würden aber nach und nach erweitert.

Hohe Investitionsbereitschaft in KI-Fragen

Ein Punkt zeichnet sich nach Aussage von Izard eindeutig ab. So planen nahezu alle befragten Unternehmen ihre KI-Budgets in diesem wie im kommenden Jahr teils signifikant auszubauen. 39 Prozent der Teilnehmer geben an, ihre Ausgaben um 25 Prozent erhöhen zu wollen. 34 Prozent beabsichtigen eine Steigerung zwischen 26 und 50 Prozent, während nach Aussage des Forschers „sehr enthusiastische“ 23 Prozent sogar 51 bis 100 Prozent mehr Geld investieren wollen. Bei letzteren schränkt Izard allerdings ein, das es sich dabei häufig noch um kleinere Budgets handele, die naturgemäß schneller steigen würden.

KI-Anwendungen lassen sich aber nicht einfach so skalieren. So nennen 18 Prozent der Teilnehmer die Integration der durch die KI generierten Daten in ihre Entscheidungsprozesse eine ihrer größten Herausforderungen. 22 Prozent sahen Probleme bei der Anpassung ihrer Mitarbeiter an die neuen Gegebenheiten, während 28 Prozent noch Mühe damit haben, die Vorteile der KI im Geschäftsalltag überhaupt zu identifizieren und dabei benennen zu können, wo ihr Einsatz am meisten bringt.

Chancen für Service Provider

Das hat allerdings auch sein Gutes. So können Service Provider, die ihren Kunden KI-Dienste und -Anwendungen anbieten, von den Qualifikationsdefiziten in den Unternehmen profitieren. Momentan sei das eine „gute Gelegenheit“, so Izard.

Bleibt noch das Problem der Daten, mit dem viele Firmen zu kämpfen haben. Immerhin geben 47 Prozent der Teilnehmer an der Umfrage an, dass die Daten in ihren Unternehmen nur „teilweise bereit“ für KI seien. Das bedeutet, dass die meisten noch für keine effektive Auswertung ihrer Daten sorgen konnten.

Wie Izard bei der Präsentation sagt, sei dies ein bekanntes Problem, dass die IT seit vielen Jahren präge. Die drei größten Herausforderungen beim Umgang mit Daten seien die Themen Datenhoheit, die er auch KI-Hoheit nannte, Daten-Management sowie Datenqualität.

Entwicklung einer „verantwortungsvollen KI“

Es sei darüber hinaus an der Zeit, eine „verantwortungsvolle KI“ zu entwickeln. 46 Prozent der Teilnehmer an der Studie hätten dies als Ziel genannt, so der PAC-Analyst. Eine „verantwortungsvoller“ handelnde KI sei für viele der Befragten von hoher Priorität. Das funktioniere aber nur mit Unterstützung durch die Führungsebenen in den Unternehmen.

Darüber hinaus seien die Erkennung und Vermeidung von Verfälschungen und Halluzinationen „unheimlich wichtig“, auch müsste besser verständlich werden, warum eine KI zu einem bestimmten Ergebnis gekommen sei. Viele Large Language Models (LLMs) und Deep-Learning-Modelle seien bislang zu wenig transparent, so Izard. Wichtig sei zudem der Schutz der Daten vor Missbrauch. Problemfelder seien hier nicht nur die zahlreichen Daten-Leaks, sondern auch die gezielte Manipulation von (Trainings-)Daten.

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Noch vor einem Jahr sei das Thema „verantwortungsvolle KI“ nur selten genannt worden, so Izard. Er bezeichnet es als „sehr ermutigend“, dass sich dies nun in einer so kurzen Zeitspanne geändert habe und dass viele Führungskräfte in Wirtschaft und Technologie dies nun anders sehen würden.

Die wichtigsten Antriebskräfte hinter dieser Entwicklung sind aber nach Ansicht von 27 Prozent der Teilnehmer, ganz schlicht regulatorische Vorgaben. 22 Prozent nennen zudem das Vertrauen ihrer Teilhaber als Grund für ihre veränderte Motivation. Nur 18 Prozent sagen, dass es ihnen um die Vermeidung von Vorurteilen und Diskriminierung gehe.

„Explainable AI“

Ebenfalls wichtig sei die Entwicklung einer „explainable KI“, also Künstlicher Intelligenzen, die eine vollständige Transparenz über ihre Entscheidungsprozesse böten. In diesem Bereich werde derzeit intensiv geforscht, so Izard.

Auch hätten viele LLMs derzeit noch eine signifikante Fehlerzahl, die verbessert werden müsse. Hier könne ein optimiertes Verständnis der internen Vorgänge dabei helfen, abzuschätzen ob ein Modell von Grund auf defekt sei und nicht repariert werden könne, oder ob die Fehler auf Probleme bei der Eingabe und Verarbeitung der Daten zurückzuführen seien.

Beispielsweise komme es bei der Nutzung von KI-Anwendungen im Gesundheitswesen oder bei Finanzdienstleistungen immer wieder es zu Entscheidungen, die einen direkten Einfluss auf Menschen haben. Daher benötige man so viele Informationen wie möglich, um die Ergebnisse der eingesetzten KI überprüfen und bewerten zu können. Letztlich seien diese Punkte für die Erreichung von Kundenvertrauen und -akzeptanz entscheidend.

Man müsse in der Lage sein, den Ergebnissen einer KI vertrauen zu können, stellt Izard fest. Allerdings bekomme man keine transparentere KI ohne eine erhöhte Komplexität und steigende Kosten. Hier bestehe die Gefahr von Performance-Einbußen, insbesondere da immer mehr Workloads nicht physisch, sondern virtuell durchgeführt werden.

Empfehlungen

Die Entwicklung einer „verantwortungsvollen“ KI, ein verbessertes Daten-Management sowie eine erhöhte Sicherheit gehören nach Aussage von Spencer Izard zu den derzeit wichtigsten Herausforderungen, wenn es um den Ausbau der generativen KI in Unternehmen geht. Insbesondere bei den Themen Transparenz und Vermeidung von Fehlinformationen sei ein sorgfältiges Management nötig.

Die Anstrengungen lohnten sich aber, da LLMs eine große Unterstützung seien, etwa bei der Erzeugung von Code, bei der Analyse von Daten oder bei der Erhöhung der Produktivität. Unternehmen empfiehlt er, die Fortbildung ihrer Mitarbeiter sowie eine „Kultur der Innovationen“ zu fördern.

Insgesamt lässt sich festhalten, dass sich die europäische KI-Landschaft im Aufbruch befindet. Es sind aber noch erhebliche Anstrengungen erforderlich, um die Herausforderungen zu bewältigen und das volle Potenzial der KI auszuschöpfen. Die kommenden Jahre werden entscheidend sein, um die Weichen für eine nachhaltige und verantwortungsvolle Integration von KI in den Unternehmensalltag richtig zu stellen.

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