Künstliche Intelligenz: Trend oder Zeitgeist

Unternehmen fehlt klare Strategie für KI

Künstliche Intelligenz bietet eine Vielzahl von innovativen Technologien. Richtig genutzt, ermöglicht sie die Erzielung von Vorteilen im Wettbewerb. Doch vielen Unternehmen mangelt es dabei an Ideen und der richtigen Strategie.

Aktuelle Trends, Studien und Research zu Technologie und IT

Technologie ist nicht erst seit der Digitalisierung ein wichtiger Faktor für Finanzdienstleister. Im Bank Blog finden Sie Studien zu den wichtigsten Trends und Entwicklungen.

Künstliche Intelligenz ist eine Sammlung fortschrittlicher Technologien, die es Maschinen ermöglichen, zu erkennen, zu verstehen und zu handeln. Technologien aus dem Bereich Künstlicher Intelligenz gehören zu den wichtigsten Zukunftstrends, auch für Banken und Finanzdienstleister. Themen wie Maschinelles Lernen, Spracherkennung oder intelligente Automatisierung ermöglichen zahlreiche Vorteile für Unternehmen und Kunden. Sie werden in Zukunft vieles ermöglichen, das wir uns heute (noch) nicht vorstellen können.

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Das Marktforschungsunternehmen Wakefield Research hat im Auftrag von Avanade, einem Anbieter digitaler Innovationen im Microsoft-Ökosystem, Unternehmenslenker und IT-Entscheider zu Künstlicher Intelligenz befragt. Demzufolge halten 98 Prozent der Teilnehmer KI für ein Resultat des Zeitgeists. Zugleich wird deutlich, dass viele Unternehmen noch nicht wissen, wie sie diesen Technologieansatz richtig nutzen können.

KI ist mehr als eine einzelne Technologie

KI wurde in der Studie nicht als einzelne Technologie definiert, sondern als eine Zusammenstellung aus mehreren Bereichen. Diese entsprechen – nacheinander betrachtet – oft den einzelnen Schritten, die bei der langfristigen Einführung erfolgen. Dazu gehören zum Beispiel die Aspekte Robotic Process Automation (RPA), also die Automatisierung von manuellen und sich wiederholenden Aufgaben und Geschäftsprozessen, sowie intelligente Automatisierung (IA), die Prozesse etwa mit humanisierenden Interaktionsformen verbessert. Dazu zählt u.a. die Verarbeitung natürlicher Sprache.

Ebenso sind fortschrittliche Analysemethoden ein wichtiger Teil von KI. Mit ihrer Hilfe lassen sich Daten so verarbeiten und auswerten, dass Prozesse besser verstanden, präzise Vorhersagen getroffen und Daten innovativ genutzt werden können.

„Advanced AI“ schließlich unterstützt und erweitert durch maschinelles Lernen – inklusive dem sogenannten Deep Learning – die Fähigkeiten von Mitarbeitern.

Insgesamt ergibt sich so das Bild einer auf den Menschen ausgerichteten KI. Sie ersetzt keine Mitarbeiter, sondern unterstützt sie gezielt bei ihrer Arbeit, steigert damit Erfolge und erhöht die Kundenzufriedenheit.

Herausforderungen auf Management-Ebene

Die Auswertung der Befragung zeigt, dass die Herausforderungen nicht nur im technologischen Bereich liegen. 85 Prozent der weltweit Befragten meinen, dass KI-Implementierungen in Unternehmen scheitern, solange ineffektives Kultur- und Change-Management bzw. unzureichendes Management von Mensch und Maschine vorherrschen. Dieser Wert liegt in Deutschland mit 94 Prozent nochmals deutlich höher – und über den Zahlen aller anderen Länder (USA, Australien, Kanada, Frankreich, Japan und UK), in denen Entscheider befragt wurden. Relativ gesehen sind hier Teilnehmer aus Japan mit 72 Prozent am positivsten eingestellt. Hier dürfte die langjährige Erfahrung und Offenheit des Landes im Umgang mit Robotik-Technologie zum Tragen kommen.

Auch zeigen sich deutliche und potenziell ebenfalls kulturell bzw. wirtschaftlich motivierte Unterschiede in den einzelnen Ländern, wenn es um die Einsatzbereiche geht: Im traditionell maschinenbaulastigen Deutschland glauben nur 17 Prozent der Befragten, dass KI-Technologien im Bereich der automatisierten Produktion hilfreich sein können; der globale Schnitt beträgt hier 31 Prozent. Insgesamt schlecht schneidet der Marketing-Bereich ab, in dem nur 13 Prozent der Befragten Vorteile durch KI erkennen (Deutschland: 15 Prozent). Am positivsten sehen die Teilnehmer den Bereich der Datenanalyse, etwa für die vorausschauende Wartung: Immerhin 31 Prozent der weltweit und in Deutschland Befragten erwarten für ihre Unternehmen messbare Mehrwerte.

Einsatzzweck von KI ist ausschlaggebend für den Erfolg

Für die erfolgreiche Nutzung intelligenter Maschinen müssten Unternehmen genau auf den Einsatzzweck achten. Der große Fehler liege demnach in der Regel bei der Implementierung. Unternehmen, die intelligente Maschinen nur als Mittel sehen, um die Kosten zu senken, werden sie mit hoher Wahrscheinlichkeit an den falschen Stellen und auf die falsche Art und Weise einsetzen und den Geschäftsbeitrag nur unvollständig betrachten.

Wichtige Schritte bei der Implementierung von KI sind die Erhebung, Auswertung und Nutzung von unternehmensrelevanten Daten. Privatsphäre und Sicherheit müssen dabei Priorität haben. Die Einrichtung eines Gremiums für digitale Ethik erscheint daher empfehlenswert. Ein solches Gremium sollte aber unterstützend und nicht verhindernd wirken. Unternehmen müssen zudem die Expertise der Mitarbeiter zum Umgang mit Daten schaffen und erweitern. Grundsätzlich ist eine Mischung aus langfristiger Strategie und schnellen Etappenimplementierungen hilfreich, um den digitalen/KI-Anschluss nicht zu verpassen.

Erfolgsvoraussetzungen für KI

Strategie zur Nutzung Künstlicher Intelligenz

Ansatz für eine menschenzentrierte Nutzung Künstlicher Intelligenz.

Um mit KI erfolgreich zu sein, benötigt ein Unternehmen:

  • Mitarbeiter: Es herrscht reger Wettbewerb um Fachleute aus dem Bereich KI. Qualifizierung ist daher genauso notwendig, wie die Nutzung von Partnern und deren Ökosystemen.
  • Daten: Daten sind Grundlage zur Nutzung von KI und der Fähigkeit, durch maschinelles Lernen intelligenter zu werden.
  • Modelle und Wissen: Sie benötigen Analyse-Tools und eine Bibliothek von Automatisierungsprozess-Modellen, vorgefertigten Berechnungen und Algorithmen.
  • Technologie: Computerplattformen sind der Schlüssel für intelligente APIs, maschinelles Lernen und Automatisierung, um KI leichter zugänglich zu machen.

Zum Downloadlink zur Studie (engl.) gelangen Sie über Laterpay.

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Über den Autor

Dr. Hansjörg Leichsenring

Dr. Hansjörg Leichsenring befasst sich seit über 30 Jahren beruflich mit Banken und Finanzdienstleistern. Nach Banklehre und Studium arbeitete er in verschiedenen Positionen, u.a. als Direktor bei der Deutschen Bank, als Vorstand einer Sparkasse und als Geschäftsführer eines Online Brokers. Als Experte für Digitalisierung, Innovation und Vertrieb hält er Vorträge bei internen und externen Veranstaltungen im In- und Ausland und bietet Banken und Finanzdienstleistern Dienstleistungen im Bereich (Interims)Management sowie Beratung/Consulting an.

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