Studie Machine Learning / Deep Learning

Experte: Simon Decker

Umfang: 60 Seiten

Format: PDF, Download

In der aktuellen IDG-Studie Machine Learning / Deep Learning 2018 von IDG Research Services wird die Bedeutung von KI für Unternehmen untersucht.

Kunden, die uns vertrauen

Der Innovationsdruck liegt auf den Fachbereichen

Die „BILD-Zeitung“ zittert unter Berufung auf Tesla-Chef Elon Musk vor „dem größten Risiko für die Zivilisation“, das Nachrichtenmagazin „Spiegel“ mahnt, Gott brauche keinen Lehrmeister – Künstliche Intelligenz (KI) sorgt im Blätterwald für Schlagzeilen. Eher sachlich sehen es dagegen die Experten verschiedener IT-Anbieter, die sich Mitte Dezember in der Redaktion der COMPUTERWOCHE trafen. Aus ihrer lebhaften Diskussion ergaben sich folgende Schlüsse:

  1. Die Akzeptanz von KI / ML hängt nicht von der Firmengröße ab
  2. Viele Unternehmen wissen nicht, wo sie mit KI / ML starten sollen
  3. Unternehmen entdecken das Process Mining
  4. Auch Algorithmen haben Grenzen
  5. KI führt zum Kampf der Entscheider
  6. KI und ML funktionieren nur nach einem interdisziplinären Team-Approach
  7. Deutschland hat eine gute Ausgangslage, braucht aber einen Kulturwandel

Fazit:
Um das Potenzial von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning auszuschöpfen, braucht Deutschland einen Kulturwandel. Nicht eben einfach in einem Land, in dem viele Entscheider immer noch Berührungsängste mit neuen Ideen haben.

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Inhaltsverzeichnis

Management Summary

Die Key Findings im Überblick
Die Key Findings

  1. Künstliche Intelligenz und Machine Learning stehen auf der Agenda weit oben
  2. Vor allem größere Unternehmen setzen bereits KI-Anwendungen ein
  3. Technik ist vorhanden – beim Know-how besteht Nachholbedarf
  4. Spracherkennung, Assistenzsysteme und Planungs-Tools sind meistgenutzte KI-Methoden
  5. Maschinelles Lernen soll primär interne Prozesse optimieren
  6. Unternehmen stufen Cyber-Angriffe mithilfe von KI-Systemen als Risiko ein
  7. Nutzen von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning: Der Gewinner ist – die IT-Abteilung!
  8. Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind disruptive Technologien
  9. Machine Learning bleibt im eigenen Haus
  10. Preis, Vertrauen und gute Zusammenarbeit entscheiden bei Machine Learning über die Wahl des Dienstleisters

Weitere Studienergebnisse

    1. Machine Learning kommt vor allem für den Einsatz in Logistik und Fertigung in Betracht
    2. Mehrzahl der Unternehmen kann sich vor stellen, KI-Daten in der Cloud zu speichern
    3. Punktueller Einsatz von KI und ML dominiert
    4. Mehrzahl der IT-Plattformen unterstützt Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
    5. Open Source dominiert bei Machine-Learning-Modulen
    6. Unternehmen beziehen Machine-Learning-Lösungen aus unterschiedlichen Quellen
    7. Skalierbarkeit, Betriebskosten und Preis sind wichtigste Kriterien einer Lösung für Maschinelles Lernen
    8. CIOs und IT-Leiter haben beim Maschinellen Lernen „den Hut auf“
    9. Transaktions- und Adressdaten werden am häufigsten genutzt
    10. Hoher Bedarf an Erfahrungswerten und Best Practices

Blick in die Zukunft – Maschinelles Lernen und KI sind Top-Themen für alle Unternehmen

Simon Decker - New Business Development

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Simon Decker | New Business Development | Alexander Thamm GmbH

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