Künstliche Intelligenz

Was erfolgreiche KI-Anwender auszeichnet

Christiane Pütter ist Journalistin aus München.
Bei der Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) unterscheiden sich überdurchschnittlich erfolgreiche Anwender in sechs Punkten vom Rest. Das zeigt eine Analyse von McKinsey.
  • Die sechs Punkte kreisen sowohl um strategische und Personal-Fragen als auch um Tools
  • McKinsey stuft nur drei Prozent der knapp 2.000 Studienteilnehmer als High Performer ein

Generell steigt die Nutzung von künstlicher Intelligenz (Artificial IntelligenceArtificial Intelligence) - aber die Anwender erzielen sehr unterschiedliche Ergebnisse. Überdurchschnittlich erfolgreiche Firmen heben sich in sechs Aspekten ab. Das geht aus einer weltweiten Befragung von McKinsey unter knapp 2.000 Entscheidern hervor. Alles zu Artificial Intelligence auf CIO.de

Je nach Branche haben die Anwender von KI (Künstliche Intelligenz) unterschiedlichen Bedarf.
Je nach Branche haben die Anwender von KI (Künstliche Intelligenz) unterschiedlichen Bedarf.
Foto: McKinsey

Als "AI High Performer" bezeichnet McKinsey Unternehmen, die KI in mindestens fünf verschiedene Geschäftsaktivitäten einbinden sowie mindestens fünf Prozent Umsatzsteigerung und mindestens fünf Prozent Kostenersparnis durch die KI-Nutzung erzielen. Das gilt in dieser Studie für drei Prozent der Teilnehmer. Die sechs Unterschiede zum Rest des Feldes sind folgende:

1. Strategie für den KI-Einsatz: High Performer entwickeln sowohl eine Strategie als auch eine Roadmap für den Einsatz von KI. Beide sind in die übergreifende Firmenstrategie eingebunden.

2. Investitionen in Mitarbeiter-Trainings: Vorreiter schulen ihre Mitarbeiter ständig. Außerdem installieren sie "Übersetzer"-Rollen, die bei der KI-Nutzung vermitteln.

3. Abteilungsübergreifende Zusammenarbeit: Nicht nur verschiedene Abteilungen, sondern auch verschiedene Funktionen - nämlich "KI-Fachleute" und "normale" Sachbearbeiter - kooperieren.

4. Umgang mit Daten: Überdurchschnittlich erfolgreiche KI-Anwender können gepflegte Datenbestände vorweisen. Sie haben eine Daten-Strategie und -Governance entwickelt.

5. Werkzeuge und Methoden: Den Mitarbeitern stehen Sets an Standard-Tools zur Verfügung. Die KI-Modelle werden regelmäßig aktualisiert. Es gibt festgelegte Prozesse dafür, der Belegschaft Sinn und Funktion der KI-Nutzung zu erklären.

6. Nutzung und Wertbeitrag: Entscheider greifen täglich auf KI-Tools zu, die ihnen Daten in Echtzeit liefern. Durchdachte Metriken überprüfen, inwieweit KI zur Wertschöpfung beiträgt.

Ein weiteres Ergebnis der Studie: In puncto Umsatzsteigerung profitieren Marketing und Sales bei den Befragten am stärksten von künstlicher Intelligenzkünstlicher Intelligenz, gefolgt von Produktentwicklung und Lieferketten-Management. Geht es um das Senken von Kosten, profitiert die Fertigung am meisten, außerdem wiederum Lieferketten-Management und Personalwesen. Alles zu Künstliche Intelligenz auf CIO.de

Insgesamt 74 Prozent wollen stärker investieren

Ein Blick auf die Branchen zeigt, dass High-Tech-Unternehmen vorrangig Machine LearningMachine Learning (ML) einsetzen. Konsumgüter-Hersteller nutzen in erster Linie physische RoboterRoboter, Automotive-Unternehmen setzen auf Prozessautomatisierung (Robotic Process Automation). Telekommunikationsanbieter operieren viel mit virtuellen Agenten, die Handelsbranche mit Spracherkennung. Alles zu Machine Learning auf CIO.de Alles zu Roboter auf CIO.de

McKinsey erwartet, dass der Durchdringungsgrad von KI weiter steigt. Knapp drei von vier Studienteilnehmern (74 Prozent) geben an, binnen drei Jahren stärker als bisher in KI zu investieren.

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