Warum Unternehmen planen, KI-Projekte im nächsten Jahr zu verdoppeln

Der nächste Schritt für maschinelles Lernen und KI David Karandish, Gründer und CEO von Jane.ai, erläutert den nächsten Schritt für maschinelles Lernen und KI durch Chatbots und Verarbeitung natürlicher Sprache.

Künstliche Intelligenz (KI) und die Einführung von maschinellem Lernen explodieren im gesamten Unternehmen weiter, da Unternehmen laut Gartners Umfrageanalyse planen, die Anzahl der KI-Projekte im nächsten Jahr zu verdoppeln: KI- und ML-Entwicklungsstrategien, Motivatoren und Adoption Herausforderungen, veröffentlicht am Montag.

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Laut Gartner gaben 59% der 106 befragten IT- und Business-Experten an, bereits KI eingesetzt zu haben. Organisationen, die derzeit mit KI oder maschinellem Lernen arbeiten, haben derzeit durchschnittlich vier KI-Projekte, so Gartner.

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Unternehmen gehen davon aus, dass sie im nächsten Jahr sechs weitere Initiativen für KI und maschinelles Lernen auf ihre Pläne setzen werden, und weitere 15 innerhalb der nächsten drei Jahre, so die Umfrage. Mit anderen Worten, bis 2022 planen Organisationen durchschnittlich 35 KI- oder maschinelle Lernprojekte.

"Wir sehen in diesem Jahr eine erhebliche Beschleunigung der KI-Einführung", sagte Jim Hare, Research Vice President bei Gartner, in einer Pressemitteilung. "Die steigende Anzahl von KI-Projekten bedeutet, dass Organisationen möglicherweise intern neu organisiert werden müssen, um sicherzustellen, dass KI-Projekte ordnungsgemäß besetzt und finanziert sind. Es wird empfohlen, ein KI-Kompetenzzentrum einzurichten, um Fähigkeiten zu verteilen, Finanzmittel zu erhalten, Prioritäten zu setzen und zu teilen Best Practices auf die bestmögliche Weise. "

Top KI Herausforderungen und Motivatoren

Das Kundenerlebnis (Customer Experience, CX) ist laut Umfrage der Hauptmotivator für Unternehmen, KI-Technologien einzusetzen. 40% der Befragten gaben dies an.

Während KI eine Reihe von externen Anwendungen wie Chatbots hat, nutzt die Mehrheit der Organisationen (56%) die Technologie derzeit intern, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen und den Mitarbeitern Empfehlungen zu geben, so Gartner. Automatisierungsaufgaben wie Rechnungsstellung und HR-Screening waren die zweitwichtigste Art von Projekt, die von 20% der Befragten als Hauptmotivator genannt wurde.

"Es geht weniger darum, menschliche Arbeiter zu ersetzen, als vielmehr darum, sie zu befähigen und ihnen zu ermöglichen, schneller bessere Entscheidungen zu treffen", sagte Hare in der Pressemitteilung.

Bei den Herausforderungen bei der Einführung von KI nannten IT- und Geschäftsfachleute einen Mangel an Fähigkeiten (56%), das Verständnis von Anwendungsfällen für KI (42%) und Bedenken hinsichtlich des Datenumfangs oder der Datenqualität (34%) als Hauptschmerzpunkte.

"Das Finden der richtigen Mitarbeiterfähigkeiten ist ein wichtiges Anliegen, wenn fortschrittliche Technologien zum Einsatz kommen", sagte Hare in der Pressemitteilung. "Qualifikationslücken können mithilfe von Dienstleistern, Partnerschaften mit Universitäten und die Einrichtung von Schulungsprogrammen für vorhandene Mitarbeiter geschlossen werden. Die Schaffung einer soliden Datenverwaltungsgrundlage kann jedoch nicht improvisiert werden. Eine zuverlässige Datenqualität ist entscheidend, um genaue Erkenntnisse zu liefern und Vertrauen aufzubauen und die Verringerung der Verzerrung. Die Datenbereitschaft muss ein Hauptanliegen aller KI-Projekte sein. "

Weitere Informationen finden Sie unter Warum 85% der KI-Projekte in TechRepublic fehlschlagen.

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Bild: iStockphoto / sarayut

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