Nur 6 Prozent der deutschen Unternehmen setzen Künstliche Intelligenz ein

Die deutsche Wirtschaft hat im vergangenen Jahr etwa 4,8 Milliarden Euro für Künstliche Intelligenz ausgegeben. Die wichtigste Wachstumsbremse sind weiterhin die fehlenden KI-Spezialisten.

Künstliche Intelligenz gilt als künftige Basistechnologie, die ähnlich wie früher die Eisenbahn oder die Elektrizität zu Effizienzgewinnen quer durch alle Branchen und Einsatzfelder führen wird. Doch noch zögern viele deutsche Unternehmen mit dem Einsatz: Nur knapp 6 Prozent der Industrieunternehmen oder unternehmensnahen Dienstleister mit mehr als 5 Mitarbeitern haben 2019 Künstliche Intelligenz eingesetzt, zeigt eine repräsentative Untersuchung des ZEW. Der Wert erscheint plausibel, da der Bitkom mit einer Umfrage unter Unternehmen mit mehr als 100 Beschäftigten einen Anteil von 11 Prozent errechnet hat und tendenziell eher große als kleine Unternehmen KI einsetzen.

Erhebliche Unterschiede zeigen sich zwischen den Branchen: Die Informations- und Kommunikationsbranche zeigt absolut und relativ zum erzielten Umsatz mit Abstand die größte Investitionsbereitschaft. Deutsche Vorzeigebranchen wie die Autoindustrie investierten nach dieser Berechnung zwar 840 Millionen Euro in die neue Technologie, was allerdings nur 0,04 Prozent des Umsatzes entsprach. Zusammen gab die deutsche Industrie 4,8 Milliarden Euro für Künstliche Intelligenz im vergangenen Jahr aus. Das klingt nach viel Geld, liegt aber wahrscheinlich unter dem Budget, das einzelne Tech-Konzerne wie Google für Investitionen in KI zur Verfügung haben.

Die meisten Unternehmen sehen Künstliche Intelligenz als wichtig oder gar essentiell für ihre Geschäftstätigkeit an, wie die ZEW-Umfrage zeigt. Interessant ist dabei allerdings die vergleichsweise geringe Bedeutung, die Finanzunternehmen der KI beimessen, denn gerade dort bestehen viel Anwendungsfälle.

Der Blick auf die Einsatzfelder der Künstliche Intelligenz in Großunternehmen in aller Welt zeigen Qualitätskontrolle, Betrugsabwehr und Cybersicherheit in vorderen Positionen. Auch der Kundendienst und die Produktpersonalisierung stehen weit oben in der Gunst der KI-Abteilungen, wie eine aktuelle MIT-Untersuchung im Januar und Februar 2020 zeigt. Danach haben die Unternehmen ihre KI-Investitionen im vergangenen Jahr um 62 Prozent erhöht.

Wer seine Investitionen hochfährt, hat in der Regel positive Erfahrungen mit bisherigen Projekten gemacht. Der Blick auf den Return on Invest der KI-Projekte zeigt zwei Dinge:

  • In den meisten Unternehmen erfüllen oder übererfüllen KI-Projekte die Erwartungen.
  • Je länger KI eingesetzt wird, desto stärker werden die Erwartungen übererfüllt. Ein klares Zeichen, dass viele KI-Projekte etwas Zeit brauchen, bis sie ihre volle Wirkungen entfalten. Dies trifft auf viele Digitalisierungsprojekte zu, die in der nun bevorstehenden Corona-Rezession auf den Prüfstand kommen und eventuell rekalibriert werden.

Zusammen beschäftigten die Unternehmen in Deutschland  139.000 Personen ganz oder teilweise mit KI-Tätigkeiten. Jedoch fehlt es an geeignetem Personal: Fast jede zweite offene KI-Stelle konnte im vergangenen Jahr nur unzureichend oder überhaupt nicht besetzt werden, zeigt die ZEW-Studie.

Offenbar haben die Unternehmen ihre Stellenausschreibungen für KI-Experten im Verlauf des vergangenen Jahres ohnehin zurückgefahren, wie eine Sonderauswertung des Digitalen Jobmonitors zeigt. Für den Jobmonitor durchsucht die Berliner Index-Gruppe alle Stellenbörsen (Online und Print) sowie 130.000 Websites nach Ausschreibungen mit den jeweiligen Schlüsselwörtern. Danach ist die Nachfrage nach den Experten zwar weiterhin deutlich höher als das Angebot, aber einzelne Einsatzfelder wie das autonome Fahren verzeichneten im Jahresverlauf eine nachlassende Nachfrage. Bereits im vierten Quartal 2019 und damit vor der Corona-Krise haben die Unternehmen die Stellenausschreibungen für 16 relevante Digitaljobs reduziert und damit auf die erwartete Konjunktureintrübung reagiert. (Die Ergebnisse für das 1. Quartal 2020, in dem die Corona-Effekte zu sehen sein werden, liegen noch nicht vor).


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