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Bei rund 29 Prozent der Unternehmen ist GenAI die am häufigsten eingesetzte KI-Lösung. Zu diesem Ergebnis kommt eine Gartner-Umfrage unter 644 Unternehmen in den USA, Deutschland und Großbritannien aus dem vierten Quartal 2024.
Favorit GenAI
Damit wird GenAI häufiger genutzt als andere KI-Lösungen wie Graphentechniken, Optimierungsalgorithmen, regelbasierte Systeme, natürliche Sprachverarbeitung und andere Arten des maschinellen Lernens. Allerdings bevorzugen die Unternehmen GenAI als eingebettete Lösung.
Eingebettet in andere Anwendungen
So gaben 34 Prozent zu Protokoll, das GenAI, integriert in Anwendungen wie Microsofts Copilot für 365 oder Adobe Firefly, ihre bevorzugte Nutzungsmethode ist. Andere Optionen wie die Anpassung von GenAI-Modellen mit Prompt-Engineering (25 Prozent), die Schulung oder Feinabstimmung maßgeschneiderter GenAI-Modelle (21 Prozent) oder die Verwendung eigenständiger GenAI-Tools wie ChatGPT oder Gemini (19 Prozent) sind dagegen weniger gefragt.
Für Leinar Ramos, Senior Director Analyst bei Gartner, wirkt GenAI damit wie ein Katalysator bei der Verbreitung von KI in Unternehmen. "Dies schafft ein window of oportunity für KI-Führungskräfte", so Ramos weiter, "ist aber auch ein Test, ob sie in der Lage sind, aus diesem Moment Kapital zu schlagen und Wert in großem Umfang zu liefern."
Wertbeitrag der KI
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So ist für 49 Prozent der Umfrageteilnehmer die Schwierigkeit, den Wert von KI-Projekten abzuschätzen und nachzuweisen, auch das Haupthindernis für die Einführung von KI. Dieses Problem übertrifft andere Herausforderungen wie Talentmangel, technische Schwierigkeiten, datenbezogene Probleme oder einen Mangel an geschäftlicher Ausrichtung und Vertrauen in KI.
Insgesamt hat GenAI Ramos zufolge die KI-Akzeptanz in den Unternehmen erhöht und Themen wie KI-Qualifizierung und KI-Governance viel wichtiger gemacht. Letztlich zwinge GenAI die Unternehmen dazu, ihre KI-Fähigkeiten auszubauen. Unternehmen die Schwierigkeiten haben, aus KI geschäftlichen Nutzen zu ziehen, können laut Ramos von reifen KI-Unternehmen lernen.
KI-Reife definiert
Der Umfrage zufolge sind derzeit neun Prozent der Unternehmen KI-reif. Die Frage, ob ein Unternehmen KI-reif ist oder nicht, macht Gartner an vier Faktoren fest:
Ein skalierbares KI-Betriebsmodell, das ein Gleichgewicht zwischen zentralen und dezentralen Fähigkeiten herstellt.
Den Fokus auf ein KI-Engineering, das eine systematische Methode für den Aufbau und die Umsetzung von KI-Projekten in die Produktion entwickelt.
Investitionen in die Weiterbildung und das Veränderungsmanagement in der gesamten Organisation.
Fokus auf Vertrauens-, Risiko- und Sicherheitsmanagement (TRiSM), um die mit KI-Implementierungen verbundenen Risiken zu minimieren und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.
8 Monate bis zum Einsatz
Darüber hinaus ergab die Umfrage, dass im Durchschnitt nicht einmal die Hälfte (48 Prozent) der KI-Projekte in die Produktion überführt werden. Zudem dauere es 8 Monate, bis ein KI-Prototyp dann in der Produktion eingesetzt werde.