Künstliche Intelligenz

Machine Learning – so weit sind deutsche Unternehmen

03.12.2018
Von 
Wolfgang Herrmann ist Deputy Editorial Director der IDG-Publikationen COMPUTERWOCHE und CIO. Zuvor war er Chefredakteur der Schwesterpublikation TecChannel und stellvertretender Chefredakteur COMPUTERWOCHE. Zu seinen thematischen Schwerpunkten gehören Cloud Computing, Big Data / Analytics und Digitale Transformation.
Entscheider in deutschen Unternehmen setzen verstärkt auf künstliche Intelligenz und Machine Learning. Mit lernenden Systemen optimieren sie Prozesse, entwickeln digitale Produkte und analysieren das Kundenverhalten.

Das Thema künstliche Intelligenz (KI) gewinnt in Deutschland massiv an Bedeutung. Etwa die Hälfte der Unternehmen beschäftigt sich mittlerweile aktiv mit Machine Learning, hat Crisp Research in einer aktuellen Studie mit den IT-Anbietern The unbelievable Machine Company und DellEMC herausgefunden. Vor zwei Jahren lag der Anteil noch bei 28 Prozent. Mehr als jedes fünfte Unternehmen setzt demnach Machine Learning bereits produktiv ein. Die Auguren befragten dazu branchenübergreifend 154 IT- und Business-Entscheider aus mittelständischen Unternehmen und Konzernen.

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Die Einstiegshürden für Machine Learning sind gesunken. Etwa die Hälfte der deutschen Unternehmen beschäftigt sich mit dem Thema.
Die Einstiegshürden für Machine Learning sind gesunken. Etwa die Hälfte der deutschen Unternehmen beschäftigt sich mit dem Thema.
Foto: Phonlamai Photo - shutterstock.com

In Sachen Infrastruktur kristallisiert sich Cloud Computing als eine wichtige Voraussetzung heraus. So nennen 44 Prozent der Studienteilnehmer die Verfügbarkeit von Machine Learning (ML) auf Cloud-Plattformen als eine entscheidende Einflussgröße für ihre Investitionen. Aber auch spezialisierte Hardware in Form von Grafikprozessoren, TPUs (TensorFlow Processing Units) und FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays) spielen für die Entscheider eine Rolle. Hinzu kommt die große Zahl öffentlich verfügbarer Datensätze und die hohe Qualität einschlägiger Open-Source-Tools wie etwa Tensorflow (siehe Grafik).

Die Verfügbarkeit von Machine Learning auf Cloud-Plattformen, spezialisierte Hardware und öffentlich verfügbare Datensätze spielen für Entscheider eine wichtige Rolle, wenn es um Investitionen in künstliche Intelligenz geht.
Die Verfügbarkeit von Machine Learning auf Cloud-Plattformen, spezialisierte Hardware und öffentlich verfügbare Datensätze spielen für Entscheider eine wichtige Rolle, wenn es um Investitionen in künstliche Intelligenz geht.
Foto: crisp research AG, 2018

Machine Learning - wo stehen deutsche Unternehmen?

Geht es um den praktischen Einsatz von Machine Learning (ML), sind deutsche Unternehmen im Jahresvergleich ein gutes Stück vorangekommen. Noch 2017 gaben 36 Prozent der befragten Entscheider an, ML-Technologien weder zu nutzen noch einen Einsatz zu planen. Ein Jahr später liegt dieser Anteil nur noch bei 19 Prozent. 37 Prozent haben bereits erste Erfahrungen gesammelt und Prototypen erstellt, 17 Prozent nutzen Machine Learning in ausgewählten Bereichen (siehe Grafik). "Damit hat sich die Sichtweise im Markt deutlich verlagert und die Unternehmen sehen zunehmend mehr Potenzial für Anwendungsbereiche in eigenen Produkten oder Diensten", kommentieren die Studienautoren.

37 Prozent der deutschen Unternehmen haben bereits erste Erfahrungen mit Machine Learning gesammelt, 17 Prozent nutzen einschlägige Technologien in einzelnen Bereichen. Mehr als ein Fünftel prüft oder plant einen Einsatz.
37 Prozent der deutschen Unternehmen haben bereits erste Erfahrungen mit Machine Learning gesammelt, 17 Prozent nutzen einschlägige Technologien in einzelnen Bereichen. Mehr als ein Fünftel prüft oder plant einen Einsatz.
Foto: crisp research AG, 2018