Europäische Unternehmen hinken bei Implementierung von KI hinterher

Europa liegt bei der Implementierung von KI-Bereichen zurück

Auch bei der Umsetzung fast aller KI-Bereiche liegen die Unternehmen in Europa hinter denen in Amerika und Asien-Pazifik zurück. Sie hinken vor allem auf der Personalseite hinterher: Entwicklung und Rekrutierung von KI-Talenten (EUR: 21 %; US: 32 %; AS: 31 %), Nutzung des Ökosystems (EUR: 21 %; US: 31 %; AS: 27 %) und Koordinierung von KI-Experten und Business-Teams (EUR: 21 %; US: 29 %; AS: 26 %) Der einzige Bereich, in dem europäische Unternehmen die Nase vorn haben, ist die Definition von Geschäftsszenarien und Implementierungsplänen, was ihren wohlüberlegten Ansatz bei KI widerspiegelt.

Herausforderungen beim Einsatz von KI

Für europäische Unternehmen sind die Hauptprobleme die KI-Implementierung und das Projektmanagement (50%), regulatorische Einschränkungen (44%), das Management von Risiken und Ethik (39%), das Datenmanagement (32%) und begrenzte KI-Fähigkeiten und -Talente (31%). Einige beziehen sich auf interne Einschränkungen bei der Verwaltung von Projekten und Daten. Andere, wie regulatorische Einschränkungen und die begrenzte Zahl an Talenten, spiegeln die Realitäten der Geschäftstätigkeit in Europa wider.

Investitionen in KI tätigen

Um mit den Wettbewerbern in Nord-, Mittel- und Südamerika sowie in der APAC-Region gleichzuziehen, investieren europäische Unternehmen klugerweise beträchtliche Summen in KI (0,78%). Gemessen am Umsatz investieren sie fast so viel wie asiatische Firmen (0,80 %) und deutlich mehr als ihre Konkurrenten in Amerika (0,68%). Die europäischen Unternehmen erhöhen ihre Ausgaben schneller als die amerikanischen und erwarten in den nächsten drei Jahren eine Verdoppelung der Wachstumsrate ihrer Budgets. In Prozent des Umsatzes geben skandinavische und deutsche Firmen besonders viel aus (1,03%; 0,74%), während niederländische (0,65%) und Schweizer Firmen (0,60%) zurückfallen (Bild 2).

“Für europäische Unternehmen bestimmt der Entwicklungsstand der KI den nächsten Schritt. Die Lektionen, die man von seinen Vorgängern gelernt hat, können einem helfen, weiterzukommen.”, sagt Bret Greenstein, SVP, Global Head of AI and Analytics, Cognizant. “Wenn man anfängt, ist es wichtig, die richtige Grundlage zu schaffen. Deshalb betonen zwei Drittel der KI-Einsteiger sicherstellen zu müssen, dass ihre IT-Architektur und ihr Datenmanagementsystem KI unterstützen können, und weitere 57% raten dazu, ein ausreichendes Budget bereitzustellen. Mit zunehmender Unternehmensreife nehmen diese grundlegenden IT-, Daten- und Budgethürden ab, während andere organisatorische und personelle Herausforderungen auftauchen. KI-Führungskräfte wissen um die Vorzüge der Zusammenarbeit, sowohl innerhalb als auch außerhalb ihres Unternehmens. Sie legen Wert auf die Zusammenarbeit zwischen KI-Spezialisten und Business-Teams, um Anwendungsfälle zu identifizieren. Auch unternehmen sie proaktive Schritte, um ihr Ökosystem aus KI-Partnern, Lieferanten und Beratern zu erweitern. Um KI zu skalieren, verstehen Führungskräfte, wie wichtig es ist, eine unternehmerische Denkweise an den Tag zu legen, aber auch einen Personalplan aufzustellen, um die Mitarbeiter an Bord zu holen.”

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