Die meisten Unternehmen vertrauen nicht darauf, dass KI Geschäftsentscheidungen autonom trifft

Die meisten Unternehmen glauben nicht, dass künstliche Intelligenz Geschäftsentscheidungen autonom treffen kann

1. Eine von Fivetran veröffentlichte Umfragedaten zeigt, dass 86 % der Unternehmen Schwierigkeiten haben, künstlicher Intelligenz vollständig zu vertrauen, was zeigt, dass ihr Reifegrad bei künstlicher Intelligenz niedrig ist und sie kann nicht alle Geschäftsentscheidungen ohne menschliches Eingreifen treffen.
2. Während 87 % der Unternehmen KI als die Zukunft des Geschäfts betrachten und beabsichtigen, die Investitionen in KI auszuweiten, ist mangelndes Vertrauen in maschinengestützte Entscheidungsfindung aufgrund technischer Herausforderungen und mangelnder Bildung ein erhebliches Hindernis.
3. Darüber hinaus haben 71 % der Befragten Schwierigkeiten, auf alle Daten zuzugreifen, die zur Ausführung von KI-Algorithmen, Arbeitslasten und Modellen erforderlich sind.
4. Laut Fivetran werden Datenwissenschaftler in Zukunft weniger Zeit mit manuellen Tätigkeiten verbringen und sich somit auf die Erstellung von KI-Modellen konzentrieren und mehr Daten- und KI-Projekte starten.

Die meisten Mitarbeiter haben das Gefühl, dass ihre Organisationen nicht ausgereift genug sind

Das Papier „Realizing Artificial Intelligence: A Study of Opportunities and Barriers to Artificial Intelligence“ erläutert die Probleme, mit denen Unternehmen im heutigen KI-Ökosystem konfrontiert sind. Das Papier untersucht, wie 87 % der Unternehmen KI als die Zukunft des Geschäfts betrachten und beabsichtigen, die Investitionen in sie auszuweiten, mangelndes Vertrauen in maschinengestützte Entscheidungsfindung jedoch aufgrund technischer Herausforderungen und mangelnder Bildung ein erhebliches Hindernis darstellt. Nur 14 % der Befragten glauben, dass ihr Unternehmen hinsichtlich der KI-Reife „fortschrittlich“ ist.

Fast alle befragten Unternehmen beziehen und nutzen Daten aus betrieblichen Systemen, doch die Datenherausforderungen bleiben bestehen. Den Umfrageergebnissen zufolge sind technische Datenpipelines ein Hauptgrund für Frustration: 73 % der Befragten gaben an, dass das Extrahieren, Laden und Verarbeiten von Daten aus unterschiedlichen Quellen in separaten Lagern eine erhebliche Schwierigkeit darstellt. Darüber hinaus gaben 71 % der Befragten an, Schwierigkeiten beim Zugriff auf alle Daten zu haben, die zur Ausführung von KI-Algorithmen, Arbeitslasten und Modellen erforderlich sind.

Dies führt dazu, dass 73 % der Befragten wenig Vertrauen in die Umsetzung von Datenerkenntnissen in praktische Leitlinien für Entscheidungsträger haben, was sie dazu zwingt, sich in 71 % der Fälle auf menschliches Urteilsvermögen zu verlassen.

Forschungsergebnissen zufolge verbringen Datenwissenschaftler mehr Zeit damit, Daten zu verarbeiten, anstatt KI-Modelle zu erstellen, um Geschäftsergebnisse durch prädiktive und entscheidungsrelevante Erkenntnisse zu verbessern. Auf die Frage, wie viel Zeit sie mit der Vorbereitung von Daten und dem Aufbau von KI-Modellen verbringen, gaben Datenwissenschaftler an, dass dies durchschnittlich 70 % ihrer Zeit in Anspruch nimmt. 87 % der Befragten gaben an, dass sie das Gefühl hatten, in ihrem Unternehmen nicht ausgelastet zu sein.

Data-Governance-Fragen bereiten Unternehmen ebenfalls Sorgen. 64 % der befragten US-amerikanischen Organisationen gaben an, dass es bei der Einhaltung von Data-Governance-Rollen, -Richtlinien und -Standards noch erheblichen Spielraum für Verbesserungen gibt, um sicherzustellen, dass Daten effektiv, sicher und im Einklang mit staatlichen Vorschriften genutzt werden.

Fivetran glaubt, dass Datenautomatisierung und KI-Pipelines Lösungen für die ausgereiften Probleme der KI sind. „Mit zunehmender Automatisierung können Unternehmen eine größere Größen- und Kosteneffizienz erzielen und gleichzeitig Zeit sparen. Darüber hinaus können sich Datenwissenschaftler durch mehr Automatisierung auf die Lösung komplexer Probleme konzentrieren, die für das Unternehmen wichtig sind, anstatt die Datenpipeline aufrechtzuerhalten.“ – Brenner Heintz von Fivetran in einem Blogbeitrag.

Fivetran erwähnte auch, dass es eine Lösung sein könnte, Geschäftsakteuren beizubringen, Vertrauen in KI aufzubauen und ihre KI-Reife zu erhöhen. „Stakeholder und Geschäftsanwender müssen den KI-Prozess verstehen, um vollständig zu verstehen, wie diese Entscheidungen getroffen werden. Es ist jedoch ebenso wichtig, dass sich die menschliche Beteiligung auf die richtigen Bereiche konzentriert, beispielsweise auf die Verbesserung der Datenqualität und der Leistung des KI-Modells zu mehr Vertrauen.“

Fivetran sagte, dass seine automatisierte Datenpipeline auf Schemaänderungen reagiert und es Kunden ermöglicht, die Einspeisung großer Datenquellen in ein Cloud-basiertes Data Warehouse oder einen Data Lake vollständig zu automatisieren. Konvertieren Sie und sparen Sie viel Zeit. Fivetran behauptet weiter, dass seine verbrauchsbasierte Preisstrategie es Unternehmen ermöglicht, Kosten zu senken, indem nur die Daten repliziert werden, die sie benötigen. Schließlich behauptet das Unternehmen, dass Datenwissenschaftler weniger Zeit mit manuellen Tätigkeiten verbringen werden, sodass sie sich auf die Entwicklung von KI-Modellen und die Einführung neuer Daten- und KI-Projekte konzentrieren können.

George Fraser, CEO von Fivetran, sagte: „Diese Studie zeigt eine erhebliche Lücke bei der Ineffizienz bei der Datenbewegung und dem Datenzugriff zwischen Unternehmen. Ein erfolgreiches KI-Programm basiert auf einer soliden Datenbasis, die durch ein Cloud-Data-Warehouse oder einen Lake verankert wird.“ Moderne Data-Stack-Analytics-Teams können den Wert ihrer Daten einfacher steigern und ihre Investitionen in KI und Datenwissenschaft maximieren.“

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