
Während die Mehrheit der Unternehmenslenker Machine Learning bereits als Chance sehen, hegen die IT-Abteilungen in der Regel Vorbehalte.
60 Prozent der C-Level-Manager betrachten Machine Learning (ML) als Mittel, neue Geschäftsmodelle zu erarbeiten. Gleichzeitig teilen jedoch nur nur 36 Prozent der IT-Fachleute und Fachbereichsspezialisten diese Einschätzung. Dies ist eines der Ergebnisse der Studie „Machine Learning 2020“ von IDG Research Services in Partnerschaft mit Lufthansa Industry Solutions.
Die Vorbehalte der Fachexperten seien vor allem darin begründet, dass es Sorgen um die Auswirkungen der Technologie auf den Erhalt von Arbeitsplätzen gebe. So würden von IT-Abteilungen häufig Punkte wie fehlendes Know-how, mangelnde Datenqualität oder unzureichende Kenntnisse in Sachen Programmieren und Statistik angeführt, um den Einsatz von KI oder ML zu bremsen.
Insgesamt jedoch werde ML zum Standard. Im Vergleich zu 2019 stieg die Zahl der Firmen, die sich mit dem Thema beschäftigen, demnach um 20 Prozent auf fast 73 Prozent. Vor allem in größeren Unternehmen mit 1.000 und mehr Mitarbeitern (40 Prozent) und dem gehobenen Mittelstand mit 500 bis 999 Mitarbeitern (30 Prozent) sind den Angaben nach sogar mehrere ML-Technologien im Einsatz.
Mit ML wollen rund 56 Prozent der Unternehmen vor allem interne Abläufe verbessern. Für jeweils mehr als 44 Prozent ist die Technologie jedoch die Basis, auf der neue Geschäftsmodelle und Angebote entstehen. Bei den Anwendungen dominieren die Bereiche Spracherkennung (51 Prozent) und Bildanalyse (46 Prozent). Auch die Fähigkeiten der Technologie, Textanalysen und -übersetzungen durchzuführen sind stark gefragt. In Planung seien vor allem Anwendungen wie Hyper Targeting (40 Prozent) sowie die Untersuchung von Verhaltensmustern (jeweils 36 Prozent), so die Studie.
Bei den Gründen für die Auswahl einer Machine Learning-Lösung zeigt sich derzeit eine Verschiebung. Bei der schon im Vorjahr 2019 durchgeführten Studie war der Preis das wichtigste Auswahlkriterium. Inzwischen habe eine einfache Bedienung und eine nachvollziehbare Arbeitsweise der Algorithmen für viele Unternehmen Vorrang bei ihrer Wahl. Die größten Probleme beim Einsatz von Machine Learning sind der Mangel an Fachwissen (39 Prozent) sowie die Herausforderungen, die mit der Umsetzung von Datenschutzvorgaben verbunden sind (35 Prozent).
Sie möchten gerne weiterlesen?
Registrieren Sie sich jetzt kostenlos:
Sie sind bereits registriert?
Hier anmeldenAktuelle Beiträge

„Dem Kunden ist es egal, woher die Software stammt“
Seitdem Magnus Östberg letzten September die Rolle als Chief Software Officer bei Mercedes-Benz eingenommen hat, wurden viele Weichen für die Zukunft gestellt: Das softwaredefinierte Fahrzeug soll in den Mittelpunkt des Handelns gestellt werden.Weiterlesen...

„Die Konsolidierung wird weiter voranschreiten“
Für Autoexperte Stefan Bratzel ist klar: Die Transformation der Autoindustrie wird zu einigen unschönen Verwerfungen führen. Autobauer müssten daher bei Software oder Elektromobilität Fahrt aufnehmen, um die eigene Zukunftsfähigkeit zu garantieren.Weiterlesen...

„Security wird zu oft als Verhinderer gesehen"
Die Digitalisierung im Eiltempo hat ihre Tücken: Sie entwickelt sich meist schneller, als Security-Konzepte mithalten können. ISG-Experte Roger Albrecht erklärt, wie Firmen auf diese komplexen Anforderungen reagieren können.Weiterlesen...

„Lidar wird in der Zukunft nur noch eine Nische darstellen“
Einst ging Tesla mit seinem Lidar-Verzicht beim autonomen Fahren einen Sonderweg. Durch die neuen Möglichkeiten eines 4D Imaging Radar könnte die Strategie jedoch bald Nachahmer finden, erläutert Matthias Feulner, ADAS-Experte von NXP.Weiterlesen...

„Es wird keine Trennung zwischen IT und OT mehr geben"
Der Amtsantritt von Hanna Hennig als IT-Chefin von Siemens war turbulent: Es galt, die Folgen der Coronapandemie zu managen sowie neue Cloud- und Security-Konzepte auf den Weg zu bringen. automotiveIT gewährt sie einen Einblick in ihre Agenda.Weiterlesen...
Diskutieren Sie mit