GenAI-Studie von Deloitte

Was deutsche Führungskräfte von generativer KI erwarten

Jürgen Hill ist Chefreporter Future Technologies bei der COMPUTERWOCHE. Thematisch befasst sich der studierte Diplom-Journalist und Informatiker derzeit mit aktuellen IT-Trendthemen wie KI, Quantencomputing, Digital Twins, IoT, Digitalisierung etc. Zudem verfügt er über einen langjährigen Background im Bereich Communications mit all seinen Facetten (TK, Mobile, LAN, WAN). 
Deutsche Führungskräfte haben zwar große Erwartungen bezüglich des KI-Einsatzes, doch bei der Einführung bummeln sie im internationalen Vergleich. Zu diesem Ergebnis kommt eine Studie von Deloitte.
Deloitte hat analysiert, was deutschen Unternehmen an KI schätzen und wo sie Hindernisse sehen.
Deloitte hat analysiert, was deutschen Unternehmen an KI schätzen und wo sie Hindernisse sehen.
Foto: iQoncept - shutterstock.com

Von GenAI versprechen sich deutsche Unternehmen in erster Linie Effizienz- und Produktivitätssteigerungen (67 Prozent) und Kostenersparnis (41 Prozent). Innovation und Wachstum folgen erst an dritter Stelle mit 33 Prozent. Damit haben die deutschen Führungskräfte im internationalen Vergleich deutlich höhere Erwartungen, so die Deloitte Studie "State of Generative AI in the Enterprise".

Zögern bei GenAI-Einführung

Im krassen Widerspruch dazu steht dagegen die Geschwindigkeit, mit der deutsche Unternehmen die KI-Transformation angehen. Lediglich um die 20 Prozent von ihnen haben KI bereits eingeführt oder wollen dies im Verlauf eines Jahres tun. Europaweit und global sind es dagegen deutlich über 25 Prozent der Unternehmen. Mehr als ein Viertel der deutschen Unternehmen geht sogar davon aus, dass GenAI erst in drei Jahren oder später für sie ein Thema wird. Damit sind die Deutschen in internationalen Vergleich auch am zögerlichsten.

Fehlende Fachkräfte als Hindernis

In Sachen GenAI erhoffen sich deutsche Führungskräfte vor allem Effizienz- und Produktivitätssteigerungen.
In Sachen GenAI erhoffen sich deutsche Führungskräfte vor allem Effizienz- und Produktivitätssteigerungen.
Foto: Oracle/Deloitte

Geht es um mögliche Hindernisse und Challenges bei der Einführung von KI, dann führen 41 Prozent der deutschen Unternehmen fehlende Fachkräfte an. Ein Punkt, der jetzt nicht weiter überrascht, denn bereits in der Vergangenheit nannten deutsche Firmen bei der Einführung neuer Technologien wie IoT etc. den Fachkräftemangel als Hemmnis.

Unternehmen sind selbst schuld

Allerdings sind die Unternehmen hierzulande an diesem Umstand zum großen Teil auch selbst schuld. Während weltweit bei 36 Prozent der Firmen die Bereitschaft besteht, ihre Mitarbeiter umzuschulen und 40 Prozent sie weiterbilden wollen, liegt der Anteil in Deutschland lediglich bei 23, beziehungsweise 30 Prozent.

Wunsch nach Regulierung

Obwohl mit einer GenAI-Einführung in hohe positive Erwartungen verknüpft sind, zögern deutsch Unternehmen mit der Einführung.
Obwohl mit einer GenAI-Einführung in hohe positive Erwartungen verknüpft sind, zögern deutsch Unternehmen mit der Einführung.
Foto: Oracle/Deloitte

Die zweite große Barriere bei der KI-Einführung sind für 30 Prozent fehlende Governance-Modelle. Zudem sehen 29 Prozent eine fehlende Strategie zur KI-Einführung als Hindernis. Und die Mehrzahl (66 Prozent) der deutschen Führungskräfte wünscht sich gar mehr Vorgaben zur KI Regulierung.

KI skalieren

Beim Deloitte-Partner Oracle hat man ergänzend zu der Studie in KI-Projekten noch weitere Herausforderungen festgestellt, vor denen Entscheider stünden. So würden sich viele fragen, wo sie in Sachen GenAI überhaupt anfangen sollten. Ein weiteres Thema sei, wie man GenAI auf Unternehmensebene skalieren könne. Und last, but not least beschäftigen die Entscheider die Risiken einer KI-Einführung.

Security-Bedenken

So entpuppten sich denn auch in den Oracle-KI-Projekten Bedenken in Bezug auf Sicherheit und Datenschutz als einer der großen Hemmnisse. Ein anderer Aspekt ist ein falsches Verständnis der Fähigkeiten spezieller LLMs. Weitere Punkte, die eine KI-Einführung dann in der Praxis hemmen können, sind endlose Analysen sowie die fehlende Nutzerakzeptanz.

Zur Startseite