Der Eröffnungsbericht zeigt, dass quick drei von vier Entscheidungsträgern der Meinung sind, dass eine Nichtinvestition in KI die Rentabilität des Unternehmens gefährden würde, doch schlechte Datenqualität, Regulierungskomplexität und Integration behindern den Erfolg
Hochrangige Entscheidungsträger wissen, dass KI für die Rentabilität ihres Unternehmens von entscheidender Bedeutung ist. Doch trotz des wachsenden Drucks der Stakeholder, die Technologie schnell umzusetzen, verlangsamen regulatorische und technologische Herausforderungen den Prozess, heißt es in einem neuen Bericht unserer Freunde von Exasol, der Anbieter leistungsstarker Analysedatenbanken. Exasols 2024“KI- und Analytics-Bericht„Untersucht den aktuellen Stand der KI-Implementierung, die größten Herausforderungen bei der Datenanalyse und die Zukunft der C-Suite angesichts des explosionsartigen Datenwachstums und der Einführung neuer Technologien.
In Zusammenarbeit mit Vanson Bourne, einem unabhängigen Forschungsunternehmen, befragte Exasol 800 hochrangige Entscheidungsträger sowie Datenwissenschaftler und Analysten in den USA, Großbritannien und Deutschland, um die Daten- und Analyseinitiativen von Unternehmen zu bewerten, einschließlich ihrer größten Herausforderungen und ihrer Lage Sie planen, diese Herausforderungen kurzfristig (innerhalb von zwei Jahren) anzugehen.
Zu den wichtigsten Erkenntnissen gehören:
Entscheidungsträger und technische Analysten glauben, dass es zum Scheitern des Unternehmens führen wird, wenn man heute nicht in KI investiert, es bestehen jedoch immer noch erhebliche Hindernisse für eine breitere Umsetzung
Quick alle (91 %) der Befragten sind sich einig, dass KI eines der wichtigsten Themen für Unternehmen in den nächsten zwei Jahren ist, wobei satte 72 % zugeben, dass eine Nichtinvestition in KI heute die zukünftige Geschäftsfähigkeit gefährden wird. Der Druck der Stakeholder ist ebenfalls ein Faktor für eine stärkere Einführung von KI: 45 % geben an, dass sie einen zunehmenden Druck seitens der Stakeholder verspüren, die Technologie anzunehmen. Zu den am häufigsten genannten Gründen für den Glauben an die Bedeutung von KI gehören die Schaffung neuer Unternehmen oder Einnahmequellen (50 %); sich ändernde Rollen und Verantwortlichkeiten der Belegschaft (47 %); Beschleunigung der Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt (46 %); und Automatisierung von Prozessen (43 %).
Doch trotz des Verständnisses, wie entscheidend die Technologie für den zukünftigen Erfolg ist, gibt es Hindernisse für ihre nahtlose Implementierung: Quick neun von zehn Befragten (88 %) geben an, dass sich entwickelnde bürokratische Anforderungen und Vorschriften für KI mehr Klarheit erfordern. Darüber hinaus fehlt eine Umsetzungsstrategie (44 %); schlechte Datenqualität und unzureichendes Datenvolumen (43 %); und die Integration in bestehende Systeme (38 %) behindern die weit verbreitete Einführung von KI. Unternehmen müssen Wege finden, diese Hindernisse zu überwinden, da mehr als ein Drittel (38 %) der Unternehmen in den nächsten Jahren den Ausbau der KI-Infrastruktur planen.
Latenz behindert weiterhin die Datenanalyse- und KI-Initiativen von Unternehmen
Unternehmen haben Schwierigkeiten, ihre Datenanalyse- und KI-Projekte voranzutreiben. Erstaunliche 78 % der Entscheidungsträger melden Lücken in mindestens einem Bereich ihrer Datenwissenschafts- und maschinellen Lernmodelle (ML). Quick die Hälfte (47 %) nennt die Geschwindigkeit bei der Umsetzung neuer Datenanforderungen als Herausforderung.
Obwohl die meisten (96 %) BI-Beschleunigungs-Engines verwenden, um Abfragen direkt in ihren Instruments zu beschleunigen, geben erstaunliche 69 % der BI-Benutzer zu, dass sie weiterhin mit einer langsamen Berichtsleistung zu kämpfen haben. Weitere 79 % geben an, dass die Umsetzung neuer Geschäftsanalyseanforderungen durch ihre Datenteams zu lange dauert, was bedeutet, dass die Latenz weiterhin die Innovationsfähigkeiten, Datenanalyseprojekte und das KI-Potenzial von Unternehmen beeinträchtigt.
Angesichts der zunehmenden Datenmengen und der KI-Beschleunigung wird sich die Rolle des Chief Knowledge Officer weiterentwickeln, um integrierter, wirkungsvoller und herausfordernder zu werden
Die Rolle des Chief Knowledge Officer (CDO) wird sich als Reaktion auf die Integration von KI weiterentwickeln, einschließlich Infrastrukturentwicklung, KI-gesteuerter Automatisierung und KI-gesteuerter Erkenntnisse. Tatsächlich glauben mehr als die Hälfte (52 %) der Befragten, dass die CDO-Rolle enger mit anderen C-Suite-Mitgliedern zusammenarbeiten muss, und 44 % glauben, dass sie mit dem Chief AI Officer fusionieren wird, während Ethik- und Compliance-Fragen weiterhin eine Rolle spielen Fokus.
Im Hinblick auf Geschäftsbetriebsprognosen gehen 90 % der Unternehmen davon aus, dass sie ihre Investitionen in Personalbestand und/oder Price range in den nächsten zwei Jahren erhöhen werden, um das erwartete Datenwachstum zu unterstützen. Zu den Rollen, die in diesem Zeitraum voraussichtlich am stärksten zunehmen werden, gehören BI-/Analytics-Entwickler und -Ingenieure (beide 48 %); Datenanalysten (46 %); und Datenarchitekten/-modellierer (45 %). Trotz des erwarteten Anstiegs der Mitarbeiterzahl geben 47 % der Umfrageteilnehmer an, dass sie befürchten, dass generative KI ihre Rolle gefährden könnte.
„KI ist für den Geschäftserfolg von entscheidender Bedeutung geworden, aber sie ist nur so effektiv wie die Instruments, die Technologie und die Menschen, die sie im Backend antreiben. Unsere Studie beweist außerdem, dass es eine erhebliche Lücke zwischen aktuellen BI-Instruments und ihrer Ausgabe gibt – mehr Instruments bedeuten nicht unbedingt schnellere Leistung oder bessere Erkenntnisse“, sagte Jörg Tewes, CEO von Exasol. „Da sich CDOs auf mehr Komplexität vorbereiten und die Aufgabe haben, mit weniger mehr zu erreichen, müssen sie den Datenanalyse-Stack evaluieren, um Produktivität, Geschwindigkeit und Flexibilität zu gewährleisten – und das alles zu angemessenen Kosten.“
Für weitere Informationen laden Sie bitte den vollständigen „AI and Analytics Report“ 2024 herunter. HIER.
Methodik
Exasol beauftragte die unabhängige Marktforschungsagentur Vanson Bourne mit der Durchführung von Untersuchungen zu Daten, Analysen und KI. Im Rahmen der Studie wurden im November 2023 800 leitende Entscheidungsträger in IT- und Nicht-IT-Positionen sowie Datenwissenschaftler/-analysten befragt. Die Befragten kamen aus den USA, Großbritannien und Deutschland und alle hatten eine gewisse Verantwortung oder Kenntnisse über die Daten ihrer Organisationen Wissenschafts- und Analysestrategie oder -programm.
Die Befragten kamen aus Organisationen mit 1.000 oder mehr Mitarbeitern aus den folgenden Sektoren: Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen (öffentlich und privat), Einzelhandel und Telekommunikation. Alle Interviews wurden mithilfe eines strengen mehrstufigen Screening-Prozesses durchgeführt, um sicherzustellen, dass nur geeignete Kandidaten die Möglichkeit zur Teilnahme erhielten.
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