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Bitkom-Umfrage Bei KI-Investitionen halten viele Unternehmen die Geldbörse zu

| Redakteur: Jürgen Schreier

Rund 600 Unternehmen aller Branchen wurden im Auftrag des Bitkom zum Thema künstliche Intelligenz (KI) befragt. Dabei zeigte sich: Die große Mehrheit der Unternehmen hält KI für wichtigste Zukunftstechnologie, aber nur jedes zweite sieht KI als Chance für sich selbst und nur jedes siebte plant 2020 KI-Investitionen.

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Mit Daten ist es wie mit dem Beton: Es kommt darauf an, was man daraus macht.
Mit Daten ist es wie mit dem Beton: Es kommt darauf an, was man daraus macht.
(Bild: gemeinfrei / Unsplash)

Die Unternehmen sprechen der künstlichen Intelligenz eine herausragende Bedeutung zu, tun sich jedoch schwer damit, die Technologie praktisch einzusetzen. So sind etwa drei Viertel (73 Prozent) der Unternehmen mit 20 oder mehr Mitarbeitern in Deutschland der Meinung, KI sei die wichtigste Zukunftstechnologie.

Aber gerade einmal sechs Prozent setzen KI selbst ein, lediglich jedes fünfte Unternehmen (22 Prozent) plant die KI-Nutzung oder diskutiert darüber. Das ist das eher ernüchternde Ergebnis einer repräsentativen Umfrage unter 603 Unternehmen aller Branchen mit 20 oder mehr Mitarbeitern im Auftrag des Digitalverbands Bitkom, die heute vorgestellt wurde.

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Immerhin: Vor einem Jahr fiel der Anteil mit zwei Prozent KI-Nutzern und neun Prozent, die planen oder diskutieren, aber noch deutlich niedriger aus. „Wir haben bei Künstlicher Intelligenz kein Erkenntnis-, sondern ein massives Umsetzungsproblem“, sagte Bitkom-Präsident Achim Berg bei der Präsentation der Umfrageergebnisse. „In den Unternehmen gibt es einen breiten Konsens über die herausragende Bedeutung der Technologie für die Zukunftsfähigkeit unserer Wirtschaft. Aber die Mehrheit tut sich schwer damit, dieses Wissen für das eigene Geschäft zu nutzen.“

Ausländische Digitalkonzerne: Konkurrenz für Kernindustrien

Aktuell sieht jedes vierte Unternehmen (28 Prozent) KI als eine Gefahr für das eigene Unternehmen, 17 Prozent sehen sogar ihre Existenz bedroht. Und acht von zehn Unternehmen (81 Prozent) erwarten, dass ausländische Digitalunternehmen wie Amazon oder Google durch ihre führende Stellung bei KI zu einer ernstzunehmenden Konkurrenz deutscher Kernindustrien wie etwa der Automobilbranche werden. Immerhin: Eine knappe Mehrheit (55 Prozent) der Unternehmen sieht KI für sich selbst vor allem als Chance.

Dabei gilt: Je größer das Unternehmen, desto mehr Chancen werden gesehen. So beurteilen nur 53 Prozent der Unternehmen mit 20 bis 99 Mitarbeitern KI als Chance, bei Unternehmen mit 100 bis 499 Beschäftigten sind es hingegen 73 Prozent, in der Gruppe von 500 bis 1999 Mitarbeitern 74 Prozent und bei 2000 oder mehr Mitarbeitern sogar 84 Prozent. 14 Prozent aller Unternehmen gehen allerdings davon aus, dass KI gar keine Auswirkungen auf das eigene Geschäft hat.

Bitkom-Präsident Berg hält dieser Sichtweise für bedenklich: „KI ist eine Schlüsseltechnologie, die Auswirkungen auf alle Lebensbereiche und Branchen haben wird. Zu erwarten, dass man selbst davon nicht berührt wird, ist ungefähr so plausibel wie zu glauben, man werde beim Versteckspiel nicht gefunden, wenn man sich nur fest genug die Augen zuhält.“

KI wird vor allem einfache Aufgaben genutzt

Bei den Unternehmen, die heute bereits KI einsetzen, sind "fortgeschrittene" Anwendungen allerdings eher die Ausnahme. So geben rund zwei Drittel (69 Prozent) an, KI im Marketing für so genanntes Targeting und personalisierte Werbung zu nutzen. Bei jeweils vier von zehn (40 Prozent) Unternehmen unterstützt KI bei der automatisierten Buchung von Zahlungen und bei der automatisierten Beantwortung von Anfragen oder Reklamationen.

Jedes dritte Unternehmen (32 Prozent) gibt an, KI für die Preisoptimierung zu nutzen, jedes vierte (25 Prozent) für die vorausschauende Wartung. 19 Prozent nutzen KI zur Planung von Transportrouten, 17 Prozent zur Erstellung automatisierter Forecasts. Bemerkenswert: Fast überhaupt nicht eingesetzt wird KI zur Vorauswahl von Bewerbern (zwei Prozent) und bei der Produktentwicklung, etwa durch Simulationen (ein Prozent).

„Aktuell nutzen die Unternehmen Künstliche Intelligenz eher für einfache Aufgaben und dort, wo sie ihnen schnell einen konkreten Nutzen bringt“, so Berg. „In der öffentlichen Debatte geht es beim KI-Einsatz in Unternehmen sehr häufig um Personalfragen und zum Beispiel die Sorge vor diskriminierenden Bewerbungsverfahren. In den allermeisten Unternehmen ist der KI-Einsatz zur Bewerberauswahl aber überhaupt kein Thema.“

KI soll Mitarbeiter entlasten

Fragt man dagegen jene Unternehmen, die bislang noch keine KI einsetzen, ergibt sich ein völlig anderes Bild. Ihnen schweben vor allem Szenarien vor, wo eine KI Anfragen und Reklamationen automatisch beantwortet (95 Prozent), Transportrouten plant (88 Prozent), vorausschauend Wartung empfiehlt (86 Prozent), automatisch Zahlungen bucht (84 Prozent) und Werbung personalisiert (83 Prozent). Ebenfalls häufig genannt wird der KI-Einsatz für automatisierte Forecasts (78 Prozent) und Preisoptimierung (70 Prozent). Aber auch den Einsatz von KI für die Produktentwicklung (56 Prozent) und die Vorauswahl von Bewerbern (54 Prozent) können sich die Unternehmen vorstellen.

Eine knappe Mehrheit der Unternehmen erwartet, befragt nach den Vorteilen des KI-Einsatzes, dass dieser die Mitarbeiter entlastet (51 Prozent) und menschliche Fehler im Arbeitsalltag vermeidet (45 Prozent). Jedes dritte (35 Prozent) erwartet schnellere und präzisiere Problemanalysen.

Jeweils gut jedes vierte Unternehmen rechnet durch KI mit einem reduzierten Ressourcenverbrauch und einer geringeren Umweltbelastung (27 Prozent), erwarten, dass sich Mitarbeiter dank KI auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können (26 Prozent) und dass die KI Fachwissen liefert, das sonst nicht vorhanden wäre (24 Prozent). Wenig Hoffnung machen sich die Unternehmen hingegen, dass ihnen eine KI Kosten spart (16 Prozent) oder dass sie völlig neue Produkte und Dienstleistungen ermöglicht (15 Prozent).

Starke Zurückhaltung bei Investitionen in KI

Trotz der zu erwartenden Vorteile und Möglichkeiten will aber nur eine Minderheit der Unternehmen in diesem Jahr in KI investieren. Gerade einmal 15 Prozent planen KI-Investitionen und nur sechs Prozent geben an, bereits in der Vergangenheit investiert zu haben. 13 Prozent planen für das kommende Jahr oder später KI-Ausgaben. Die große Mehrheit von 59 Prozent hat aber noch nie in KI investiert und hat auch keine entsprechenden Pläne.

Als Hauptgründe für die Investitionszurückhaltung nennen die befragten Manager und Unternehmer fehlende Zeit (70 Prozent) und dass es im Unternehmen niemanden gebe, der sich um das Thema kümmere (56 Prozent). In jeweils vier von zehn Unternehmen (44 Prozent) dauert der Entscheidungsprozess noch an oder man zögert noch, um zunächst die Erfahrungen anderer abzuwarten. 38 Prozent bekundeten, für KI kein Geld zu haben und 36 Prozent beklagen die unklare Rechtslage. Jedes fünfte Unternehmen (20 Prozent) sieht keinen Nutzen von KI für das eigene Unternehmen.

Wo steht die KI-Forschung in Deutschland?

Die Unternehmen wünschen sich bei der Künstlichen Intelligenz mehr Impulse aus der Forschung. Nur rund jedes Dritte (39 Prozent) meint, dass Deutschland bei der KI-Forschung zur Weltspitze zählt. Und lediglich 38 Prozent glauben, dass die KI-Strategie der Bundesregierung ausreicht, um Wirtschaft und Gesellschaft auf KI vorzubereiten. Zwei Drittel (69 Prozent) sind der Meinung, in Deutschland müssten mehr KI-Experten an den Hochschulen ausgebildet werden.

(Bild: Bitkom)

Die KI-Strategie sieht unter anderem vor, 100 neue KI-Professuren in Deutschland zu schaffen, um die KI-Forschung zu stärken. Allerdings sind nach mehr als einem Jahr erst zwei Professuren besetzt worden, bei rund zehn weiteren ist das Verfahren weit fortgeschritten. Der Digitalverband Bitkom hat aus diesem Grund heute ein Impulspapier „KI-Forschung in Deutschland – Der schwere Weg zu 100 neuen KI-Professuren“ veröffentlicht, das eine Bestandsaufnahme zur KI-Forschung an den Universitäten in Deutschland liefert.

Demnach gibt es aktuell 164 KI-Professuren an Universitäten in Deutschland. Die mit Abstand meisten in Baden-Württemberg (39), Bayern (30) und Nordrhein-Westfalen (23), die wenigsten in Sachsen (2) und Mecklenburg-Vorpommern (1). „Die Bundesregierung hat sich in ihrer KI-Strategie mit Blick auf die KI-Forschung an den Hochschulen ehrgeizige Ziele gesetzt“, so Bitkom-Präsident Berg. „Unter den bestehenden Bedingungen dürfte es aber sehr schwer werden, innerhalb einer überschaubaren Frist wie geplant 100 neue Professuren zu besetzen.“

Tempo bei der Stellenbesetzung erhöhen

Bitkom schlägt deshalb vier Maßnahmen vor, wie das Tempo bei der Stellenbesetzung erhöht werden könnte.

  • 1. Die KI-Professuren sollten nicht nur in der Informatik, sondern auch in anderen Fachbereichen besetzt werden. Unter anderem würde so eine Pluralität der KI-Forschung gefördert und die Rolle der KI als Schlüsseltechnologie unterstrichen, die große Chancen etwa für die Medizin oder die Mobilität bietet, aber auch für Rechts- und Betriebswissenschaften.
  • 2. Angesichts der Bedeutung von KI plädiert der Bitkom dafür, der Diversität bei der Stellenbesetzung ein besonderes Augenmerk zu widmen.
  • 3. Es sollten regionale Stärken gefördert werden. Eine neue Professur an einem bereits starken KI-Standort ist für Bewerber attraktiver als ein einsamer Kämpfer, der aus Regionalproporz an eine Hochschule berufen werden soll.
  • 4. Der Digitalverband regt einen „Lehrstuhl 2.0“ an. Damit könne man bei KI-Lehrstühlen über klassische Junior- bzw. W2/W3-Professuren hinausgehen, die für international umworbene KI-Experten oft unattraktiv sind. Vorreiter sind hier weltweit führende Universitäten, wo KI-Professoren oft nur in Teilzeit vor Ort lehren und forschen und zugleich ihr eigenes Startup leiten oder führende Forschungsaufgaben bei großen Unternehmen übernehmen.

„Wenn wir es ernst meinen mit der Stärkung der KI-Forschung an den deutschen Hochschulen, dann müssen wir bereit sein, unser Hochschulsystems insgesamt international wettbewerbsfähiger zu machen“, sagte Berg. „Mit einem KI-Lehrstuhl-2.0 stärken wir nicht nur die Forschung, wir schaffen auch einen deutlich besseren Transfer der Forschungsergebnisse aus der Wissenschaft in die Wirtschaft.“

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