Wie wird effektive Datenanalyse zum einfachen Teil des Projektalltags?

Maximale Disruption mit reibungsloser KI

Immer noch bremsen organisatorische, finanzielle oder technologische Hindernisse die Unternehmen bei der Anwendung von Künstlicher Intelligenz aus. Wie sich das vermeiden lässt, lesen Sie hier.

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Weltkarte Fokus Deutschland
Altairs weltweite Studie bringt auch spezifische Erkenntnisse für den deutschen Markt hervor und zeigt Möglichkeiten, um Effizienz, Skalierbarkeit und Einsatz von KI- und Datenprojekten in Unternehmen zu steigern.

Globale KI-Studie Altair

Lösungen für den KI-Einsatz ohne Hürden

Kaum jemand bezweifelt noch die umwälzende Kraft von Daten und Künstlicher Intelligenz (KI). Allerdings scheitern immer noch zu viele KI-Projekte aufgrund unnötiger Reibungsverluste. Die Studie 'Frictionless AI' von Altair gibt nicht nur einen umfassenden Überblick, wie Unternehmen Daten- und KI-Strategien umsetzen, sondern vor allem wie sich die Reibungsverluste auswirken und wie sie verhindert werden können. Weltweit wurden dazu mehr als 2.000 Experten befragt.

Das Resümee: Es gibt drei Hauptgründe dafür, dass KI-Projekte ins Stocken geraten oder sogar gänzlich scheitern. Mangelnde Mitarbeiterqualifikation wird als eine große Ursache genannt; darüber hinaus aber auch Technologieverfügbarkeit und fehlende Investitionsmöglichkeiten. All diese Hürden rauben den Unternehmen viel Kraft, Geld und Zeit.

Warum sollte aus Mangel an Fachkräften wie Datenwissenschaftlern und Ingenieuren nicht auf vorhandenes Personal gesetzt werden, das mit der Wahl der richtigen Tools und einer passenden Infrastruktur den KI-Einsatz durchaus selbst stemmen kann? Die Studie unterstreicht diesen Ansatz und attestiert dem Portfolio von Altair große Chancen: Eine deutliche Mehrheit unter den Führungskräften kann sich vorstellen, auch mit Anwendern ohne Data Science-Erfahrung Projekte zu skalieren. Anwender selbst sind noch etwas skeptischer, wenngleich überwiegend optimistisch (Grafik unten).

Externe Schulung KI
Um dem Fachkräftemangel entgegenzuwirken, sind Führungskräfte optimistischer als Benutzer darüber, ob ihre Organisation in der Lage ist, KI-Projekte ohne die Hilfe von Datenwissenschafts-Experten im Bereich des Fachwissens zu skalieren.

Wie lässt sich organisatorische Reibung beim KI-Einsatz vermeiden?

Grafik Organisatorische Reibung
Organisatorische Reibung kann zwischen Abteilungen, Teams und Einzelpersonen entstehen.

Im Zusammenhang von KI und Datenanalysen geht es zwar in erster Linie um Technologie, aber es geht auch darum, Erkenntnisse in die Arbeitsabläufe der Mitarbeiter im gesamten Unternehmen einzubetten, und nicht nur in die der Datenwissenschaftler - wie oft üblich. Hier attestiert ABI Research Manufacturing Data Analytics dem Angebot der Altair RapidMiner Plattform eine Marktführerschaft, da sie Einzelpersonen bei der Erstellung und Bereitstellung von Machine Learning(ML)-Modellen unterstütze: "Datenanalyse und KI erfordern ebenso einen Kulturwandel wie einen Technologiewandel." Altair habe dies erkannt.

Grafik Einsatz KI
Künstliche Intelligenz gilt in der deutschen Wirtschaft als Zukunftstechnologie. Aber immer noch scheitert ihr Einsatz bei vielen Projekten an qualifizierten Mitarbeitern. Neben dem Technologiewandel erfordern Datenanalyse und KI eben auch einen Kulturwandel. Unternehmen müssen nicht Dutzende von Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren einstellen. Mit Hilfe des Low-Code-Ansatzes der Altair RapidMiner Plattform könnten stattdessen Fachexperten Daten sammeln und selbst ML-Anwendungen erstellen.

Wie lässt sich technologische Reibung beim KI-Einsatz vermeiden?

Grafik Technologische Reibung
Technologische Reibung entsteht aus der Technologieinfrastruktur heraus.

Technologische Reibung entsteht aus der Technologieinfrastruktur - dazu gehören Hardware- und Software-Ressourcen, Cloud- und Hochleistungsrechenressourcen, Geräte und Plugins, Lieferanten und mehr. Oft wirkt technologische Reibung als Engpass, indem sie die Geschwindigkeit, den Umfang und den Rahmen von Projekten begrenzt.

Der Low-Code-Ansatz von Altair RapidMiner ermöglicht es Benutzern, schnell prädiktive Analysemodelle zu entwickeln, Erkenntnisse in Echtzeit zu erhalten und Visualisierungen zu erstellen. Zu den No-Code-Funktionen gehören eine Drag-and-Drop-Schnittstelle für unerfahrene Benutzer, ein Workflow-Builder mit Code-optionalen Funktionen für fortgeschrittene Benutzer und Vollcode-Funktionen für Experten. Um Doppelarbeit zu vermeiden und Erkenntnisse zu gewinnen, ermöglicht die Plattform Benutzern die zentrale Überwachung von Projekten.

Statuts Datenstrategie Unternehmen in Deutschland
Die unternehmerische Bedeutung einer Datenstrategie ist erkannt, jetzt geht es um die passenden Werkzeuge, sie umzusetzen. Der Low-Code-Ansatz der Altair RapidMiner Plattform ermöglicht es Benutzern, schnell prädiktive Analysemodelle zu entwickeln.

Wie lässt sich finanzielle Reibung beim KI-Einsatz vermeiden?

Grafik Finanzielle Reibung beim KI-Einsatz
Mit teuren, veralteten Investitionen zu skalieren, führt zu finanzieller Reibung.

Finanzielle Reibung tritt auf, wenn das Budget knapp ist, Ressourcen knapp sind und Projekte eine Rendite erzielen müssen. Finanzielle Reibung wird besonders deutlich, wenn versucht wird, in eine neue Initiative zu investieren oder Bemühungen mit teuren, veralteten Investitionen zu skalieren.

Die Studie unterstreicht: Eine gründliche Kosten-Nutzen-Analyse ist daher entscheidend, um die finanziellen Auswirkungen des KI-Einsatzes zu verstehen. Es ist wichtig, sowohl die direkten Kosten für die Implementierung und den Betrieb von KI-Systemen als auch die potenziellen Einsparungen oder Umsatzsteigerungen zu berücksichtigen.

Bei der Auswahl von KI-Technologien sollte von Beginn darauf geachtet werden, dass sie skalierbar sind. Sie müssen mit dem Wachstum des Unternehmens mithalten können, ohne erhebliche zusätzliche Kosten zu verursachen.

Umfrage: KI-Einsatz in Großprojekten
Der Einsatz von KI nimmt in Deutschland Fahrt auf - das Tempo könnte höher sein, wenn Hindernisse ausgeräumt werden. Altair konzentriert sich mit seinem Portfolio daher auf die Hürden beim Einsatz von Datenanalysen, ML und KI - insbesondere, wenn es um Datenerfassung, Weiterqualifizierung und Budgetbeschränkungen für neue Anwendungen geht und bringt Unternehmen schneller zur Nutzung ihrer Daten.

Fazit: Disruption durch KI-Projekte

Wie gelingt eine Disruption durch KI-Projekte? Mit Hilfe des breiten Lösungsportfolios der Altair RapidMiner Plattform können sich Unternehmen auf einfache und schnelle Weise Simulations-, Datenanalyse- und andere Fähigkeiten für einen reibungslosen und effektiven KI-Einsatz aneignen.

Mit der Altair RapidMiner Plattform sind sowohl kleinere als auch große Firmen gut aufgestellt, die Nutzung ihrer Daten reibungslos zum Ziel zu bringen. Mit der Konzentration auf die Hindernisse beim Einsatz von Datenanalysen, ML und KI, insbesondere wenn es um Themen wie Weiterqualifikation, Datenerfassung und Budget für neue Anwendungen geht, kann eine maximale Disruption durch KI-Projekte endlich gelingen.

Der 2023 Frictionless AI-Report von Altair zeigt auf, wie sich die Reibungsverluste bei KI-Projekten auswirken und wie Unternehmen den Hauptursachen begegnen können.

Über Altair

Altair ist ein weltweit führendes Unternehmen im Bereich Computational Science und Künstliche Intelligenz (KI), das Software- und Cloud-Lösungen für die Bereiche Simulation, High-Performance Computing (HPC), Data Analytics und KI anbietet. Altair ermöglicht es Organisationen aus unterschiedlichsten Industriezweigen, in einer vernetzten Welt konkurrenzfähiger zu werden und dabei gleichzeitig eine nachhaltigere Zukunft zu gestalten. Weitere Informationen unter: www.altair.de

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