Nutzung von Machine Learning verzehnfacht sich in den nächsten vier Jahren (FOTO)

Berlin (ots) -

Studie belegt: Digitaler Wertschöpfungsanteil durch KI und Machine
Learning nimmt rasant zu - allein die deutschen Top-100-Unternehmen
setzen 2022 über 100 Mrd. Euro damit um

Die Hälfte der Unternehmen in Deutschland beschäftigt sich aktiv
mit Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning. Einer
aktuellen Studie von Crisp Research zufolge hat sich der Anteil der
Unternehmen, die auf diese zukunftsweisenden Technologien setzen,
binnen zwei Jahren verdoppelt. In den nächsten vier Jahren wird eine
Verzehnfachung des Wertschöpfungsanteils prognostiziert. Die Studie
entstand in Kooperation mit The unbelievable Machine Company (*um)
und Dell EMC.

Industrie 4.0 ist längst Realität

Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind in Deutschland
angekommen. Die Technologien kommen in immer mehr Anwendungsbereichen
zum Einsatz. Ihr Planungs- und Einsatzgrad nimmt ebenso
kontinuierlich zu wie der Wertschöpfungsanteil an digitalen Produkten
und Lösungen. Das belegt die Befragung von 154 IT- und
Business-Entscheidern aus mittelständischen Unternehmen und Konzernen
unterschiedlicher Branchen im März und April 2018.

Demnach beschäftigt sich schon jetzt die Hälfte der deutschen
Unternehmen (50 Prozent) aktiv mit Machine Learning. Vor zwei Jahren
lag der Anteil noch bei 28 Prozent. Mehr als jedes fünfte Unternehmen
(22 Prozent) setzt bereits Machine Learning produktiv im Unternehmen
ein. Der Großteil nutzt die Technologie für die klassische
Prozessoptimierung, etwa in der Produktion durch vernetzte Anlagen
zur Einsparung von Verarbeitungs- und Analyseschritten. Zudem kommt
Machine Learning verstärkt als Grundlage für digitale Produkte und in
der Kundenanalyse zum Einsatz.

Gelder sind vorhanden

Fast die Hälfte der Entscheider (44 Prozent) geht davon aus, dass
Machine Learning in den nächsten zwei Jahren mehr als 20 Prozent der
Wertschöpfung neuer digitaler Produkte und Dienstleistungen ausmacht.
Allein für die 100 umsatzstärksten deutschen Unternehmen entspricht
das rund 61 Milliarden Euro im Jahr 2020.

Bis 2022 wird eine Verzehnfachung des Wertanteils auf etwa 104
Milliarden Euro erwartet, was rund einem Viertel der digitalen
Wertschöpfung deutscher Konzerne entspricht und die strategische
Relevanz für Digitalisierung und Wettbewerbsfähigkeit untermauert.
Entsprechend schlüssig die Erkenntnis, dass es für
Machine-Learning-Projekte kaum Budget-Restriktionen gibt: Mehr als
die Hälfte der Unternehmen (56 Prozent) greift auf volle
Digitalisierungs-Budgets zu. Immerhin 40 Prozent der Unternehmen
verfügen sogar über klar dedzierte Machine-Learning-Budgets.

Hardware und Support sind wesentliche Erfolgsfaktoren

Als wesentliche Treiber für die Zunahme von
Machine-Learning-Strategien und das Tempo, mit dem es zum
IT-Mainstream wird, nennen die Studienmacher die umfangreichen
technologischen Entwicklungen durch die Hardware-Hersteller. Gerade
die Frage nach der Hardware und dem Betrieb ist wieder
erfolgsentscheidend. Weitere Faktoren sind stetig neue Produkte im
Bereich Business Intelligence und Analytics sowie kontinuierlich
optimierte Machine-Learning-as-a-Service-Angebote der
Public-Cloud-Anbieter.

Die zahlreichen Tools und Applikationen allein reichen für den
erfolgreichen industriellen Einsatz allerdings nicht aus, so die
Studie. Für den produktiven Einsatz greift ein Großteil der befragten
Unternehmen (46 Prozent) auf die Unterstützung von Data Science und
Managed Hosting zurück. Im industriellen Einsatz versierte externe
IT-Dienstleister und -Berater tragen entscheidend dazu bei, dass neue
Machine-Learning-Projekte entstehen.

Künstliche Intelligenz und Machine Learning weiter auf
Wachstumskurs

Das enorme Potenzial von KI und Machine Learning ist noch längst
nicht ausgeschöpft. Die von Crisp Research in Kooperation mit The
unbelievable Machine Company (*um) und Dell EMC erstellte Studie
"Machine Learning in Unternehmen - Betrieb und Anwendung von
Künstlicher Intelligenz" macht klar, dass die Integration in Produkte
und Leistungen sukzessive weiter erfolgt und sich immer mehr
Anwendungsszenarien abzeichnen. Sie zeigt, wie Unternehmen die
Operations organisieren bzw. welche Anwendungen mittlerweile auf
Basis von Machine Learning basieren oder dies in Zukunft tun werden.

Interessierte können die Studie ab sofort unter
https://hubs.ly/H0fkDPr0 kostenlos herunterladen.

Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick

Machine Learning ist ein Teil der deutschen Wirtschaft: Aktuell
beschäftigt sich bereits die Hälfte der deutschen Unternehmen (50
Prozent) aktiv mit Machine Learning. Vor zwei Jahren lag der Anteil
noch bei 28 Prozent. Mehr als jedes fünfte Unternehmen (22 Prozent)
setzt Machine Learning bereits produktiv im Unternehmen ein.

Machine Learning als fester Bestandteil digitaler Produkte: Fast
die Hälfte der Entscheider (44 Prozent) geht davon aus, dass Machine
Learning in den nächsten zwei Jahren mehr als 20 Prozent der
Wertschöpfung neuer digitaler Produkte und Dienstleistungen ausmacht.

Allein für die 100 umsatzstärksten deutschen Unternehmen
entspricht das rund 61 Milliarden Euro im Jahr 2020. Bis 2022 machen
Machine Learning und KI ein Viertel der digitalen Wertschöpfung aus.

Hardware is back: Beim Trainieren und Processing von
Machine-Learning-Algorithmen liegt Spezial-Hardware im Trend. Rund
ein Drittel (31 Prozent) der Entscheider plant den Einsatz von
GPU-Clustern, jeder Vierte will künftig auch ASIC/TPU- bzw.
FPGA-Cluster einsetzen.

Volle Digitalisierungstöpfe statt Budget-Restriktionen: Mehr als
die Hälfte der Unternehmen (56 Prozent) greift für
Machine-Learning-Projekte auf die Digitalisierungs-Budgets zu. 40
Prozent der Unternehmen verfügen sogar über dedizierte Budgets für
Machine Learning.

Vorhandene Datenschätze sind unverzichtbar: In vielen Use Cases
für Machine Learning steht die Optimierung bestehender Geschäfts- und
Produktionsprozesse im Fokus. Für die Entwicklung entsprechender
Modelle und Algorithmen liefern daher Produktionsdaten (42 Prozent),
Maschinendaten (38 Prozent) sowie SAP-Daten (59 Prozent) die
Grundlage.

Neue Datenquellen auf dem Vormarsch: Schon ein Drittel der
Unternehmen hebt mittels Machine Learning Wertschöpfungs- und
Effizienzpotenziale auf Basis von IoT-Daten (31 Prozent) sowie aus
externen Datenquellen (30 Prozent).

Große Verantwortung: Unternehmen wissen um die Herausforderungen
im Bereich Machine Learning. Datenschutzprobleme oder falsche
Prognosen wären für knapp die Hälfte (47 Prozent) der Entscheider
mögliche Auslöser, ihre Machine-Learning-Projekte zu überprüfen oder
zu stoppen.

Nicht ohne meinen Partner: Die Mehrheit der befragten Unternehmen
realisiert ihre Machine-Learning-Projekte nicht allein, sondern
gemeinsam mit Partnern. Für zwei Drittel (75 Prozent) sind erfahrene
IT-Dienstleister bei der Umsetzung unverzichtbar - und weitaus
relevanter als Universitäten (18 Prozent), Start-ups (21 Prozent)
oder Unternehmensberater (25 Prozent).

Machine Learning-as-a-Service: Den Einstieg in das Thema macht ein
Großteil der Unternehmen (55 Prozent) mittels
Machine-Learning-as-a-Service in der Cloud. In produktiven
Einsatzszenarien spielen auch das Hosting (25 Prozent) sowie der
Betrieb in der Cloud (36 Prozent) eine Rolle.

Über Unbelievable Machine:

The unbelievable Machine Company GmbH (*um) ist der führende
Full-Service-Dienstleister für anspruchsvolle Digitalprojekte. Als
Spezialist für Big Data (Data Science und Data Engineering) und Cloud
Services entwickelt das Unternehmen präzise Lösungen für individuelle
geschäftskritische Herausforderungen namhafter Kunden aus den
Branchen Automotive, Handel, Online-Services, Medien und vielen mehr.
Als einziger europäischer Anbieter wurde *um von Gartner als "Cool
Vendor" in der Kategorie "Information Infrastructure & Big Data"
benannt. 2017 kürte ISG/Experton das Unternehmen zum "Big Data
Leader" und "Data Analytics Leader". Als Teil der Basefarm-Gruppe
(ein Unternehmen der Orange Business Services) bietet *um hochwertige
lokale Services mit globaler Europa-basierter Infrastruktur. 2008
gegründet, arbeiten heute rund 150 unglaubliche Mitarbeiter an den
Standorten Berlin, Frankfurt und Wien für *um. //
www.unbelievable-machine.com

Über Dell EMC:

Dell EMC ist Teil von Dell Inc. und ermöglicht Organisationen,
ihre Rechenzentren durch den Einsatz branchenführender konvergenter
Infrastrukturen, Server, Speichersysteme und
Datensicherheits-Technologien zu modernisieren, zu automatisieren und
zu transformieren. Unternehmen und Behörden schaffen damit eine
verlässliche Grundlage, um ihre IT durch Hybrid-Cloud-Lösungen und
ihr Geschäft durch Cloud-native Anwendungen und Big-Data-Lösungen
zukunftsfähig zu machen. Kunden - einschließlich 98 Prozent der
Fortune-500-Unternehmen - vertrauen auf die IT-Lösungen von Dell EMC
und das branchenweit umfangreichste und innovativste
Infrastruktur-Portfolio für Clients, Rechenzentren und die Cloud.
Darüber hinaus treibt Dell EMC Entwicklungen in den Bereichen
Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Deep Learning
(DL) voran, um diese auch für Unternehmen zugänglich zu machen. //
www.dellemc.com/de-de/index.htm

Über Crisp Research:

Die Crisp Research AG ist ein unabhängiges IT-Research-und
Beratungsunternehmen. Mit einem Team erfahrener Analysten, Berater
und Software-Entwickler bewertet Crisp Research aktuelle und kommende
Technologie- und Markttrends. Crisp Research unterstützt Unternehmen
bei der digitalen Transformation ihrer IT- und Geschäftsprozesse. Die
Analysten tragen aktiv zu den Debatten um neue Technologien,
Standards und Markttrends bei und zählen zu den relevanten
Influencern der Branche. Crisp Research wurde im Jahr 2013 von Steve
Janata und Dr. Carlo Velten gegründet und fokussiert seinen Research
und seine Beratungsleistungen auf "Emerging Technologies" wie Cloud,
Analytics oder Digital Marketing und deren strategische und operative
Implikationen für CIOs und Business Entscheider in Unternehmen. //
www.crisp-research.com

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