In diesem Artikel lesen Sie,

• welche die gängigsten Fehlschlüsse zum Einsatz Künstlicher Intelligenz sind,
• warum vortrainierte Anwendungen den Einstieg erleichtern,
• und ab wann sich die Technologie konkret rechnet.

Die Lösung für alle Probleme oder nur ein technischer Lösungsansatz unter vielen? Geschäftsförderliche Investition oder überkomplex und ohne echten Return of Investment (ROI)? Künstliche Intelligenz polarisiert. Es gibt so viele Meinungen wie Anwendungsfälle. Zwar wird die Technologie von immer mehr Unternehmen genutzt, doch manche Zweifel halten sich hartnäckig. So gaben im VDE Tec Report 2019 unter 105 Mitgliederunternehmen 43 Prozent an, dass Datenschutz und gesetzliche Hürden die Einführung verhinderten. Für 36 Prozent mangelte es an Geschäftsmodellen; jedes dritte Unternehmen (33,3 Prozent) hat kein Budget für Künstliche Intelligenz. Kein Wunder, denn die nötige Rechenpower und neue Infrastruktur sind teuer, zudem fehlen Fachkräfte.

Aber stimmt das? Wer sich mit Künstlicher Intelligenz für sein Unternehmen auseinandersetzt, stößt zwar oft auf ähnliche Hürden. Doch gleichzeitig sind die Vorteile nicht von der Hand zu weisen. Höhere Produktivität, effizientere Prozesse, gesteigerte Qualität und zufriedenere Kunden sind nur einige davon, die in einer Umfrage des Bitkom auf den Spitzenplätzen liegen. Und der Markt hat längst reagiert und sich mit neuen Services und Geschäftsmodellen auf die Bedenken und Hürden der Unternehmen eingestellt, etwa mit Public-Cloud-Ressourcen, vortrainierten KI-Modellen und neuen Services wie der Strukturierung von Daten. Das erleichtert Unternehmen den Einstieg und steigert die Chance, dass sich bereits das erste KI-Projekt rechnet. Bei den Folgeprojekten wird der ROI in der Regel noch höher.

Im neuen Video aus dem A.I.-Team erklärt Torsten Deutsch, warum viele der hemmenden Faktoren längst überholte Irrtümer und Mythen sind. Und wie der richtige Kooperationspartner helfen kann, sie zu überwinden.