Machine Learning ist in Deutschland angekommen

Unter all den Schlagwörtern rund um die digitale Transformation sind Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) in kurzer Zeit zu den Begriffen mit der mächtigsten Breitenwirkung geworden. Eine Fülle an Studien und Veröffentlichungen sowie spektakuläre Warnungen prominenter Experten haben die Diskussion um Macht und Grenzen der KI befeuert.

Getragen ist diese Entwicklung von technischen Fortschritten: Cloud-Computing stellt die notwendige Rechenleistung flexibel und skalierbar bereit, gigantische, rasch wachsende Datenmengen dienen als unerlässliche Grundlage für Modellentwicklung und Training und immer mehr Geld fließt in Verfahren, Tools und Frameworks.

Zugleich kommen immer mehr Produkte von und für Unternehmen auf den Markt, die zumindest laut Marketing auf einer Künstlichen Intelligenz beruhen. In vielen Branchen von Industrie bis Logistik, Banking bis Gesundheitswesen setzt man große Erwartungen ins Machine Learning. Aber auch der Alltag von Millionen Menschen ist bereits von ML-Technik durchsetzt - am sichtbarsten in den digitalen Assistenten in Autos, Lautsprechern oder Smartphones. Angesichts dieses Hypes stellen sich zwei Fragen: Ist die ganze Aufregung noch viel Lärm um nichts oder ist Machine Learning als zentrale Technik der Künstlichen Intelligenz bereits in den Unternehmen angekommen? Und: Wie groß ist der Anteil an der Wertschöpfung deutscher Unternehmen, der sich jetzt oder in naher Zukunft KI und ML zurechnen lässt?

Antworten darauf gibt ein Studienreport, den Crisp Research im Auftrag des IT-Dienstleisters The unbelievable Machine Company (*um) und Dell EMC erstellt hat. Sein Titel lautet: „Machine Learning in deutschen Unternehmen. Eine empirische Studie zu Betrieb und Anwendung von Künstlicher Intelligenz“.

Wie rasant der Wandel vonstattengeht, lässt sich an der Kernaussage des Studienreports ablesen: Demnach beschäftigen sich inzwischen mehr als 50 Prozent der deutschen Unternehmen aktiv mit Machine Learning. Vor zwei Jahren lag diese Quote noch bei gerade einmal 28 Prozent. Und diese Hinwendung zum Machine Learning erschöpft sich auch nicht in Theorie. Mehr als jedes fünfte Unternehmen nutzt die Technik bereits produktiv.

Folgerichtig halten auch nur noch 19 Prozent der befragten Business- und IT-Entscheider das Planen beziehungsweise Evaluieren von ML-Techniken im Fall ihres eigenen Unternehmens für sinnlos. 2017 waren das noch fast doppelt so viele (36 Prozent). Dagegen befassen sich bereits 37 Prozent der Unternehmen aktiv mit Machine-Learning-Prototypen (12 Prozent mehr als im vergangenen Jahr).

Diese neue Aufgeschlossenheit spiegelt sich auch in den Aussagen der Befragten zur Bedeutung dieser Technologie in ihrem Unternehmen wider. 44 Prozent sehen in Machine Learning einen wesentlichen Aspekt ihrer künftigen Analytics- und Big-Data-Strategien, 31 Prozent stufen den Einsatz zumindest für begrenzte Sektoren als sinnvoll ein, 15 Prozent weisen ML eine sehr hohe Bedeutung als Kerntechnologie für komplett digitalisierte Unternehmen zu. Nur 5 Prozent sehen in ML einen Hype ohne sinnvolle Anwendungsszenarien für ihre Branche.