Cloud vs. On-Premise

Noch ziemlich zweigeteilt ist das Bild, wenn man die Hosting-Varianten betrachtet, die für Projekte der Künstlichen Intelligenz gewählt werden.

„Geht es um die Umsetzung von konkreten Projekten, nutzen mehr als die Hälfte (55 Prozent) das Rundum-sorglos-Paket der großen Cloud-Anbieter“, weiß Crisp-Analystin und  Co-Autorin der Studie Anna-Lena Schwalm. „Durch die Nutzung von APIs der MLaaS-Angebote wird den Unternehmen ein einfacher Zugang zu ML-Technologien ermöglicht und eine schnelle Integration in Software-Produkte erzielt. Hinzu kommt der Vorteil, dass diese standardisierten Angebote bereits auf Skalierung optimiert sind“, erläutert Schwalm weiter.

Die Möglichkeit, die Machine-Learning-Plattform im On-Premise-Umfeld zu betreiben und zu kontrollieren, nutzen 46 Prozent der Entscheider. „Hier spiegelt sich auch die Stärke des Mittelstands in Deutschland wider. Eine produktions- und fertigungsnahe Analyse von Daten erfordert aufgrund der Latenz bei der Datenübertragung zum Teil immer noch eine On-Premise-Installation“, so Anna-Lena Schwalm.

„Die Ergebnisse der Studie zeigen klar, dass Machine Learning in den deutschen Unternehmen angekommen ist. Nur noch wenige Entscheider in den Business- und Digital-Units sowie in der Enterprise-IT glauben, den Innovationswettkampf der kommenden Jahre ohne die Fähigkeiten zur schnellen, automatisierten und intelligenten Datenanalyse mittels Machine Learning gewinnen zu können“, bringt Carlo Velten, CEO von Crisp Research, die zentrale Aussage der Studie auf den Punkt. Künstliche Intelligenz sei kein Hype- und Marketing-Trend für die Internetkonzerne, sondern eine der wesentlichen Stellschrauben für die zukünftige Wettbewerbsstärke und Profitabilität fast aller Unternehmen.

Die Studienautoren ziehen aus ihren Befragungen zudem den Schluss, dass Industrieunternehmen sich immer stärker zu Software-Unternehmen transformieren müssten. Agilität und Effizienz könnten nämlich in umkämpften Märkten den Unterschied ausmachen. „Die Möglichkeiten der Digitalisierung und der Automatisierung auszuschöpfen, ist damit längst nicht mehr optional. Digital first ist daher die Lösung in vielen Industrieunternehmen“, betont Velten.

Damit die Transformation vom Industrie- zum Software-Unternehmen und die Integration von Verfahren der Künstlichen Intelligenz in den Produktentwicklungsprozess gelinge, müssten Konzerne wie Bosch, Siemens, ABB oder Toyota vor allem drei Anforderungen erfüllen:

Erstens: Sie benötigten ein neues Denken, ein „Digital Mindset“, und eine neue Art und Weise, IT bereitzustellen. IT müsse zum festen Bestandteil der Product Experience gemacht werden, zu einem Teil des Produkts und des Kundennutzens.

Zweitens: Wie in klassischen Software-Unternehmen bräuchten sie einen Chief Technology Officer (CTO), der über ein tiefes Verständnis moderner Cloud-Architekturen und Technologie-Stacks verfüge.

Drittens: Das Product Lifecycle Management müsse in allen Stufen auf ein software- und servicebasiertes Geschäftsmodell ausgelegt sein.