Laut dem neuen O’Reilly-Bericht müssen Unternehmen bei der Einführung von Hochebenen der künstlichen Intelligenz Wert sicherstellen, um den KI-Winter zu vermeiden

O’Reilly, die führende Quelle für erkenntnisorientiertes Lernen in Technologie und Wirtschaft, gab heute die Ergebnisse seiner jährlichen Umfrage zur KI-Einführung in Unternehmen bekannt. Der Benchmark-Bericht untersucht Trends bei der Implementierung künstlicher Intelligenz, einschließlich der Techniken, Tools und Praktiken, die Organisationen verwenden, um die Ergebnisse der Einführung von Unternehmen im vergangenen Jahr besser zu verstehen. Die diesjährigen Umfrageergebnisse zeigten, dass der Prozentsatz der Organisationen, die KI-Anwendungen in der Produktion melden – d. h. diejenigen mit umsatztragenden KI-Produkten in der Produktion – in den letzten zwei Jahren konstant bei 26 % geblieben ist, was darauf hindeutet, dass KI in die nächsten übergegangen ist Phase des Hype-Zyklus.

„KI steht seit Jahren im Mittelpunkt der Technologiewelt“, sagte Mike Loukides, Vizepräsident für Inhaltsstrategie bei O’Reilly und Autor des Berichts. „Jetzt, da der Hype abgeflaut ist, ist es an der Zeit, dass KI beweist, dass sie einen echten Wert liefern kann, sei es durch Kosteneinsparungen, gesteigerte Produktivität für Unternehmen oder das Erstellen von Anwendungen, die einen echten Mehrwert für das Leben von Menschen darstellen. Dies wird zweifellos erfordern, dass Praktiker bessere Möglichkeiten für die Zusammenarbeit zwischen KI-Systemen und Menschen und ausgefeiltere Methoden zum Trainieren von KI-Modellen entwickeln, die die Vorurteile und Stereotypen umgehen können, die die menschliche Entscheidungsfindung plagen.“

Trotz der Notwendigkeit, die Integrität und Sicherheit von Daten in KI-Systemen von Unternehmen zu wahren, mangelt es einer großen Anzahl von Organisationen an KI-Governance. Unter den Befragten mit KI-Produkten in der Produktion war die Anzahl derjenigen, deren Unternehmen über einen Governance-Plan verfügten, um zu überwachen, wie Projekte erstellt, gemessen und beobachtet werden (49 %), ungefähr gleich groß wie die derjenigen, die dies nicht getan haben (51 %).

Bei der Bewertung von Risiken blieben unerwartete Ergebnisse (68 %) der größte Schwerpunkt für ausgereifte Organisationen, dicht gefolgt von Modellinterpretierbarkeit und Modellverschlechterung (beide 61 %). Datenschutz (54 %), Fairness (51 %) und Sicherheit (42 %) – Themen, die sich direkt auf Einzelpersonen auswirken können – gehörten zu den Risiken, die von Organisationen am wenigsten genannt wurden. Während es KI-Anwendungen geben kann, bei denen Datenschutz und Fairness keine Rolle spielen, müssen Unternehmen mit KI-Praktiken den Auswirkungen der KI auf den Menschen eine höhere Priorität einräumen.

„Auch wenn sich die Einführung von KI verlangsamt, ist sie sicherlich nicht ins Stocken geraten“, sagte Laura Baldwin, Präsidentin von O’Reilly. „Im KI-Bereich werden erhebliche Risikokapitalinvestitionen getätigt, wobei 20 % aller Mittel an KI-Unternehmen gehen. Dies bedeutet wahrscheinlich, dass das KI-Wachstum ein kurzfristiges Plateau erlebt, aber diese Investitionen werden sich später im Jahrzehnt auszahlen. In der Zwischenzeit dürfen Unternehmen den Zweck von KI nicht aus den Augen verlieren: das Leben der Menschen besser zu machen. Die KI-Community muss die erforderlichen Schritte unternehmen, um Anwendungen zu entwickeln, die einen echten menschlichen Mehrwert generieren, oder wir riskieren, in eine Phase reduzierter Finanzierung für künstliche Intelligenz zu geraten.“

Weitere wichtige Erkenntnisse sind:

Unter den Befragten mit ausgereiften Praktiken sind TensorFlow und scikit-learn (beide 63 %) die am häufigsten verwendeten KI-Tools, gefolgt von PyTorch (50 %), Keras (40 %) und AWS SageMaker (26 %). Deutlich mehr Organisationen mit ausgereiften Verfahren verwenden AutoML, um automatisch Modelle zu generieren. 67 % der Unternehmen verwenden AutoML-Tools, verglichen mit 49 % der Unternehmen im Vorjahr, was einer Steigerung von 37 % entspricht. Unter den ausgereiften Praktiken gab es auch eine 20-prozentige Zunahme bei der Verwendung automatisierter Tools für die Bereitstellung und Überwachung. Die beliebtesten verwendeten Tools sind MLflow (26 %), Kubeflow (21 %) und TensorFlow Extended (TFX, 15 %). Ähnlich wie bei den Ergebnissen der letzten zwei Jahre sind die größten Engpässe bei der Einführung von KI ein Mangel an qualifizierten Mitarbeitern und ein Mangel an Daten oder Datenqualitätsproblemen (beide mit 20 %). Organisationen mit ausgereiften Praktiken sahen jedoch eher Probleme mit Daten, ein Markenzeichen der Erfahrung. Sowohl Organisationen mit ausgereiften Praktiken als auch diejenigen, die derzeit KI evaluieren, waren sich einig, dass der Mangel an qualifizierten Mitarbeitern ein erhebliches Hindernis für die Einführung von KI darstellt, obwohl nur 7 % der Befragten in jeder Gruppe dies als den wichtigsten Engpass nannten. Organisationen mit ausgereiften Praktiken sahen die größten Qualifikationslücken in diesen Bereichen: ML-Modellierung und Data Science (45 %), Data Engineering (43 %) und Pflege einer Reihe von Geschäftsanwendungsfällen (40 %). Der Einzelhandel und die Finanzdienstleistungsbranche haben den höchsten Anteil an ausgereiften Praktiken (37 % bzw. 35 %). Bildung und Regierung (beide 9 %) haben den niedrigsten Prozentsatz, aber die höchste Anzahl an Befragten, die KI in Betracht ziehen (46 % bzw. 50 %).

Der vollständige Bericht steht ab sofort hier zum Download bereit: https://get.oreilly.com/ind_ai-adoption-in-the-enterprise-2022.html. Um mehr über die auf KI ausgerichteten Schulungskurse, Zertifizierungen und virtuellen Veranstaltungen von O’Reilly zu erfahren, besuchen Sie www.oreilly.com.