Echter Geschäftswert: Der Stand der KI im Jahr 2024

Während wir das Jahr 2024 durchschreiten, prägt die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) weiterhin die Geschäftswelt. Unternehmen in verschiedenen Branchen setzen zunehmend auf KI, um die betriebliche Effizienz zu steigern, Innovationen voranzutreiben und überlegene Kundenerlebnisse zu bieten. Dieser Blogbeitrag untersucht den aktuellen Stand der KI im Jahr 2024, hebt zentrale Trends hervor, beleuchtet den Wert von SAPs Joule und erläutert die Herausforderungen und Risiken, denen Unternehmen bei der Entfaltung des Potenzials von KI gegenüberstehen.

Zentrale Trends

Der Aufschwung bei der Einführung generativer KI

Die Einführung von generativer KI hat sich seit 2023 fast verdoppelt, und 65% der Unternehmen nutzen diese Technologien nun regelmäßig, wie die neueste McKinsey Global Survey on AI zeigt. Dieser Anstieg wird durch den erheblichen geschäftlichen Nutzen getrieben, den generative KI bietet, wie Kostensenkungen und Umsatzwachstum, insbesondere in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Produktentwicklung.

Künstliche Intelligenz zeigt eine hohe Rendite auf

Berichte und Umfragen zeigen, dass Investitionen in Künstliche Intelligenz (KI) einen schnellen Return on Investment (ROI) erzielen. Schätzungen deuten auf einen ROI von 3,5 USD für jeden investierten Dollar hin, wobei einige Organisationen durchschnittlich 8 USD zurückgewinnen. Der Wert wird auch schnell realisiert, da die meisten KI-Einführungen innerhalb von 12 Monaten oder weniger erfolgen.

Erhöhter Fokus auf Künstliche Intelligenz (KI) bei der Arbeitskräfteplanung und -entwicklung

KI transformiert die Arbeitskräfteplanung, indem sie den Fokus auf Fähigkeiten anstelle traditioneller Qualifikationen legt. Organisationen zielen auf spezifische KI-Fähigkeiten ab und investieren in Umschulungs- und Weiterbildungsinitiativen, um den Anforderungen der KI-Integration gerecht zu werden. 

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in HR-Praktiken

KI revolutioniert HR-Praktiken, indem sie Fähigkeiten in den Mittelpunkt der HR-Strategien stellt und die Mitarbeitererfahrungen verbessert. KI-gestützte Tools identifizieren Fähigkeitslücken, optimieren Rekrutierungsprozesse und bieten personalisierte Lernmöglichkeiten, was zu einer engagierteren und kompetenteren Belegschaft führt. Gleichzeitig gibt es jedoch eine verstärkte Prüfung der Ethik und des sicheren Einsatzes von KI, insbesondere im HR-Bereich.

Die weit verbreitete Übernahme von KI-Werkzeugen in der Softwareentwicklung

AI-Werkzeuge wie ChatGPT, GitHub Copilot und Gemini etablieren sich zunehmend als feste Bestandteile im Werkzeugkasten von Entwicklern. Schätzungen zufolge nutzen die meisten Entwickler (zwischen 60% und 70%) KI für verschiedene Aufgaben wie das Programmieren, das Verfassen von Dokumentationen, die Durchführung von Recherchen, das Schreiben von Tests, die Fehlersuche und das Verwalten von CLI-Befehlen. Generative KI-Tools verbessern die Effizienz in der Softwareentwicklung erheblich, indem sie routinemäßige und repetitive Aufgaben automatisieren und Ingenieuren ermöglichen, sich auf komplexere und kreative Probleme zu konzentrieren. Es bleibt jedoch entscheidend, dass Ingenieure in den Entscheidungsprozess eingebunden sind, um komplexe Entscheidungen zu überwachen und die Korrektheit sicherzustellen. Dies wird besonders wichtig angesichts der häufigsten Risiken, die mit Generativen KI-Tools verbunden sind, wie etwa Voreingenommenheiten, Ungenauigkeiten und ethische Bedenken, die eine nuancierte Expertise und das Urteilsvermögen von menschlichen Ingenieuren erfordern, um diese zu managen und zu minimieren.

Generative AI erweist sich als Schlüssel zur Entschlüsselung von Daten

KI transformiert maßgeblich die Landschaft von Daten und Big Data, indem sie die Datenverarbeitungsfähigkeiten erheblich verbessert, insbesondere durch Multi-Modal-KIs, die in der Lage sind, unstrukturierte und zuvor unzugängliche Daten (wie Audio und Video) zu verstehen. Im Jahr 2024 zeichnet sich zudem der Aufstieg von Copilot-basierten Tools für führende Datenplattformen ab, wie zum Beispiel Snowflake Copilot, die die Einstiegshürden senken und die Produktivität bei der Arbeit mit großen Datenlagern erhöhen.

Es gibt eine verstärkte Aufmerksamkeit für die Sicherheit und Governance von Künstlicher Intelligenz (KI)

Mit dem zunehmenden Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) gibt es eine verstärkte Konzentration auf die Schaffung robuster Governance-Rahmenwerke, um eine verantwortungsvolle und ethische Nutzung von KI sicherzustellen. Obwohl einige rechtliche Fragen, insbesondere im Bereich des Urheberrechts, noch offen sind, entwickeln Organisationen und staatliche Regierungen Richtlinien und Risikomanagementpraktiken, um Datenschutz-, Sicherheits- und Bias-Bedenken anzugehen. Zudem hat sich der Bereich der KI-Überwachung und -Beobachtbarkeit erheblich ausgeweitet, mit einem starken Fokus auf Sicherheit, um die nachvollziehbare und überprüfbare Verwendung von KI-Modellen in der Industrie zu ermöglichen.

SAPs KI-Innovation: Joule

SAPs KI-Innovation Joule stellt SAPs fortlaufende Investition in Künstliche Intelligenz im Jahr 2024 dar. Joule fungiert als KI-Assistent und revolutioniert die Interaktion der Nutzer mit SAP-Geschäftssystemen. Durch konversationelle Schnittstellen vereinfacht Joule den Zugang zu Informationen und automatisiert Geschäftsprozesse, was die Zufriedenheit von Mitarbeitern und Kunden gleichermaßen steigert.

Joule unterstützt Anwender dabei, Funktionen effizient zu navigieren, Aufgaben zu erledigen und relevante Informationen abzurufen, was die Produktivität signifikant steigert. Es liefert zeitnahe Antworten und intelligente Einblicke, die fundierte Entscheidungsfindung unterstützen und Engpässe reduzieren. Durch die Nutzung von Daten aus verschiedenen Quellen ermöglicht Joule Unternehmen, schnell und präzise datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Zusätzlich integriert Joule KI-Ethik und Datenschutzkontrollen, um die Risiken im Zusammenhang mit der KI-Nutzung in Organisationen zu minimieren.

Joules Fähigkeiten werden sich 2024 weiterentwickeln, indem es in SAP Build Process Automation, Ariba Category Management und Analytics Cloud integriert wird, allesamt geplant für Veröffentlichung in diesem Jahr.

Herausforderungen und Risiken

Trotz der vielversprechenden Fortschritte stehen Unternehmen vor mehreren Herausforderungen und Risiken bei der Einführung und Realisierung des Nutzens von Künstlicher Intelligenz (KI). Zu den wichtigsten zählen ethische, rechtliche und regulatorische Bedenken im Zusammenhang mit der Nutzung neuer generativer KI-Systeme. Die Integration von KI-Systemen in kritische Unternehmenssysteme wie Personalwesen und Finanzen verstärkt die Notwendigkeit robuster Risikorahmen und KI-Richtlinien innerhalb von Unternehmen.

Ein weiteres bedeutendes Hindernis für die KI-Adoption ist der Mangel an qualifizierten Fachkräften, die KI-Technologien entwickeln, implementieren und verwalten können. Viele Organisationen haben Schwierigkeiten, Talente mit KI-bezogenen Fähigkeiten zu gewinnen und zu halten, aufgrund der Konkurrenz mit besser bezahlten Jobs im privaten Sektor.

Probleme mit der Datenqualität und -verwaltung bleiben im Zeitalter der generativen KI weit verbreitet. Die Effektivität von KI-Systemen hängt stark von der Datenqualität und -genauigkeit ab. Viele Organisationen stehen vor Herausforderungen im Bereich der Datenverwaltung, Ethik, Datenschutz und der Sicherstellung der Datenqualität, die die Zuverlässigkeit und den Wert von KI-Anwendungen beeinträchtigen können. Dies wird durch den Zugang zu neuen Datenformen (wie Audio und Video) verschärft, was neue Datenschutz- und Ethikfragen aufwirft.

KI-basierte Systeme stellen auch einzigartige Herausforderungen in Bezug auf Sicherheit und Skalierbarkeit dar. Neue Angriffsvektoren und Sicherheitslücken wie prompt injections, Modellvergiftung und Modellhalluzinationen bleiben aktive Forschungsbereiche mit begrenzten Lösungsstrategien. KI-Systeme können auch erhebliche Kosten verursachen und erfordern möglicherweise spezialisierte Hardware wie GPUs, was neue Budgetherausforderungen für IT-Organisationen darstellt.

Zusammenfassung

Im Jahr 2024 ist der Zustand der Künstlichen Intelligenz durch eine rasche Adoption und transformative Auswirkungen in verschiedenen Sektoren geprägt. Wesentliche Trends zeigen die wachsende Integration von KI in geschäftskritische Funktionen wie HR und Finanzen, signifikante ROI durch gesteigerte Effizienz sowie Produkt- und Dateninnovationen auf. SAPs Joule zeigt beispielhaft, wie KI Aufgaben optimieren, intelligente Erkenntnisse liefern und Benutzererfahrungen verbessern kann.

Dennoch müssen Herausforderungen wie Sicherheit, Skalierbarkeit, Fachkräftemangel und Datenqualität angegangen werden, um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen. Während Organisationen diese Herausforderungen bewältigen, wird die strategische und ethische Umsetzung von KI entscheidend sein, um ihren vollen geschäftlichen Nutzen zu realisieren.

Referenzen

• https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
• https://www2.deloitte.com/us/en/pages/consulting/articles/state-of-generative-ai-in-enterprise.html
• https://www.sap.com/documents/2024/03/3a3ca016-ae7e-0010-bca6-c68f7e60039b.html
• https://blogs.microsoft.com/blog/2023/11/02/new-study-validates-the-business-value-and-opportunity-of-ai/
• https://www.nascio.org/wp-content/uploads/2024/04/NASCIO_McKinsey_GenAI-and-Impact-on-State-IT-Workforces_2024.pdf
• https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/04/HAI_2024_AI-Index-Report.pdf
• https://www.docker.com/blog/ai-trends-report-2024/#:~:text=AI%20as%20an%20up%2Dand,industry%20trends%20in%20software%20development.
• https://www.snowflake.com/blog/copilot-ai-powered-sql-assistant/
• https://www.nytimes.com/2023/12/27/business/media/new-york-times-open-ai-microsoft-lawsuit.html
• https://assets.dynatrace.com/en/infographic/bae11157-ig-state-of-ai-2024-retail.pdf
• https://pages.community.sap.com/topics/joule