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Deutschland und KI: Hoffnungslos abgehängt oder in Schlagdistanz?

Kann Deutschland KI-Spitzenreiter wie USA und China noch aufholen? Jörg Bienert, Partner und Chief Product Officer der Data & AI Beratung Alexander Thamm GmbH, gibt hier seine Einschätzung dazu. Als Präsident des Bundesverbandes künstliche Intelligenz weiß er genau, was zu tun ist, um zu den Vorreitern aufzuschließen.

Deutschland und KI: Hoffnungslos abgehängt oder in Schlagdistanz?

Ist von Künstlicher Intelligenz die Rede, gilt Deutschland im internationalen Vergleich als abgeschlagen. Dass die Behauptung nicht aus der Luft gegriffen ist, belegen aktuelle Studien: So nutzen laut PwC nur vier Prozent der Unternehmen in Deutschland KI, zwei Prozent befinden sich im Implementierungsprozess. Auch in der Forschungsarbeit und der Übertragung in die Wirtschaft liegt die Bundesrepublik im Hintertreffen.

Doch Deutschland hat das Potenzial aufzuholen. Gerade in Bezug auf industrielle Daten rund um die Bereiche Robotik und Industrie 4.0 ist Deutschland traditionell gut aufgestellt. Zudem haben Unternehmen und Politik das Bewusstsein für die Wichtigkeit von KI entwickelt und die finanzielle Förderung von KI-Startups und -Projekten erhöht. So errechnete die Studie „The Road to AI“, dass Deutschland 2019 mit 218 Neugründungen immerhin auf Platz drei des europäischen KI-Ökosystems landete.

Doch um den Anschluss zu den aktuellen Gewinnern aus China und den USA nicht zu verlieren, braucht es Mut, die Komfortzone zu verlassen. Dafür muss vor allem verstärkt in Bildung investiert werden. Denn woran es bei der Umsetzung von KI oft hapert, ist der Mangel an Fachpersonal. In der Vergangenheit war es schwierig, hiesige Talente aufgrund der mangelnden Förderung im Land zu halten. Die aktuell geschaffenen Anreize durch die gestiegene Förderung lässt hoffen, dass die Talente von morgen bleiben und nicht mehr gen Silicon Valley ausweichen. Nur so schafft sich Deutschland eine gute Basis für die Aufholjagd.


Autor: Jörg Bienert, Chief Product Officer bei der Alexander Thamm GmbH.

Jörg Bienert ist Chief Product Officer bei der Alexander Thamm GmbH. Nach seinem Studium der technischen Informatik und mehreren Stationen in der IT-Branche gründete er ParStream, ein Big Data Startup mit Sitz im Silicon Valley, das 2015 von Cisco übernommen wurde. Als Mitgründer und Vorsitzender des Bundesverbandes künstliche Intelligenz beteiligt er sich intensiv an der öffentlichen Diskussion über den Einsatz von KI in Deutschland.

Über die Alexander Thamm GmbH:

Die Alexander Thamm GmbH ist eine führende Beratung für Data und künstliche Intelligenz (KI) im deutschsprachigen Raum. Die Mission des Unternehmens ist es, für seine Kunden aus Daten Mehrwerte zu generieren und so auch in Zukunft erfolgreich zu sein. Dazu entwickelt und implementiert die Alexander Thamm GmbH datengetriebene Innovationen sowie Geschäftsmodelle für seine Kunden. Das Leistungsportfolio umfasst die gesamte Data Journey – von der Datenstrategie über die Entwicklung von Algorithmen und den Aufbau von IT-Architekturen bis hin zu Wartung und Betrieb. Die unternehmenseigene Data Academy bietet Schulungen zu Data Science, Big Data und künstlicher Intelligenz an. Gegründet wurde die Beratung im Jahr 2012 von Alexander Thamm und beschäftigt derzeit über 130 Mitarbeiter. Der Hauptsitz befindet sich in München. Weitere Standorte sind Berlin, Frankfurt, Leipzig, Stuttgart und Köln. Zu den Kunden zählen unter anderem über die Hälfte der DAX-30-Unternehmen.

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So kann Sie künstliche Intelligenz erfolgreicher machen:

Was ist künstliche Intelligenz?

Im Kontext von Unternehmenssoftware bezieht sich künstliche Intelligenz (KI) auf Technologien, die Geschäftsprozesse automatisieren und optimieren, indem sie menschenähnliche Intelligenz auf spezifische Aufgaben anwenden. KI-gestützte Software kann große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Anwendungen umfassen Chatbots für den Kundenservice, die Automatisierung von Routineaufgaben, personalisierte Marketingstrategien und vorausschauende Wartung. KI verbessert die Effizienz und Genauigkeit, reduziert Kosten und steigert die Produktivität. Durch die Integration von KI in Unternehmenssoftware können Unternehmen Wettbewerbsvorteile erlangen, da sie schneller und agiler auf Marktveränderungen reagieren können, während sie gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessern.

Wie kann künstliche Intelligenz ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Künstliche Intelligenz (KI) kann ein Unternehmen digital erfolgreicher machen, indem sie Prozesse automatisiert, Entscheidungsfindung verbessert und Effizienz steigert. KI-gestützte Analysen bieten tiefe Einblicke in Daten, ermöglichen präzisere Vorhersagen und helfen, Geschäftsstrategien zu optimieren. Durch Automatisierung können Routineaufgaben effizienter erledigt werden, was Kosten senkt und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freisetzt. KI verbessert auch die Kundenerfahrung durch personalisierte Empfehlungen und schnelle Reaktionen auf Anfragen. In der Produktion optimiert KI die Lieferkette und verringert Ausfallzeiten durch vorausschauende Wartung. Insgesamt fördert KI Innovation, Agilität und Wettbewerbsfähigkeit, indem sie Unternehmen befähigt, schneller und intelligenter auf Marktveränderungen zu reagieren.

Wichtige Schlagworte im Kontext von künstliche Intelligenz:

Automatisierung

Der Einsatz von KI, um wiederkehrende Aufgaben in Unternehmensprozessen zu automatisieren, wodurch Effizienz gesteigert und menschliche Ressourcen für strategische Aufgaben freigesetzt werden.

Predictive Analytics

Die Verwendung von KI-Techniken, um aus Daten Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends zu treffen, die Unternehmen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Chatbots

KI-gesteuerte Programme, die in Unternehmenssoftware integriert sind, um Kundenanfragen automatisiert zu beantworten, den Kundenservice zu verbessern und die Benutzererfahrung zu optimieren.

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EAS-MAG-Glossar:

KI - Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. KI-Systeme nutzen Algorithmen und Daten, um eigenständig zu lernen und sich zu verbessern. Beispiele sind maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung. KI findet Anwendung in vielen Bereichen, darunter autonome Fahrzeuge, Spracherkennung, personalisierte Empfehlungen und medizinische Diagnosen. Sie bietet das Potenzial, Effizienz und Innovation zu steigern, bringt jedoch auch ethische Herausforderungen und Diskussionen über Datenschutz und Arbeitsplatzveränderungen mit sich. KI verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten.

 
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