Einer Studie der renommierten Technologie-Hochschule MIT in den USA zufolge laufen 95 Prozent aller generativen KI-Pilotprojekte in Unternehmen zur Steigerung des Umsatzwachstums ins Leere.
Die Hauptursache dafür sei, dass generische KI-Tools für Prozesse in Unternehmen ungeeignet seien. Sie würden sich aufgrund ihrer Flexibilität hervorragend für die Unterstützung von Einzelpersonen eignen, seien aber nicht gut darin, aus Arbeitsabläufen zu lernen oder sich an diese anzupassen. Das berichtet der Industrieanzeiger. „Was die MIT-Forscher herausgefunden haben, bestätigt unsere Erfahrungen“, erklärt Michael Wintergerst, Chief AI Officer beim Unternehmensdienstleister Proalpha. Demnach funktionierten vorgefertigte Standard-KI-Lösungen oft besser als spezifische, angepasste KI-Tools. „Das ist für den industriellen Mittelstand wirklich ein Gamechanger“, so Wintergerst. Weil gerade im industriellen Umfeld die IT-Infrastruktur oft schon Jahrzehnte alt sei und entsprechende Schnittstellen zu vorhandener Software fehlten, sei eine nahtlose Integration von KI-Tools häufig nicht möglich. In der Folge scheitern viele KI-Projekte weniger an der Technologie, sondern primär an mangelnder Datenqualität, fehlenden technischen Voraussetzungen und organisatorischen Faktoren.