Datenschutz und Compliance dominieren
ETR-Umfrage: Dringender Kompetenzbedarf für die Nutzung von generativer KI bei unstrukturierten Daten
Führungskräfte in Unternehmen erkennen das Potenzial unstrukturierter Daten zur Steigerung der betrieblichen Effizienz, aber Wissenslücken behindern den Fortschritt
Qlik hat eine neue Studie veröffentlicht, die zeigt, dass viele Unternehmen das große Potenzial unstrukturierter Daten zur Steigerung der betrieblichen Effizienz und zur Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse zwar erkannt haben, aber Schwierigkeiten haben, diese Ressource effektiv zu nutzen. Die Studie zeigt, dass fehlendes Know-how und unzureichende Werkzeuge die größten Hindernisse darstellen. Nur ein kleiner Prozentsatz der Unternehmen gibt mehr als ein Viertel ihres KI-Budgets für Initiativen im Bereich unstrukturierter Daten aus.
"Viele Quellen schätzen, dass unstrukturierte Daten bis zu 80 Prozent der weltweiten Daten ausmachen. Es ist daher nicht verwunderlich, dass Führungskräfte in Unternehmen mehr echten Nutzen aus dieser ungenutzten Quelle ziehen wollen", sagt Brendan Grady, General Manager der Analytics Business Unit bei Qlik. "Unsere Umfrage zeigt jedoch, dass fast 70 Prozent der Befragten der Meinung sind, dass ihr Unternehmen nicht gut gerüstet ist, um zu verstehen, wie generative KI für ihre unstrukturierten Daten genutzt werden kann."
"Unternehmen suchen nach Lösungen, die die Einführung von Generativer KI unterstützen, ohne dass sie ihre bestehenden Fähigkeiten und Technologien überarbeiten müssen. Die Chance besteht darin, Wege zu finden, um KI nahtlos in bestehende Analyseumgebungen zu integrieren, damit Unternehmen die richtigen Antworten aus unstrukturierten Daten extrahieren und aussagekräftige Geschäftsergebnisse erzielen können", so Brendan Grady.
Die Umfrage liefert aussagekräftige Daten darüber, wie Führungskräfte denken und handeln, um die Chancen unstrukturierter Daten und generativer KI zu nutzen:
>> Datenschutz und Compliance dominieren: 59 Prozent der Befragten machen sich große Sorgen um den Datenschutz und 47 Prozent um die Compliance, womit sie die Sorge um die Rentabilität (19 Prozent) deutlich übertreffen.
>> Integration und Kosten sind die wichtigsten Prioritäten bei der Bewertung von Anbietern: Bei der Bewertung von Anbietern haben Systemintegration (55 Prozent), Kosten (50 Prozent) und Governance-Funktionen (49 Prozent) oberste Priorität, während die Reputation des Anbieters eine untergeordnete Rolle spielt (16 Prozent). Die Befragten erwarten moderate finanzielle Vorteile durch die Nutzung unstrukturierter Daten: 45 Prozent erwarten eine Verbesserung ihres Umsatzes oder Gewinns um 10 bis 20 Prozent.
>> Das Interesse an Generativer KI (GenAI) ist groß, aber es fehlt an signifikanten Investitionen: Zwei von drei Befragten, die an der Nutzung von GenAI für unstrukturierte Daten interessiert sind, planen, in ein GenAI-Tool für unstrukturierte Daten zu investieren. Trotz des weit verbreiteten Interesses geben nur 22 Prozent aller Befragten an, "signifikant" in KI-Technologien investieren zu wollen.
>> Unstrukturierte Daten werden als wichtiger Effizienztreiber angesehen: Eine deutliche Mehrheit der Befragten (62 Prozent) sieht in unstrukturierten Daten die Möglichkeit, die betriebliche Effizienz zu verbessern, während nur 31 Prozent glauben, dass sie Innovationen vorantreiben können. Fast die Hälfte (45 Prozent) beschreibt einen Anwendungsfall, der bessere Such- und Abfragetools zum Durchsuchen interner Dokumente beinhaltet.
>> Herkömmliche Suchwerkzeuge sind für unstrukturierte Daten unzureichend: Es herrscht weitgehend Einigkeit darüber, dass herkömmliche Suchwerkzeuge für Unternehmen nicht ausreichen, um den Wert umfangreicher Dokumentenbibliotheken zu maximieren. Nur 16 Prozent der Befragten haben bereits ein Tool erworben, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen, und die meisten Bemühungen befinden sich noch in einem frühen oder Pilotstadium.
"Die Ergebnisse unserer Umfrage unterstreichen die Herausforderung, vor der Unternehmen heute stehen: das fehlende Know-how, um das volle Potenzial der generativen KI für unstrukturierte Daten auszuschöpfen", sagt Erik Bradley, Chief Strategist & Director of Research bei Enterprise Technology Research. "Während der Appetit auf die Nutzung unstrukturierter Daten groß ist, stellt der Mangel an spezialisierten Fähigkeiten und geeigneten Werkzeugen ein erhebliches Hindernis dar. Um die Möglichkeiten von GenAI voll auszuschöpfen, müssen Unternehmen in die Schließung dieser Lücke investieren und fortschrittliche KI-Funktionen nahtlos in ihre bestehenden Analyse-Frameworks integrieren."
Die "Unstructured Data and GenAI Survey" wurde im April 2024 von Enterprise Technology Research (ETR) im Auftrag von Qlik durchgeführt und befragte 200 Entscheidungsträger im Bereich Unternehmenstechnologie aus verschiedenen Branchen.
Über ETR
Enterprise Technology Research (ETR) ist ein Technologie-Marktforschungsunternehmen, das die Daten seiner Technologie-Entscheider-Community nutzt, um verwertbare Erkenntnisse über Investitionsabsichten und Branchentrends zu gewinnen. Seit 2010 arbeitet ETR unermüdlich daran, ein Ziel zu erreichen: die Beseitigung von Meinungen in der Unternehmensforschung, die in der Regel auf unvollständigen, verzerrten und statistisch unbedeutenden Daten beruhen. Die ETR-Gemeinschaft von Technologie-Entscheidern ist einzigartig positioniert, um erstklassige Kunden-/Bewertungsperspektiven zu liefern. Die proprietären Daten von ETR und die Erkenntnisse dieser Gemeinschaft ermöglichen es institutionellen Investoren, Technologieunternehmen und Technologieentscheidern, sich in der komplexen Landschaft der Unternehmenstechnologie in einem expandierenden Markt zurechtzufinden. (Qlik: ra)
eingetragen: 24.06.24
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