Generative KI: Träume auf Eis gelegt – Warum ein Drittel der Unternehmensprojekte bis 2025 scheitern wird
Die Unternehmensadoption von generativer KI steht vor bedeutenden Herausforderungen, wobei Gartner vorhersagt, dass ein Drittel dieser Projekte bis 2025 aufgegeben wird. Dieser Trend ist hauptsächlich auf Probleme wie schlechte Datenqualität, hohe Kosten und unklare Geschäftsvorteile zurückzuführen. Die Kosten für die Implementierung dieser Technologien liegen zwischen 5 Millionen und 20 Millionen Dollar, wodurch das Risiko für Unternehmen, die an AI-Innovationen interessiert sind, hoch ist. Zudem zeigt eine Umfrage von Upwork, dass fast die Hälfte der Nutzer einen Produktivitätsrückgang verzeichnet, wobei viele nicht wissen, wie sie die Erwartungen erfüllen sollen.
Hauptpunkte
- Hohe Aufgabe rate: Gartner prognostiziert eine Scheiterrate von 33% für Unternehmensprojekte mit generativer KI innerhalb des nächsten Jahres, was die Schwierigkeit unterstreicht, über experimentelle Phasen hinauszukommen.
- Substantielle Investitionskosten: Die finanzielle Belastung der Adoption generativer KI-Technologien ist hoch, oft ohne klare Renditen, was vorsichtige Investitionsstrategien fördert.
- Produktivitätsbedenken: Trotz des Potenzials von KI, Prozesse zu optimieren, deutet eine Umfrage von Upwork darauf hin, dass ein bedeutender Anteil der Nutzer nicht die erwarteten Produktivitätssteigerungen erfährt.
- Technologische Fortschritte: Innovationen wie die Leistungen von Googles DeepMind im Bereich komplexer Mathematik und die Einführung von regelbasierten Belohnungen (RBRs) durch OpenAI drängen die Grenzen dessen vor, was KI erreichen kann.
Tiefenanalyse Der Wunsch, generative KI in Geschäftsprozesse zu integrieren, spiegelt einen breiteren Trend der raschen technologischen Anpassung wider, enthüllt aber auch erhebliche Lücken in Infrastruktur und Strategie. Die vorhergesagte hohe Scheiterrate lässt vermuten, dass viele Unternehmen nicht vollständig gerüstet sind, um die Komplexität dieser Technologien zu bewältigen, insbesondere in Bezug auf Datenmanagement und die Definition klarer Geschäftsergebnisse. Die finanziellen Implikationen sind beachtlich, wobei die Kosten gescheiterter Projekte potenziell Budgets belasten und Verzögerungen verursachen können. Die Fortschritte in Nischenbereichen, wie den Problemlösungsfähigkeiten von DeepMind und den Innovationen von Stability AI im Bereich Videotechnologie, weisen jedoch auf das ungenutzte Potenzial in Spezialmärkten hin. Angesichts der zunehmenden regulatorischen Überprüfung, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz und ethische Überlegungen, müssen Unternehmen diese Herausforderungen sorgfältig meistern, um Fallstricken aus dem Weg zu gehen.
Wussten Sie schon?
- Generative KI-Projekte: Generative KI beinhaltet die Erstellung neuer Inhalte – Text, Bilder oder Videos – die menschliche Kreativität simulieren. Die Skalierung dieser Technologien ist jedoch herausfordernd, wie Gartner in Bezug auf Datenqualität und Kosteneffizienz betont.
- SearchGPT und generative Suche von Bing: Diese von KI angetriebenen Suchtools bieten Echtzeitantworten und verbessern die Nutzererfahrung, indem sie kontextuellere und sofortige Informationen bereitstellen, was einen Wandel in den Suchfunktionen andeutet.
- Stable Video 4D von Stability AI: Diese innovative Technologie ermöglicht