Data Science in Geschäftswerte umwandeln

Nach der neuen Studie des Infosys Knowledge Institute, dem Thought-Leadership- und Forschungszweig von Infosys, können Unternehmen über 460 Milliarden US-Dollar an zusätzlichen Gewinnen erwirtschaften, wenn sie die drei nachfolgenden Dinge beherzigen: Datenpraktiken verbessern, auf künstliche Intelligenz (KI) vertrauen und diese in den Geschäftsbetrieb integrieren.

Doch trotz dieses hohen Potenzials, versäumen es sehr viele Organisationen, in diesen Bereichen tätig zu werden, um Data Science in Geschäftswerte umzuwandeln.

Die Studie Infosys Data+AI Radar: Making AI Real zeigt, dass zwar drei von vier Unternehmen KI in ihrem Unternehmen einsetzen wollen, die meisten jedoch neu in diesem Bereich sind und bei der Skalierung vor großen Herausforderungen stehen. 81 Prozent der Befragten haben ihr erstes echtes KI-System erst in den letzten vier Jahren eingeführt, 50 Prozent in den letzten zwei Jahren.

Allerdings arbeiten laut Bericht 63 Prozent der KI-Modelle nur mit grundlegenden Funktionen, werden von Menschen gesteuert und können oft nicht ausreichend auf Datenüberprüfung, Datenpraktiken und Datenstrategien eingehen. Lediglich 26 Prozent der Befragten sind mit ihren Daten und KI-Tools sehr zufrieden.

Leistungsstarke Unternehmen denken laut Infosys Knowledge Institute anders über KI und Daten. Sie fokussieren sich dabei auf drei Bereiche:

• Von der Datenverwaltung hin zur gemeinsamen Datennutzung – Unternehmen, die sich den Prozess der gemeinsamen Datennutzung zu eigen machen, generieren einen größeren Wert aus ihren Daten. Der Wert von Daten steigt, wenn sie wie eine Währung behandelt werden und über Hub-and-Spoke-Datenmanagementmodelle zirkulieren (105 Milliarden US-Dollar zusätzlicher Wert). Firmen, die Daten mit geringer Latenzzeit aktualisieren, erzielen einen höheren Gewinn und Umsatz. Die realisieren auch subjektive Wertmaßstäbe.

• Von Daten-Compliance zu Data Trust – Unternehmen, die mit ihrer KI sehr zufrieden sind (derzeit nur 21 Prozent), haben durchweg zuverlässige, ethische und verantwortungsvolle Datenpraktiken. Diese Voraussetzungen bewältigen die Herausforderungen der Datenüberprüfung und -verzerrung, schaffen Vertrauen und ermöglichen es den Anwendern, Deep Learning und andere fortschrittliche Algorithmen zu nutzen.

• Erweiterung des KI- Teams über Datenwissenschaftler hinaus – Unternehmen, die Data Science für praktische Anforderungen nutzen, schaffen einen Mehrwert. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass Unternehmen, die Data Scientists integrieren, die Effizienz und Wertschöpfung beschleunigen (zusätzliches Gewinnwachstum von 45 Milliarden US-Dollar). Bei intelligenten Daten arbeiten Unternehmen und IT viel besser zusammen.

Gemeinsam skalieren diese drei Bereiche nicht nur die KI-Nutzung, sondern erschließen auch ihren potenziellen Wert, indem sie KI-Potenziale in Erkenntnisse und betriebliche Effizienz umwandeln und die menschliche Erfahrung verbessern. Laut der Infosys Studie verzeichnet die Finanzdienstleistungsbranche die größte Zufriedenheit mit der Nutzung von Daten und KI, gefolgt von Einzelhandel und Gastgewerbe sowie Gesundheitswesen und Hightech.

Satish H.C., EVP und Co-Head Delivery, Infosys: „Organisationen, die Vertrauen in ihre Daten und deren gemeinsame Nutzung schaffen, sind flexibler und skalieren ihre KI. Unternehmen, die ihren Daten nicht vertrauen, riskieren einen Teufelskreis: Sie nutzen Daten und KI nur zur Lösung kleiner Probleme. Datenmanagement in Kombination mit Trust in KI sind die beiden Lösungen, um die Geschäftsfähigkeit und den finanziellen Nutzen zu steigern.”

Methodik:

Infosys führte eine anonyme Online-Umfrage unter 2.500 Führungskräften aus dem Technologiebereich in dreizehn Branchen in den USA, Großbritannien, Frankreich, Deutschland, Australien und Neuseeland durch. Um zusätzliche qualitative Erkenntnisse zu gewinnen, befragten die Forscher Praktiker, Fachexperten und Unternehmensleiter.

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