Eine neue Studie der Intel-Tochter cnvrg.io zeigt: Die Einführung von generativer KI auf Basis großer Sprachmodelle steht trotz des großen Hypes noch am Anfang.
Laut der Befragung von 434 Data Scientists, Entwicklern und IT-Verantwortlichen haben erst zehn Prozent der Unternehmen generative KI-Lösungen erfolgreich in ihre Geschäftsprozesse integriert.
90 Prozent der Unternehmen befinden sich noch in der Experimentierphase. 56 Prozent halten generative KI dabei für mittelmäßig wichtig (32 Prozent), etwas wichtig (16 Prozent) oder unwichtig (8 Prozent). Der aktuelle Hype um generative KI steht also im Kontrast zur Realität in der betrieblichen Anwendung.
Finanzdienstleister, Banken, Versicherungen und der Verteidigungssektor sind Vorreiter bei der Nutzung von KI und setzen bevorzugt Chatbots und Übersetzungslösungen ein. Im Bildungswesen, der Automobilindustrie und der Telekommunikation hingegen gibt es noch Nachholbedarf. Hier stehen die KI-Initiativen noch am Anfang.
Im Vergleich zu 2022 ist der Einsatz von Chatbots um 26 Prozent und der Einsatz von Übersetzung und Textgenerierung um 12 Prozent gestiegen. Das ist vermutlich direkt auf die Verbreitung großer Sprachmodelle im Jahr 2023 zurückzuführen.
Laut 46 Prozent der Befragten ist die IT-Infrastruktur das größte Hindernis für den Einsatz großer Sprachmodelle. Die rechenintensiven Modelle belasten die vorhandenen Ressourcen.
84 Prozent der Befragten gaben an, dass ihnen die technischen Fähigkeiten fehlen, um die Komplexität der Sprachmodelle zu beherrschen. 58 Prozent haben eine geringe KI-Integration und führen lediglich fünf oder weniger Modelle aus. Seit 2022 hat sich laut der Studie daran kaum etwas verändert.
62 Prozent halten die Einführung von KI noch für schwierig. Je größer das Unternehmen, desto komplexer die Umsetzung. Die Implementierung neuer KI-Technologien, die Skalierung der Nutzung und die Verbesserung bestehender Angebote sind die Top-Prioritäten für 2024.
Unternehmen kämpfen mit Akzeptanz und Komplexität der KI
Die Akzeptanz von KI in Unternehmen ist trotz des Hypes um ChatGPT noch gering. Die Integration in Prozesse steckt vielerorts noch in den Kinderschuhen. Faktoren wie Qualifikation, Regulierung, Zuverlässigkeit und Infrastruktur hemmen die Entwicklung.
Tony Mongkolsmai von Intel betont, mangelt es vor allem an technischen Fähigkeiten, um die Komplexität von KI und großen Sprachmodellen zu beherrschen.
Dabei stützt er sich auf die Umfrage, die bereits seit drei Jahren läuft. "Als Branche müssen wir die Aufgaben vereinfachen, um Entwicklern die Arbeit mit KI zu erleichtern", so Mongkolsmai. Nur so könne die Wirtschaft das Potenzial von Technologien wie großen Sprachmodellen bald umfassend nutzen.
