Laut einer aktuellen Studie von ESG und Hitachi Vantara betrachten fast alle der dafür befragten Unternehmen GenAI als eine der Top-5-Prioritäten. Aber nur 44 Prozent haben umfassende Governance-Richtlinien eingeführt.
Trotz des wachsenden Interesses und der Begeisterung für generative KI (GenAI) zeichnen sich große Herausforderungen ab, die den Erfolg von GenAI-Projekten gefährden. Dies ergab eine gemeinsam von der Enterprise Strategy Group (ESG) und Hitachi Vantara, der Tochtergesellschaft für Datenspeicherung, Infrastruktur und Hybrid-Cloud-Management der Hitachi, Ltd. (TSE: 6501), durchgeführte Studie, für die 800 IT- und Business-Führungskräfte in den USA, Kanada und Westeuropa befragt wurden. Untersucht wurden die Rolle der Dateninfrastruktur für GenAI in Unternehmen und die damit verbundenen Entscheidungen, die einer erfolgreichen Implementierung zugrunde liegen. Dabei wurde festgestellt, dass 97 Prozent der Unternehmen, die GenAI im Einsatz haben, dies als eine ihrer Top-5-Prioritäten ansehen. In den USA war die Wahrscheinlichkeit dafür um 35 Prozent höher als bei den europäischen Befragten.
Fast zwei Drittel (63 Prozent) gaben an, dass sie bereits mindestens einen Anwendungsfall für GenAI identifiziert haben. Mehrere Faktoren stellen aber Risiken für Unternehmen dar:
„Immer mehr Unternehmen springen auf den GenAI-Zug auf, was nicht überraschend ist. Aber es ist auch deutlich erkennbar, dass die Grundlage für eine erfolgreiche Nutzung von GenAI noch nicht geschaffen ist und das volle Potenzial so nicht ausgeschöpft werden kann”, sagte Ayman Abouelwafa, Chief Technology Officer bei Hitachi Vantara. „Um das Potenzial von GenAI zu erschließen, bedarf es einer soliden Grundlage mit einer robusten und sicheren Infrastruktur, die den Anforderungen dieser leistungsstarken Technologie gerecht wird.”
Die Daten zeigen, dass Unternehmen nach kostengünstigeren Infrastrukturoptionen suchen, wobei auch Datenschutz und Latenz wichtige Faktoren sind. 71 Prozent der Befragten stimmten zu, dass ihre Infrastruktur vor der Durchführung von GenAI-Projekten modernisiert werden muss – überwältigende 96 Prozent der Umfrageteilnehmer bevorzugen dabei nicht-proprietäre Modelle, 86 Prozent werden Retrieval-Augmented Generation (RAG) nutzen und 78 Prozent wünschen sich eine Mischung aus On-Premises und Public Cloud für den Aufbau und die Nutzung von GenAI-Lösungen. Langfristig erwarten die Unternehmen, dass die Nutzung proprietärer Modelle zunehmen wird – laut der Umfrage um das Sechsfache –, da sie an Fachwissen gewinnen und versuchen, sich vom Wettbewerb abzuheben.
„Die Notwendigkeit einer höheren Genauigkeit zeigt sich darin, dass Unternehmen die relevantesten und aktuellsten Daten in ein Large Language Model einfließen lassen, gefolgt von dem Wunsch, mit Technologien, Vorschriften und sich verändernden Datenmustern Schritt zu halten”, so Mike Leone, Principal Analyst bei der Enterprise Strategy Group. „Die Verwaltung von Daten mit der richtigen Infrastruktur ermöglicht nicht nur ein höheres Maß an Genauigkeit, sondern verbessert auch die Zuverlässigkeit, wenn sich Daten und Geschäftsbedingungen weiterentwickeln.”
Laut der Studie gibt es mehrere Bereiche, die Unternehmen dazu bringen, in GenAI zu investieren, aber auch welche, die sie davon abhalten. Bei der Frage, was die Investitionen von Unternehmen in GenAI antreibt, konzentrierten sich die am häufigsten genannten Anwendungsfälle auf Prozessautomatisierung und -optimierung (37 Prozent), prädiktive Analytik (36 Prozent) und Betrugserkennung (35 Prozent). Wenig überraschend ist die Verbesserung der betrieblichen Effizienz der am häufigsten genannte Bereich, in dem die Unternehmen Ergebnisse sehen. Allerdings hat weniger als die Hälfte (43 Prozent) bis zu diesem Zeitpunkt Vorteile realisiert.
Mehr als vier von fünf (81 Prozent) Befragten stimmten zu, dass es bei der Entwicklung und Nutzung von Anwendungen, die GenAI nutzen, um den Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften geht, während 77 Prozent der Befragten der Meinung waren, dass Fragen der Datenqualität geklärt werden müssen, bevor die Ergebnisse von GenAI akzeptiert werden.
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