Die Umfrageteilnehmer sehen jedoch auch Barrieren, die einer groß angelegten Adaption der Technologie im Wege stehen. Die Befragten nennen hier vor allem: hohe Kosten (38 Prozent), unzureichendes Verständnis für die Technologie (35 Prozent) und Unsicherheit, was den praktischen Nutzen angeht (31 Prozent). Des Weiteren werden mangelndes Knowhow der Mitarbeiter (31 Prozent) und Unklarheiten bei der Regulatorik (26 Prozent) als Hürden genannt.
Laut Studie geben rund 70 Prozent der Befragten an, das Konzept Quanten-KI zu kennen. Das größte Potenzial schreiben sie der Technologie im Zusammenhang mit folgenden Bereichen zu: Datenanalyse und Machine Learning (48 Prozent), Forschung und Entwicklung (41 Prozent), Cybersecurity (35 Prozent), Supply Chain Management und Logistik (31 Prozent), Finanz- und Risikomanagement (26 Prozent) sowie Marketing (20 Prozent).
Die Kombination macht’s
Quanten-KI und fortschrittliche KI-Modelle nutzen die signifikanten Geschwindigkeitssteigerungen, die Quantencomputer versprechen. SAS verfolgt das Ziel, die Quantentechnologie so zugänglich machen, dass Unternehmen schneller einen Mehrwert daraus generieren können – ein tieferes Verständnis der physikalischen Grundlagen der Technologie soll dann nicht mehr erforderlich sein. Entscheidend ist laut SAS ein hybrider Ansatz, bei dem Quanten-Computing und traditionelle Datenanalyse zusammenwirken.
Potenzial für Medikamentenentwicklung und Prozessoptimierung
Diese Kombination ermögliche die Entwicklung neuer Algorithmen, Modelle und Systeme, die in der Lage sind, komplexe Daten zu verarbeiten, komplizierte Machine-Learning-Modelle zu trainieren und Probleme zu lösen, die mit herkömmlichen Computern bisher nicht zu bewältigen waren, so die SAS-Spezialisten. Anwendungsbereiche sehen sie beispielsweise in der Medikamentenentwicklung, dem Risikomanagement im Finanzsektor oder bei der Verbesserung der Materialqualität sowie der Optimierung von Produktionsprozessen.
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