Generative KI entwickelt sich schnell weiter und gewinnt an Bedeutung, was Unternehmen neue Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung und Innovation bietet. Eine Studie von Cognizant, Microsoft und der Universität St. Gallen (HSG) zeigt, dass diese Technologie auch im industriellen Dienstleistungssektor eine entscheidende Rolle spielen wird. Die Befragung von 54 Führungskräften aus verschiedenen Branchen ergab, dass die Integration von generativer KI in operative Geschäftsprozesse oft noch am Anfang steht. Ziel der Studie war es, den aktuellen Status und typische Anwendungsfälle von generativer KI in Industrieunternehmen zu ermitteln sowie technische und organisatorische Anforderungen zu untersuchen.

Die Studie beleuchtet den Reifegrad von KI-Anwendungen in Unternehmen und zeigt, dass es oft an kompetenten Entwicklern und Know-how mangelt. Viele Unternehmen bewerten ihre Technologiearchitektur als ausreichend, während die Infrastruktur der Kunden hinterherhinkt. Die meisten Unternehmen befinden sich in einem frühen Stadium der KI-Einführung, wobei 60 Prozent der Befragten die Technologie erst seit etwa einem Jahr erforschen oder implementieren.

Ein wichtiger Aspekt der KI-Nutzung ist das Risikomanagement, wobei Datensicherheit und Schutz des geistigen Eigentums als hohe Risiken eingestuft werden. Die Befragten sehen in der KI-Integration vor allem die Möglichkeit, betriebliche Effizienz zu steigern, das Kundenerlebnis zu verbessern und industrielle Innovationen voranzutreiben. Große Datenmengen sollen für vorausschauende Analysen und die Entwicklung innovativer Lösungen genutzt werden. Generative KI gilt als wichtiger Baustein für die digitale Transformation und die Optimierung von Wertschöpfungsketten, Fertigungsabläufen und Dienstleistungen.

Die Studie empfiehlt Industrieunternehmen, die Implementierung von generativer KI zu beschleunigen und Pilotprojekte zu starten, um spezifische betriebliche Vorteile zu identifizieren. Partnerschaften sind entscheidend, um den Zugang zu Fachwissen und Technologien zu erleichtern und die Integration von KI zu beschleunigen.

Die Studie kann man hier herunterladen.