Mit KI und unstrukturierten Daten zu mehr Innovation: Sind Sie bereit?

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Immer häufiger nutzen Unternehmen weltweit künstliche Intelligenz, um Innovationen und Effizienzen voranzutreiben. Die KI ist ein wesentlicher Motor moderner Geschäftsstrategien geworden. Ist Ihr Unternehmen bereit, künstliche Intelligenz und unstrukturierte Daten gewinnbringend zu nutzen?

Jill Shoup

Innovation Research Director

Einführung

Ohne künstliche Intelligenz sind moderne Unternehmen heute kaum noch denkbar.

Dabei geht es nicht nur darum, neue Technologien einzuführen, sondern auch um einen durchdachten, strategischen Ansatz für die Datennutzung, insbesondere für unstrukturierte Daten. Ganze Branchen und Länder sehen sich mit tiefgreifenden Veränderungen konfrontiert, und eins ist dabei sicher: Diese komplexe Ressource muss effektiv verwaltet werden, um bislang unerreichtes Wachstum zu erzielen und kreative neue Wege zu gehen.

Unsere globale Umfrage basiert auf 1.400 Entscheidungsträgern aus den Bereichen IT und Daten aus sechs Ländern. Wir konnten wichtige Trends und Herausforderungen ausmachen, die die KI mit sich bringt, und haben herausgefunden: Auch wenn KI oft schon eingesetzt wird, brauchen viele Unternehmen bessere Prozesse, Kapazitäten für die Skalierung und hochwertige Daten. Auch Vertrauen und Zugänglichkeit spielen eine große Rolle.

In diesem Artikel haben wir die wichtigsten Erkenntnisse zusammengefasst. Sie erfahren, wo die Unternehmen derzeit stehen und wie sie ihre KI-Strategien noch verbessern können.

KI-Nutzung: der aktuelle Stand

Global gesehen nutzen Unternehmen künstliche Intelligenz in durchschnittlich fünf betrieblichen Bereichen. Am häufigsten wird KI für IT und Sicherheit (82 %), Kundendienst (53 %) und Forschung und Entwicklung (53 %) genutzt.

Mit steigendem Reifegrad setzen Unternehmen die KI bewusster ein und konzentrieren sich auf bestimmte Funktionen, um Effizienzen und Innovationen voranzutreiben und den Nutzen zu optimieren.

Unsere Umfrage zeigt eine klare Entwicklung: Je reifer Unternehmen werden, desto genauer wissen sie, wo sie KI einsetzen können, und desto mehr verstehen sie das strategische Potenzial.

Unterschiedliche KI-Nutzung nach Ländern und Branchen

Künstliche Intelligenz wird nicht überall auf der Welt gleichermaßen angenommen. Unsere Umfrage zeigt Unterschiede nach Land und Branche.

Nach Land: Frankreich führt bei der KI-Nutzung. Französische Unternehmen setzen sie in durchschnittlich sechs Bereichen ein, was über dem globalen Durchschnitt von fünf liegt. Großbritannien hingegen hängt hinterher und nutzt KI nur in durchschnittlich vier Bereichen. Der Grund dafür kann sein, dass Frankreich eine umfassende nationale KI-Strategie verfolgt, was eine breite Akzeptanz mit sich gebracht hat, während Großbritannien strategisch vorsichtiger vorgeht und entsprechend weniger Interesse und Anwendungsfälle vorweisen kann.

Nach Branche: In den Sektoren Energie, Versicherung und produzierendes Gewerbe ist die Wahrscheinlichkeit am höchsten, dass KI in mehr Bereichen (6) genutzt wird als im globalen Durchschnitt (5). Der Grund ist darin zu suchen, dass diese Branchen ihren Betrieb optimieren und Kosten sparen möchten und dafür Anwendungen wie prädiktive Instandhaltung und Betrugserkennung einsetzen. Banken und Finanzdienstleister hingegen nutzen KI durchschnittlich in vier Bereichen.

Unstrukturierte Daten als Herausforderung

Trotz breiter Akzeptanz der künstlichen Intelligenz ist ein großes Hindernis weiterhin die Verwaltung und Nutzung unstrukturierter Daten wie Text, Bilder, Audio und Video – eine große, unerschlossene Ressource.

Die meisten Entscheidungsträger:innen (96 %) sind der Meinung, dass unstrukturierte Daten wesentlich für den Erfolg der KI-Strategien ihres Unternehmens sind. Doch nur ein Bruchteil nutzen sie auch wirklich. Am häufigsten liegt das an fehlenden Tools und Strategien, mit denen unstrukturierte Daten sich effektiv verwalten, schützen und für die KI-Nutzung aufbereiten lassen.

Hier gibt es die größten Lücken:

Nur 27 % der Unternehmen sehen sich als sehr effektiv bei Verwaltung, Schutz und auditfähiger Compliance unstrukturierter Daten.
Nur 28 % sind sehr effektiv bei der Verwaltung großer Mengen unstrukturierter Daten mit modernen Tools.
Nur 25 % sind der Meinung, dass sie ihre unstrukturierten Daten gut verfügbar machen.

Es steht viel auf dem Spiel: Wenn Unternehmen unzuverlässige Daten nutzen, kann das fehlerhafte Analysen, eine schlechte Modellperformance und einen Vertrauensverlust bei den Stakeholdern nach sich ziehen.

Auf dem Weg zur KI-Reife

Unternehmen mit unterschiedlichem KI-Reifegrad brauchen unterschiedliche Strategien. Unsere Umfrage zeigt: Unternehmen, die gerade die ersten Schritte mit künstlicher Intelligenz gehen, sollten sich auf die Grundlagen konzentrieren. Diejenigen, die schon mehr Fortschritte gemacht haben, müssen ihre bestehenden Strategien weiter verfeinern.

Für Unternehmen mit geringem KI-Reifegrad liegen die Prioritäten hier:

IT-Kapazitäten skalieren, um große Datenmengen zu verwalten und zu verarbeiten (40 %).
Eine klare Vision und Strategie für KI-Initiativen festlegen (37 %).
Umfassende Daten- und Modell-Governance-Frameworks entwickeln (37 %).

Für Unternehmen mit höherem KI-Reifegrad liegen die Prioritäten hier:

IT-Kapazitäten skalieren, um große Datenmengen zu verwalten und zu verarbeiten (53 %).
Hochwertige Daten für KI-Training und -Analyse sammeln und aufbereiten (52 %).
Mehr Ressourcen für KI-Fachwissen und Projektentwicklung zuteilen (48 %).

Zusammenfassung: Ein strategisches Muss

Nicht überall auf der Welt ist die Nutzung der künstlichen Intelligenz gleich weit fortgeschritten. Doch die Richtung ist klar: Unternehmen müssen sich um mehr bemühen als grundlegende betriebliche Effizienzen, um echte Innovationen voranzutreiben. Sie brauchen einen proaktiven Umgang mit unstrukturierten Daten und müssen optimierte Datenstrategien entwickeln, in Governance und Lebenszyklus-Management investieren und den KI-Einsatz an ihren Geschäftszielen ausrichten.

Wir bei Iron Mountain sind der Überzeugung, dass KI-Readiness nur möglich ist, wenn wir den Nutzen von Informationen erschließen. Mit unseren Lösungen, zum Beispiel der InSight® Digital Experience Platform (DXP), lassen sich manuelle Prozesse skalierbar und umfassend automatisieren, auditfähige Compliance erreichen und nützliche Informationen leicht verfügbar machen. Unser Prinzip ist, alle Assets an einer zentralen Stelle zusammenzuführen. Damit helfen wir Unternehmen, das Potenzial ihrer unstrukturierten Daten zu nutzen und nachhaltigen, datengesteuerten Erfolg zu erreichen.

Wenn Sie sich für diese Umfrage interessieren, sollten Sie auch unsere Artikel zum Gesundheitswesen und BFSI-Sektor lesen, um zu erfahren, wo sich diese Branchen auf ihrem Weg zur KI-Reife befinden.

Wenn Sie wissen möchten, wie Iron Mountain Ihnen helfen kann, den Wert Ihrer Informationen zu erschließen, sehen Sie sich in unserem Ressourcencenter um.

Über die Umfrage:

Mit der Durchführung dieser Umfrage beauftragte Iron Mountain das spezialisierte Marktforschungsunternehmen Vanson Bourne. Dabei wurden 1.400 Entscheidungsträger:innen aus dem Bereich IT und Daten befragt, die Kenntnisse über die KI-Strategie ihres Unternehmens besitzen oder die Verantwortung dafür tragen. Die Unternehmen der Befragten mussten mindestens 250 Mitarbeitende in den folgenden Ländern haben: USA, Großbritannien, Frankreich, Deutschland, Indien und Australien. Die Unternehmen stammten aus verschiedenen öffentlichen und privaten Sektoren. Ein Schwerpunkt lag jedoch auf den Bereichen Bank- und Finanzdienstleistungen, Versicherungen, Gesundheitswesen und Life Sciences, Medien und Unterhaltung, öffentlicher Sektor (außer Gesundheitswesen) und Energie.