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Nutzung von Machine Learning verzehnfacht sich in den nächsten vier Jahren





Berlin (07.11.2018) -

Studie belegt: Digitaler Wertschpfungsanteil durch KI und Machine Learning nimmt rasant zu - allein die deutschen Top-100-Unternehmen setzen 2022 ber 100 Mrd. Euro damit um

Die Hlfte der Unternehmen in Deutschland beschftigt sich aktiv mit Knstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning. Einer aktuellen Studie von Crisp Research zufolge hat sich der Anteil der Unternehmen, die auf diese zukunftsweisenden Technologien setzen, binnen zwei Jahren verdoppelt. In den nchsten vier Jahren wird eine Verzehnfachung des Wertschpfungsanteils prognostiziert. Die Studie entstand in Kooperation mit The unbelievable Machine Company (*um) und Dell EMC.

Industrie 4.0 ist lngst Realitt

Knstliche Intelligenz und Machine Learning sind in Deutschland angekommen. Die Technologien kommen in immer mehr Anwendungsbereichen zum Einsatz. Ihr Planungs- und Einsatzgrad nimmt ebenso kontinuierlich zu wie der Wertschpfungsanteil an digitalen Produkten und Lsungen. Das belegt die Befragung von 154 IT- und Business-Entscheidern aus mittelstndischen Unternehmen und Konzernen unterschiedlicher Branchen im Mrz und April 2018.

Demnach beschftigt sich schon jetzt die Hlfte der deutschen Unternehmen (50 Prozent) aktiv mit Machine Learning. Vor zwei Jahren lag der Anteil noch bei 28 Prozent. Mehr als jedes fnfte Unternehmen (22 Prozent) setzt bereits Machine Learning produktiv im Unternehmen ein. Der Groteil nutzt die Technologie fr die klassische Prozessoptimierung, etwa in der Produktion durch vernetzte Anlagen zur Einsparung von Verarbeitungs- und Analyseschritten. Zudem kommt Machine Learning verstrkt als Grundlage fr digitale Produkte und in der Kundenanalyse zum Einsatz.

Gelder sind vorhanden

Fast die Hlfte der Entscheider (44 Prozent) geht davon aus, dass Machine Learning in den nchsten zwei Jahren mehr als 20 Prozent der Wertschpfung neuer digitaler Produkte und Dienstleistungen ausmacht. Allein fr die 100 umsatzstrksten deutschen Unternehmen entspricht das rund 61 Milliarden Euro im Jahr 2020.

Bis 2022 wird eine Verzehnfachung des Wertanteils auf etwa 104 Milliarden Euro erwartet, was rund einem Viertel der digitalen Wertschpfung deutscher Konzerne entspricht und die strategische Relevanz fr Digitalisierung und Wettbewerbsfhigkeit untermauert. Entsprechend schlssig die Erkenntnis, dass es fr Machine-Learning-Projekte kaum Budget-Restriktionen gibt: Mehr als die Hlfte der Unternehmen (56 Prozent) greift auf volle Digitalisierungs-Budgets zu. Immerhin 40 Prozent der Unternehmen verfgen sogar ber klar dedzierte Machine-Learning-Budgets.

Hardware und Support sind wesentliche Erfolgsfaktoren

Als wesentliche Treiber fr die Zunahme von Machine-Learning-Strategien und das Tempo, mit dem es zum IT-Mainstream wird, nennen die Studienmacher die umfangreichen technologischen Entwicklungen durch die Hardware-Hersteller. Gerade die Frage nach der Hardware und dem Betrieb ist wieder erfolgsentscheidend. Weitere Faktoren sind stetig neue Produkte im Bereich Business Intelligence und Analytics sowie kontinuierlich optimierte Machine-Learning-as-a-Service-Angebote der Public-Cloud-Anbieter.

Die zahlreichen Tools und Applikationen allein reichen fr den erfolgreichen industriellen Einsatz allerdings nicht aus, so die Studie. Fr den produktiven Einsatz greift ein Groteil der befragten Unternehmen (46 Prozent) auf die Untersttzung von Data Science und Managed Hosting zurck. Im industriellen Einsatz versierte externe IT-Dienstleister und -Berater tragen entscheidend dazu bei, dass neue Machine-Learning-Projekte entstehen.

Knstliche Intelligenz und Machine Learning weiter auf Wachstumskurs

Das enorme Potenzial von KI und Machine Learning ist noch lngst nicht ausgeschpft. Die von Crisp Research in Kooperation mit The unbelievable Machine Company (*um) und Dell EMC erstellte Studie "Machine Learning in Unternehmen - Betrieb und Anwendung von Knstlicher Intelligenz" macht klar, dass die Integration in Produkte und Leistungen sukzessive weiter erfolgt und sich immer mehr Anwendungsszenarien abzeichnen. Sie zeigt, wie Unternehmen die Operations organisieren bzw. welche Anwendungen mittlerweile auf Basis von Machine Learning basieren oder dies in Zukunft tun werden.

Interessierte knnen die Studie ab sofort unter https://hubs.ly/H0fkDPr0 kostenlos herunterladen.

Die wichtigsten Ergebnisse im berblick

Machine Learning ist ein Teil der deutschen Wirtschaft: Aktuell beschftigt sich bereits die Hlfte der deutschen Unternehmen (50 Prozent) aktiv mit Machine Learning. Vor zwei Jahren lag der Anteil noch bei 28 Prozent. Mehr als jedes fnfte Unternehmen (22 Prozent) setzt Machine Learning bereits produktiv im Unternehmen ein.

Machine Learning als fester Bestandteil digitaler Produkte: Fast die Hlfte der Entscheider (44 Prozent) geht davon aus, dass Machine Learning in den nchsten zwei Jahren mehr als 20 Prozent der Wertschpfung neuer digitaler Produkte und Dienstleistungen ausmacht.

Allein fr die 100 umsatzstrksten deutschen Unternehmen entspricht das rund 61 Milliarden Euro im Jahr 2020. Bis 2022 machen Machine Learning und KI ein Viertel der digitalen Wertschpfung aus.

Hardware is back: Beim Trainieren und Processing von Machine-Learning-Algorithmen liegt Spezial-Hardware im Trend. Rund ein Drittel (31 Prozent) der Entscheider plant den Einsatz von GPU-Clustern, jeder Vierte will knftig auch ASIC/TPU- bzw. FPGA-Cluster einsetzen.

Volle Digitalisierungstpfe statt Budget-Restriktionen: Mehr als die Hlfte der Unternehmen (56 Prozent) greift fr Machine-Learning-Projekte auf die Digitalisierungs-Budgets zu. 40 Prozent der Unternehmen verfgen sogar ber dedizierte Budgets fr Machine Learning.

Vorhandene Datenschtze sind unverzichtbar: In vielen Use Cases fr Machine Learning steht die Optimierung bestehender Geschfts- und Produktionsprozesse im Fokus. Fr die Entwicklung entsprechender Modelle und Algorithmen liefern daher Produktionsdaten (42 Prozent), Maschinendaten (38 Prozent) sowie SAP-Daten (59 Prozent) die Grundlage.

Neue Datenquellen auf dem Vormarsch: Schon ein Drittel der Unternehmen hebt mittels Machine Learning Wertschpfungs- und Effizienzpotenziale auf Basis von IoT-Daten (31 Prozent) sowie aus externen Datenquellen (30 Prozent).

Groe Verantwortung: Unternehmen wissen um die Herausforderungen im Bereich Machine Learning. Datenschutzprobleme oder falsche Prognosen wren fr knapp die Hlfte (47 Prozent) der Entscheider mgliche Auslser, ihre Machine-Learning-Projekte zu berprfen oder zu stoppen.

Nicht ohne meinen Partner: Die Mehrheit der befragten Unternehmen realisiert ihre Machine-Learning-Projekte nicht allein, sondern gemeinsam mit Partnern. Fr zwei Drittel (75 Prozent) sind erfahrene IT-Dienstleister bei der Umsetzung unverzichtbar - und weitaus relevanter als Universitten (18 Prozent), Start-ups (21 Prozent) oder Unternehmensberater (25 Prozent).

Machine Learning-as-a-Service: Den Einstieg in das Thema macht ein Groteil der Unternehmen (55 Prozent) mittels Machine-Learning-as-a-Service in der Cloud. In produktiven Einsatzszenarien spielen auch das Hosting (25 Prozent) sowie der Betrieb in der Cloud (36 Prozent) eine Rolle.

ber Unbelievable Machine:

The unbelievable Machine Company GmbH (*um) ist der fhrende Full-Service-Dienstleister fr anspruchsvolle Digitalprojekte. Als Spezialist fr Big Data (Data Science und Data Engineering) und Cloud Services entwickelt das Unternehmen przise Lsungen fr individuelle geschftskritische Herausforderungen namhafter Kunden aus den Branchen Automotive, Handel, Online-Services, Medien und vielen mehr. Als einziger europischer Anbieter wurde *um von Gartner als "Cool Vendor" in der Kategorie "Information Infrastructure & Big Data" benannt. 2017 krte ISG/Experton das Unternehmen zum "Big Data Leader" und "Data Analytics Leader". Als Teil der Basefarm-Gruppe (ein Unternehmen der Orange Business Services) bietet *um hochwertige lokale Services mit globaler Europa-basierter Infrastruktur. 2008 gegrndet, arbeiten heute rund 150 unglaubliche Mitarbeiter an den Standorten Berlin, Frankfurt und Wien fr *um. // www.unbelievable-machine.com

ber Dell EMC:

Dell EMC ist Teil von Dell Inc. und ermglicht Organisationen, ihre Rechenzentren durch den Einsatz branchenfhrender konvergenter Infrastrukturen, Server, Speichersysteme und Datensicherheits-Technologien zu modernisieren, zu automatisieren und zu transformieren. Unternehmen und Behrden schaffen damit eine verlssliche Grundlage, um ihre IT durch Hybrid-Cloud-Lsungen und ihr Geschft durch Cloud-native Anwendungen und Big-Data-Lsungen zukunftsfhig zu machen. Kunden - einschlielich 98 Prozent der Fortune-500-Unternehmen - vertrauen auf die IT-Lsungen von Dell EMC und das branchenweit umfangreichste und innovativste Infrastruktur-Portfolio fr Clients, Rechenzentren und die Cloud. Darber hinaus treibt Dell EMC Entwicklungen in den Bereichen Knstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) voran, um diese auch fr Unternehmen zugnglich zu machen. // www.dellemc.com/de-de/index.htm

ber Crisp Research:

Die Crisp Research AG ist ein unabhngiges IT-Research-und Beratungsunternehmen. Mit einem Team erfahrener Analysten, Berater und Software-Entwickler bewertet Crisp Research aktuelle und kommende Technologie- und Markttrends. Crisp Research untersttzt Unternehmen bei der digitalen Transformation ihrer IT- und Geschftsprozesse. Die Analysten tragen aktiv zu den Debatten um neue Technologien, Standards und Markttrends bei und zhlen zu den relevanten Influencern der Branche. Crisp Research wurde im Jahr 2013 von Steve Janata und Dr. Carlo Velten gegrndet und fokussiert seinen Research und seine Beratungsleistungen auf "Emerging Technologies" wie Cloud, Analytics oder Digital Marketing und deren strategische und operative Implikationen fr CIOs und Business Entscheider in Unternehmen. // www.crisp-research.com


The unbelievable Machine Company GmbH,
Philipp Schlter




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