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Aug 21, 2023

Der Stand der KI im Jahr 2023: Das Jahr des Durchbruchs der generativen KI

Die jüngste jährliche McKinsey Global Survey zum aktuellen Stand der KI bestätigt das explosionsartige Wachstum generativer KI-Tools (Gen AI). Weniger als ein Jahr nach der Einführung vieler dieser Tools ist ein Drittel unserer

Die neueste jährliche McKinsey Global Survey Der aktuelle Stand der KI bestätigt das explosionsartige Wachstum generativer KI-Tools (Gen AI). Weniger als ein Jahr nach der Einführung vieler dieser Tools gab ein Drittel unserer Umfrageteilnehmer an, dass ihre Unternehmen Gen-KI regelmäßig in mindestens einer Geschäftsfunktion einsetzen. Aufgrund der jüngsten Fortschritte ist KI von einem Thema, das nur Technikmitarbeitern vorbehalten war, zu einem Schwerpunktthema von Unternehmensleitern geworden: Fast ein Viertel der befragten C-Level-Führungskräfte gaben an, dass sie persönlich Gen-KI-Tools für die Arbeit nutzen, und mehr als ein Viertel der Befragten gaben an, dies zu tun Unternehmen, die KI einsetzen, sagen, dass KI der Generation bereits auf der Tagesordnung ihrer Vorstände steht. Darüber hinaus sagen 40 Prozent der Befragten, dass ihre Unternehmen aufgrund der Fortschritte in der Gen-KI ihre Investitionen in KI insgesamt erhöhen werden. Die Ergebnisse zeigen, dass die Bewältigung von Risiken im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz noch am Anfang steht. Weniger als die Hälfte der Befragten gaben an, dass ihre Unternehmen sogar das Risiko, das sie für das relevanteste halten, mindern: Ungenauigkeit.

Die Organisationen, die bereits KI-Fähigkeiten integriert haben, waren die ersten, die das Potenzial von Gen-KI erkundeten, und diejenigen, die den größten Nutzen aus traditionelleren KI-Fähigkeiten ziehen – eine Gruppe, die wir KI-High-Performer nennen – übertreffen bereits andere bei der Einführung von Gen-KI-Tools. 1Wir definieren KI-High-Performer als Unternehmen, die nach Angaben der Befragten mindestens 20 Prozent ihres EBIT auf die KI-Einführung zurückführen.

Die erwarteten Geschäftsunterbrechungen durch Gen-KI sind erheblich und die Befragten prognostizieren bedeutende Veränderungen für ihre Belegschaft. Sie rechnen mit einem Personalabbau in bestimmten Bereichen und umfangreichen Umschulungsbemühungen, um dem sich verändernden Talentbedarf gerecht zu werden. Doch während der Einsatz von Gen-KI die Einführung anderer KI-Tools vorantreiben könnte, sehen wir nur wenige nennenswerte Steigerungen bei der Einführung dieser Technologien durch Unternehmen. Der Prozentsatz der Unternehmen, die KI-Tools einführen, ist seit 2022 konstant geblieben, und die Einführung konzentriert sich weiterhin auf eine kleine Anzahl von Geschäftsfunktionen.

Die Ergebnisse der Umfrage, die Mitte April 2023 vor Ort durchgeführt wurde, zeigen, dass trotz der zunehmenden öffentlichen Verfügbarkeit von Gen-KI bereits relativ häufig mit den Tools experimentiert wird und die Befragten erwarten, dass die neuen Funktionen ihre Branchen verändern werden. Gen AI hat in der gesamten Geschäftswelt Interesse geweckt: Einzelpersonen aus allen Regionen, Branchen und Dienstaltersstufen nutzen Gen AI für die Arbeit und außerhalb der Arbeit. 79 Prozent aller Befragten geben an, dass sie beruflich oder privat zumindest teilweise mit Gen-KI in Berührung gekommen sind, und 22 Prozent geben an, dass sie diese regelmäßig bei ihrer eigenen Arbeit nutzen. Während die gemeldete Nutzung in allen Dienstaltersstufen recht ähnlich ist, ist sie bei den Befragten, die im Technologiesektor arbeiten, und denen in Nordamerika am höchsten.

Auch Organisationen nutzen mittlerweile häufig Gen-KI. Ein Drittel aller Befragten gibt an, dass ihre Organisationen bereits regelmäßig generative KI in mindestens einer Funktion einsetzen – das bedeutet, dass 60 Prozent der Organisationen mit gemeldeter KI-Einführung Gen-KI nutzen. Darüber hinaus geben 40 Prozent derjenigen, die über die Einführung von KI in ihren Unternehmen berichten, an, dass ihre Unternehmen dank generativer KI insgesamt mehr in KI investieren werden, und 28 Prozent sagen, dass der Einsatz generativer KI bereits auf der Agenda ihres Vorstands steht. Die am häufigsten gemeldeten Geschäftsfunktionen, die diese neueren Tools verwenden, sind die gleichen, in denen KI insgesamt am häufigsten zum Einsatz kommt: Marketing und Vertrieb, Produkt- und Serviceentwicklung sowie Serviceabläufe wie Kundenbetreuung und Back-Office-Support. Dies deutet darauf hin, dass Unternehmen diese neuen Tools dort einsetzen, wo sie den größten Nutzen bringen. In unserer vorherigen Untersuchung haben diese drei Bereiche zusammen mit der Softwareentwicklung das Potenzial gezeigt, etwa 75 Prozent des jährlichen Gesamtwerts generativer KI-Anwendungsfälle zu erwirtschaften.

Derzeit sind die Erwartungen an die Auswirkungen der Gen-KI hoch: Drei Viertel aller Befragten gehen davon aus, dass die Gen-KI in den nächsten drei Jahren zu erheblichen oder disruptiven Veränderungen in der Art des Wettbewerbs ihrer Branche führen wird. Umfrageteilnehmer, die in der Technologie- und Finanzdienstleistungsbranche tätig sind, erwarten am ehesten disruptive Veränderungen durch die KI der Generation. Unsere bisherigen Untersuchungen zeigen, dass es zwar tatsächlich in allen Branchen zu einem gewissen Grad an Störungen kommen dürfte, das Ausmaß der Auswirkungen jedoch unterschiedlich ausfallen dürfte.2 „Das wirtschaftliche Potenzial generativer KI: Die nächste Produktivitätsgrenze“, McKinsey, 14. Juni 2023. Branchen, die am stärksten auf Wissensarbeit angewiesen sind, werden wahrscheinlich stärkere Störungen erleben – und möglicherweise mehr Wert ernten. Während unsere Schätzungen darauf hindeuten, dass Technologieunternehmen, wenig überraschend, die größten Auswirkungen der Gen-KI erleben werden – mit einem Mehrwert von bis zu 9 Prozent des weltweiten Branchenumsatzes – wissensbasierte Branchen wie das Bankwesen (bis zu 5 Prozent) und die Pharmaindustrie und Medizinprodukte (ebenfalls bis zu 5 Prozent) sowie Bildung (bis zu 4 Prozent) könnten ebenfalls erhebliche Auswirkungen erfahren. Im Gegensatz dazu könnten produktionsbasierte Industrien wie die Luft- und Raumfahrt, die Automobilindustrie und die moderne Elektronik weniger störende Auswirkungen haben. Dies steht im Gegensatz zu den Auswirkungen früherer Technologiewellen, die die Fertigung am stärksten beeinträchtigten, und ist auf die Stärken der Gen-KI bei sprachbasierten Aktivitäten im Gegensatz zu solchen, die körperliche Arbeit erfordern, zurückzuführen.

Laut der Umfrage scheinen nur wenige Unternehmen vollständig auf den weit verbreiteten Einsatz von Gen-KI – oder die geschäftlichen Risiken, die diese Tools mit sich bringen könnten – vorbereitet zu sein. Nur 21 Prozent der Befragten, die über die Einführung von KI berichten, geben an, dass ihre Unternehmen Richtlinien für den Einsatz von Gen-KI-Technologien durch Mitarbeiter bei ihrer Arbeit festgelegt haben. Und als wir speziell nach den Risiken der Einführung von Gen-KI fragten, gaben nur wenige Befragte an, dass ihre Unternehmen mit Gen-KI das am häufigsten genannte Risiko mindern: Ungenauigkeit. Die Befragten nennen Ungenauigkeiten häufiger als Cybersicherheit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, die in früheren Umfragen insgesamt die häufigsten Risiken durch KI waren. Nur 32 Prozent sagen, dass sie Ungenauigkeiten mindern, ein kleinerer Prozentsatz als die 38 Prozent, die sagen, dass sie Cybersicherheitsrisiken mindern. Interessanterweise ist dieser Wert deutlich niedriger als der Prozentsatz der Befragten, die im vergangenen Jahr angaben, die KI-bezogene Cybersicherheit zu verringern (51 Prozent). Insgesamt sagen die meisten Befragten, ähnlich wie in den vergangenen Jahren, dass ihre Unternehmen sich nicht mit KI-bezogenen Risiken befassen.

Die Umfrageergebnisse zeigen, dass KI-High-Performer – also Unternehmen, bei denen die Befragten sagen, dass mindestens 20 Prozent des EBIT im Jahr 2022 auf den Einsatz von KI zurückzuführen sind – voll auf künstliche Intelligenz setzen, sowohl mit Gen-KI als auch mit traditionelleren KI-Funktionen. Diese Organisationen, die einen erheblichen Nutzen aus KI ziehen, nutzen Gen-KI bereits in mehr Geschäftsfunktionen als andere Organisationen, insbesondere in der Produkt- und Serviceentwicklung sowie im Risiko- und Lieferkettenmanagement. Betrachtet man alle KI-Fähigkeiten – einschließlich eher traditioneller maschineller Lernfähigkeiten, robotergestützter Prozessautomatisierung und Chatbots –, ist die Wahrscheinlichkeit, dass KI-Leistungsträger KI bei der Produkt- und Serviceentwicklung einsetzen, beispielsweise für die Optimierung des Produktentwicklungszyklus, deutlich höher als bei anderen , Hinzufügen neuer Funktionen zu bestehenden Produkten und Erstellen neuer KI-basierter Produkte. Diese Organisationen nutzen KI auch häufiger als andere Organisationen bei der Risikomodellierung und für Anwendungen im Personalwesen wie Leistungsmanagement, Organisationsdesign und Optimierung des Personaleinsatzes.

KI-Leistungsträger nutzen KI viel häufiger als andere bei der Produkt- und Serviceentwicklung.

Ein weiterer Unterschied zu ihren Mitbewerbern: Die KI-Bemühungen leistungsstarker Generationen sind weniger auf Kostensenkung ausgerichtet, was bei anderen Unternehmen oberste Priorität hat. Befragte von KI-Spitzenreitern geben mit doppelt so hoher Wahrscheinlichkeit wie andere an, dass das oberste Ziel ihrer Unternehmen bei Gen-KI darin besteht, völlig neue Geschäfte oder Einnahmequellen zu schaffen – und am häufigsten nennen sie die Wertsteigerung bestehender Angebote durch neue KI-basierte Funktionen.

Wie wir in den vergangenen Jahren gesehen haben, investieren diese leistungsstarken Organisationen viel mehr als andere in KI: Befragte von KI-Leistungsträgern geben mehr als fünfmal häufiger als andere an, dass sie mehr als 20 Prozent ihres digitalen Budgets für KI ausgeben . Sie nutzen KI-Funktionen auch umfassender im gesamten Unternehmen. Befragte von leistungsstarken Unternehmen geben viel häufiger als andere an, dass ihre Unternehmen KI in vier oder mehr Geschäftsfunktionen eingeführt haben und dass sie eine größere Anzahl von KI-Funktionen integriert haben. Befragte von Unternehmen mit hoher Leistung berichten beispielsweise häufiger über die Einbettung von Wissensgraphen in mindestens ein Produkt oder einen Geschäftsfunktionsprozess zusätzlich zu Gen-KI und damit verbundenen Funktionen für natürliche Sprache.

Während KI-Leistungsträger nicht vor den Herausforderungen gefeit sind, die mit der Wertschöpfung aus KI einhergehen, deuten die Ergebnisse darauf hin, dass die Schwierigkeiten, mit denen sie konfrontiert sind, ihre relative KI-Reife widerspiegeln, während andere mit den grundlegenderen, strategischen Elementen der KI-Einführung zu kämpfen haben. Die Befragten bei KI-High-Performern nennen am häufigsten Modelle und Tools als ihre größte Herausforderung, z. B. die Überwachung der Modellleistung in der Produktion und die Neuschulung von Modellen nach Bedarf im Laufe der Zeit. Im Vergleich dazu nennen andere Befragte Strategieprobleme, etwa die Festlegung einer klar definierten KI-Vision, die mit dem Geschäftswert verknüpft ist, oder die Suche nach ausreichenden Ressourcen.

Die Ergebnisse liefern weitere Belege dafür, dass selbst leistungsstarke Unternehmen die Best Practices für die Einführung von KI nicht beherrschen, wie etwa MLOps-Ansätze (Machine-Learning-Operations), obwohl die Wahrscheinlichkeit, dass sie dies tun, weitaus größer ist als bei anderen. Beispielsweise geben nur 35 Prozent der Befragten bei KI-High-Performern an, dass ihre Organisationen nach Möglichkeit bestehende Komponenten zusammenbauen, anstatt sie neu zu erfinden, aber das ist ein viel größerer Anteil als die 19 Prozent der Befragten anderer Organisationen, die über diese Praxis berichten.

Möglicherweise sind viele spezialisierte MLOps-Technologien und -Praktiken erforderlich, um einige der transformativeren Anwendungsfälle zu übernehmen, die Gen-KI-Anwendungen bieten können – und dies so sicher wie möglich. Live-Modelloperationen sind ein solcher Bereich, in dem Überwachungssysteme und die Einrichtung von Sofortwarnungen zur Ermöglichung einer schnellen Problemlösung die Systeme der künstlichen Intelligenz unter Kontrolle halten können. Leistungsträger stechen in dieser Hinsicht hervor, haben aber noch Raum für Wachstum: Ein Viertel der Befragten dieser Organisationen gibt an, dass ihr gesamtes System überwacht und mit Sofortwarnungen ausgestattet ist, verglichen mit nur 12 Prozent der anderen Befragten.

Unsere neuesten Umfrageergebnisse zeigen Veränderungen in den Rollen, die Unternehmen besetzen, um ihre KI-Ambitionen zu unterstützen. Im vergangenen Jahr stellten Unternehmen, die KI einsetzen, am häufigsten Dateningenieure, Ingenieure für maschinelles Lernen und KI-Datenwissenschaftler ein – alles Rollen, die die Befragten in der vorherigen Umfrage am häufigsten eingestellt hatten. Aber ein viel geringerer Anteil der Befragten gibt an, KI-bezogene Softwareentwickler einzustellen – die im letzten Jahr am häufigsten eingestellte Stelle – als in der vorherigen Umfrage (28 Prozent in der letzten Umfrage, gegenüber 39 Prozent). In jüngster Zeit sind Rollen im Bereich Prompt Engineering entstanden, da der Bedarf an diesen Fähigkeiten mit der Einführung von Gen-KI steigt. 7 Prozent der Befragten, deren Unternehmen KI eingeführt haben, gaben diese Einstellungen im vergangenen Jahr an.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Einstellung von Stellen im Bereich KI weiterhin eine Herausforderung darstelltIm vergangenen Jahr ist es jedoch etwas einfacher geworden, was auf die Flut von Entlassungen bei Technologieunternehmen von Ende 2022 bis zur ersten Hälfte des Jahres 2023 zurückzuführen sein könnte. Ein geringerer Anteil der Befragten als in der vorherigen Umfrage berichtet von Schwierigkeiten bei der Einstellung von Positionen wie KI-Datenwissenschaftler, Dateningenieure und Datenvisualisierungsspezialisten. Die Antworten deuten jedoch darauf hin, dass die Einstellung von Ingenieuren für maschinelles Lernen und Eigentümern von KI-Produkten nach wie vor eine ebenso große Herausforderung darstellt wie im Vorjahr.

Mit Blick auf die nächsten drei Jahre prognostizieren die Befragten, dass die Einführung von KI viele Rollen verändern wird in der Belegschaft. Im Allgemeinen gehen sie davon aus, dass mehr Mitarbeiter umgeschult als entlassen werden. Fast vier von zehn Befragten, die über die Einführung von KI berichten, gehen davon aus, dass mehr als 20 Prozent der Arbeitskräfte ihrer Unternehmen umgeschult werden, während 8 Prozent der Befragten sagen, dass die Zahl ihrer Arbeitskräfte um mehr als 20 Prozent zurückgehen wird.

Betrachtet man insbesondere die prognostizierten Auswirkungen der Gen-KI, Der Servicebetrieb ist die einzige Funktion, in der die meisten Befragten einen Rückgang der Belegschaft in ihren Unternehmen erwarten. Dieses Ergebnis stimmt im Allgemeinen mit dem überein, was unsere jüngsten Forschungsergebnisse nahelegen: Während das Aufkommen der Gen-KI unsere Schätzung des Prozentsatzes der Arbeitsaktivitäten, die automatisiert werden könnten, erhöhte (60 bis 70 Prozent, gegenüber 50 Prozent), lässt sich dies nicht unbedingt auf die Ergebnisse übertragen Automatisierung einer gesamten Rolle.

Von KI-Leistungsträgern wird erwartet, dass sie Umschulungen auf einem viel höheren Niveau durchführen als andere Unternehmen. Die Befragten dieser Organisationen geben mit mehr als dreimal höherer Wahrscheinlichkeit als andere an, dass ihre Organisationen in den nächsten drei Jahren aufgrund der Einführung von KI mehr als 30 Prozent ihrer Belegschaft umschulen werden.

Während sich der Einsatz von Gen-KI-Tools rasch verbreitet, zeigen die Umfragedaten nicht, dass diese neueren Tools die allgemeine KI-Einführung von Unternehmen vorantreiben. Der Anteil der Organisationen, die KI insgesamt eingeführt haben, bleibt zumindest im Moment stabil: 55 Prozent der Befragten gaben an, dass ihre Organisationen KI eingeführt haben. Weniger als ein Drittel der Befragten geben weiterhin an, dass ihre Unternehmen KI in mehr als einer Geschäftsfunktion eingeführt haben, was darauf hindeutet, dass der Umfang der KI-Nutzung weiterhin begrenzt ist. Produkt- und Serviceentwicklung sowie Servicebetrieb sind nach wie vor die beiden Geschäftsfunktionen, in denen die Befragten am häufigsten von der Einführung von KI berichten, wie dies auch in den vorherigen vier Umfragen der Fall war. Und insgesamt geben nur 23 Prozent der Befragten an, dass mindestens 5 Prozent des EBIT ihres Unternehmens im vergangenen Jahr auf den Einsatz von KI zurückzuführen seien – im Wesentlichen gleichauf mit der vorherigen Umfrage – was darauf hindeutet, dass es noch viel mehr Spielraum für die Wertschöpfung gibt.

Unternehmen verzeichnen weiterhin Erträge in den Geschäftsbereichen, in denen sie KI einsetzen, und planen, die Investitionen in den kommenden Jahren zu erhöhen. Wir sehen, dass die Mehrheit der Befragten KI-bedingte Umsatzsteigerungen in jeder Geschäftsfunktion meldet, die KI nutzt. Und mit Blick auf die Zukunft gehen mehr als zwei Drittel davon aus, dass ihre Unternehmen ihre KI-Investitionen in den nächsten drei Jahren erhöhen werden.

Die Online-Umfrage fand vom 11. bis 21. April 2023 vor Ort statt und sammelte Antworten von 1.684 Teilnehmern, die das gesamte Spektrum an Regionen, Branchen, Unternehmensgrößen, Fachgebieten und Amtszeiten repräsentierten. Von diesen Befragten gaben 913 an, dass ihre Organisationen KI in mindestens einer Funktion eingeführt hätten, und ihnen wurden Fragen zum KI-Einsatz ihrer Organisationen gestellt. Um Unterschiede in den Rücklaufquoten auszugleichen, werden die Daten mit dem Beitrag des Landes jedes Befragten zum globalen BIP gewichtet.

Der Inhalt und die Analyse der Umfrage wurden von entwickeltMichael Chui, Partner am McKinsey Global Institute und Partner im McKinsey-Büro in der Bay Area, woLareina Yeeist Senior Partner;Bryce Hall , ein assoziierter Partner im Büro in Washington, DC; und SeniorpartnerAlex SinglaUndAlexander Sucharewski, weltweit führender Anbieter von QuantumBlack, AI von McKinsey, mit Sitz in den Büros in Chicago bzw. London.

Sie möchten Shivani Gupta, Abhisek Jena, Begum Ortaoglu, Barr Seitz und Li Zhang für ihre Beiträge zu dieser Arbeit danken.

Dieser Artikel wurde von Heather Hanselman, einer Redakteurin im Büro in Atlanta, bearbeitet.