BearingPoint: GenAI Analytics im Realitätscheck – Zwischen Effizienzsteigerung und strategischen
Zürich – 42 Prozent der Teilnehmenden einer neuen Studie der Unternehmensberatung BearingPoint verwenden oder testen bereits weitreichend GenAI im Bereich Data Analytics (GenAI Analytics) in ihren Unternehmen. Trotz hohem Potenzial von GenAI Analytics stehen viele Unternehmen bei der Umsetzung noch am Anfang – und kämpfen mit strategischen, organisatorischen und technischen Herausforderungen. 79 Prozent der Befragten fordern zudem eine stärkere gesamteuropäischen KI-Positionierung, um nicht weiter hinter den USA und China zurückzufallen.
Unter dem Titel „What’s next in Analytics?“ hat BearingPoint Entscheider:innen aus Unternehmen der DACH-Region befragt. Das Ergebnis: 85 Prozent der Befragten sehen dringenden Handlungsbedarf bei ihrer aktuellen Analytics-Systemlandschaft, um GenAI Anwendungen zu implementieren. Darüber hinaus geben unter den befragten Personen 60 Prozent an, dass sie den zukünftigen Bedarf an GenAI-Expert:innen im Analytics-Bereich nicht decken können. In den Fachabteilungen verfügen zudem lediglich 35 Prozent der Mitarbeitenden über gute Kenntnisse in dieser Thematik. Klare Strategien in technischer und organisatorischer Hinsicht sind daher unerlässlich, damit eine heterogene Tool-Landschaft und Fehlinvestitionen vermieden werden können.
Effizienzsteigerung dank GenAI Analytics: Fast die Hälfte der Befragten ist auf dem Weg
Die grössten Vorteile sehen die Befragten in der Effizienzsteigerung, Kostensenkung und insbesondere bei der Analyse aufwendig strukturierter Daten. Anwendung finden GenAI-Analytics-Tools aktuell hauptsächlich in der Datenaufbereitung (52 Prozent) sowie bei Dokumentation und Administration (48 Prozent). Als weitere relevante Anwendungsfälle werden die automatisierte Report-Generierung, Datenexploration und Data Mining genannt. Jeweils 37 Prozent der Befragten bestätigen einen entsprechenden Einsatz. Dabei sind ChatGPT von OpenAI (71 Prozent) und Microsoft Copilot (45 Prozent) mit grossem Abstand die am häufigsten genutzten generativen KI-Assistenten unter den Befragten.
Die Hürden für GenAI Analytics: von Qualitätsbedenken bis geopolitische Risiken
Auch die Herausforderungen werden von den Befragten klar benannt: Compliance, Datensicherheit und Qualitätsbedenken stehen – noch vor ethischen Bedenken – an erster Stelle. Ein signifikanter Investitionsbedarf in Technologie und Organisation wird nicht zuletzt wegen der Sicherheitserwägungen gegenüber Technologien des US-amerikanischen oder chinesischen Marktes erkannt. Besteht KI-Technologie „made in Europe» gegenüber den Marktführern aus dem Silicon Valley und aus Fernost? Lediglich 21 Prozent der Befragten bewerten aktuelle KI-Initiativen auf EU-Ebene als ausreichend. 79 Prozent sehen hingegen mit Blick auf die geopolitische Situation die technologische Dominanz der Vereinigten Staaten und der Volksrepublik kritisch. Gefordert wird eine verstärkte Initiative der Europäischen Union für mehr digitale Souveränität.
Tomas Chroust, Partner bei BearingPoint: «Die Ergebnisse unserer aktuellen Studie zeigen eindrücklich: Der Einsatz von GenAI im Analytics-Bereich ist kein Zukunftsthema mehr – er findet bereits statt. Doch vielen Unternehmen fehlt es noch an klaren Strategien und dem nötigen Fachwissen, um das volle Potenzial auszuschöpfen. 60 Prozent der Befragten in der DACH-Region sehen Engpässe bei GenAI-Expert:innen – ein deutliches Signal auch für die Schweiz. Als Innovationsstandort muss sie jetzt gezielt in Ausbildung und Partnerschaften investieren, um nicht nur Nutzerin, sondern Mitgestalterin der GenAI-Zukunft zu bleiben».
Link zum Studiendokument: https://www.bearingpoint.com/en-ch/insights-events/insights/whats-next-in-analytics-zwischen-aufbruch-und-rueckstand-so-sehen-unternehmen-ihre-genai-position-im-analytics-bereich/.
Über die Studie
Für die vorliegende Studie „What’s next in Analytics?» wurden Probandinnen und Probanden aus der deutschsprachigen Wirtschaft (DACH-Region) befragt. Die befragten Beschäftigten (90% Vollzeit-, 10% Teilzeitbeschäftigte) gehören mehrheitlich der Altersgruppe der 30- bis 39-Jährigen an und stammen überwiegend aus den Bereichen Industrie & Produktion (19%), Medien & IT (16%) sowie Finanz- und Versicherungswesen (12%). Einbezogen in die Datenerhebung wurden sämtliche Abteilungen und Levels innerhalb eines Unternehmens. In der überwiegenden Mehrzahl setzten sich die Studienteilnehmenden aus erfahrenen Fachkräften diverser Branchen sowie grossen Unternehmen zusammen.
