Aktuell befindet sich die Branche mitten in der Transformation von KI in Fertigungsprozessen und es gibt viele Fallstudien, die zeigen, wie KI erfolgreich implementiert werden kann. Eine Erkenntnis ist, dass sich 90 Prozent aller Arbeiten in einem KI-Projekt nicht wirklich um KI selbst drehen, sondern um Hilfsprozesse, wie etwa die Bereinigung von Daten, die Organisation von Teams oder Umstrukturierungen.
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Oft sind die Probleme auch nicht technischer Natur, sodass neben der technischen Machbarkeit auch die soziale Machbarkeit mit Hilfe von Soziologie, Psychologie, Verhaltensstudien usw. geprüft werden sollte. Entlang des Lebenszyklus sind dabei die wichtigsten Herausforderungen:
Um ein Problem zu lösen, muss man zunächst wissen, was das eigentliche Problem ist. Auf lange Sicht ist der Lebenszyklus und das Instandhalten und Pflegen der KI-Modelle sicher das größte Problem. Allerdings kommen viele Anwender bereits bei der Implementierung an ihre Grenzen und verlieren so den Lebenszyklus schnell aus den Augen. Der nächste Schritt ist eben meist der schwierigste. Laut ARC-Untersuchungen befindet sich ein groß der Anwender im Early Adopter Mode, d.h. die meisten haben also entweder das Potenzial von KI bereits evaluiert, Prototypen entwickelt oder erste Anwendungen in Betrieb genommen. Was allerdings fehlt ist Best Practices für den Lebenszyklus. Bei einer ARC-Umfrage gaben 47 Prozent an, dass der Lebenszyklus tatsächlich der schwierigste Teil ist. Doch was macht alles rund um KI so herausfordernd?
Besonders skeptische Firmen sehen oft die Gefahr, dass KI einfach die Komplexität verlagert. Es reduziert die Komplexität auf der einen Seite, erhöht sie aber auf der anderen Seite, sodass ich zwar weniger Arbeiter brauche, dafür aber mehr KI-Experten, Data Scientists und Software Ingenieure.
Es gibt eine Reihe von Lehren, die man bei ARC in Gesprächen mit Anwendern und Anbietern von KI immer wieder gehört hat:
Die aktuelle Innovationserhebung des ZEW zeigt, dass die Ausgaben in diesem Segment 2024 einen neuen Höchststand erreicht haben. Der Dienstleistungssektor verzeichnet dabei größere Wachstumsraten als die Industrie.‣ weiterlesen
Die Eclipse Foundation unterstützt weltweit Entwickler und Organisationen im Bereich Open Source Software. Ende Oktober traf sich die Community in Mainz zur Konferenz Open Community Experience (OCX). Unser Redakteur Marco Steber (IT&Production/INDUSTRIE 4.0 & IIoT-MAGAZIN) war ebenfalls vor Ort und sprach mit Mike Milinkovich, Executive Director der Eclipse Foundation, über Möglichkeiten und Herausforderungen im Bereich Open Source Software - in der Industrie und auch darüber hinaus.‣ weiterlesen
Innovationsführerschaft und Wettbewerbsfähigkeit sind entscheidende Faktoren für den Erfolg eines Unternehmens. Die Kooperation mit Startups kann etablierte Unternehmen dabei unterstützen Innovationszyklen zu beschleunigen, neue Geschäftsmodelle zu etablieren oder Prozesse im Unternehmen effizienter zu gestalten. Das Venture-Client-Modell ist eine vergleichsweise neue Form der Zusammenarbeit mit Startups, und erweist sich als effektiver und effizienter als andere Corporate Venturing Modelle.‣ weiterlesen
Eine neue Studie des Capgemini Research Institute geht der Frage nach, wie es um Nachhaltigkeit bei der Nutzung generativer KI (GenAI) steht. Der Studie ‘Developing sustainable Gen AI’ zufolge hat GenAI erhebliche und zunehmende negative Auswirkungen auf die Umwelt.‣ weiterlesen
Ist die Industrie 4.0 eine Revolution? Aus Sicht des Fraunhofer Instituts für System - und Innovationsforschnung lautet die Antwort: nein. Die Forschenden kommen in ihrer Veröffentlichung zu dem Schluss, dass sich eher von einer Evolution sprechen lasse.‣ weiterlesen
Laut einer repräsentativen Umfrage des Bitkom nimmt die digitale Abhängigkeit der deutschen Wirtschaft zu. Mit Blick auf die USA und China stellt dies die Unternehmen vor Herausforderungen.‣ weiterlesen