AIoT-Studie von IDC

Kombination von KI und IoT bringt Wettbewerbsvorteile

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein entscheidender Faktor, um das volle Potenzial von Internet-der-Dinge-Kampagnen (IoT) auszuschöpfen. Zu diesem Ergebnis kommt die IDC-Studie "AI + IoT: How IoT leaders are breaking away" im Auftrag von SAS, Deloitte und Intel.

Demnach sehen 90 Prozent der Befragten, die KI bereits in großem Maßstab einsetzen, ihre Erwartungen bei IoT-Projekten übertroffen. Zudem zeigen die Ergebnisse, dass die Kombination von KI und IoT (AIoT) die Wettbewerbsfähigkeit im zweistelligen Prozentbereich erhöht. Als Indikatoren wurden dabei Mitarbeiterproduktivität, Innovationskraft und operative Kosten berücksichtigt.

"Die Ergebnisse zeigen uns, dass Unternehmen, die mit IoT-Daten arbeiten, zunehmend erkennen, dass sie KI und Analytics brauchen, um wirklich einen Mehrwert aus ihren Daten zu ziehen. Im Prinzip kann man sagen, dass die meisten erfolgreichen IoT-Projekte eigentlich AIoT-Projekte sind", erklärt Oliver Schabenberger, Chief Operating Officer von SAS.

Weitere Ergebnisse der Studie

Die Studie zeigt auch, dass 79 Prozent des Top-Managements in IoT-Projekte involviert ist. 92 Prozent davon geben an, dass der Einsatz von AIoT-Lösungen ihre Erwartungen übertroffen hat. Zudem nutzen 68 Prozent der Unternehmen IoT-Daten ohne KI-Unterstützung, um informierte Entscheidungen im operativen Bereich zu treffen. Nur 12 Prozent verlassen sich bei Planungsentscheidungen auf derartige Daten – kommt KI-Unterstützung ins Spiel, sind es immerhin 31 Prozent.

Als wichtigstes Ziel beim Einsatz von AIoT wurde vor allem Umsatzwachstum (34 Prozent) genannt, gefolgt von erhöhter Innovationsfähigkeit (17,5 Prozent), der Entwicklung digitaler Kundenservices (14,3 Prozent) und dem Senken operativer Kosten (11,1 Prozent). Sind AIoT-Lösungen bereits vorhanden, verzeichnen die Nutzer signifikante Verbesserungen, wie etwa um 53 Prozent beschleunigte operative Vorgänge. Bei den verwendeten Analysetechniken stehen Business Intelligence (33 Prozent), Near-Realtime-Monitoring und Visibilität (31 Prozent) sowie Condition Based Monitoring (30 Prozent) ganz oben im Ranking.

"Die schnellere Datenaktualisierung, die sich daraus ergibt, dass man Sensordaten sammelt und mithilfe von KI auswertet, eröffnet Unternehmen bessere Planungsmöglichkeiten und gibt gleichzeitig Einblicke in potenzielle operative Probleme. Beides zusammen genommen schafft insgesamt größere Agilität und Effizienz", verdeutlicht Maureen Fleming, Program Vice President for Intelligent Process Automation von IDC.

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