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Studie Durchstarten mit KI EMEA als Vorreiter auf dem Weg in eine KI-gesteuerte Zukunft In Zusammenarbeit mit Inhaltsverzeichnis Einleitung 3 KI: Die aktuelle Situation in EMEA 4 EMEA-Führungskräfte heißen KI willkommen...

Studie Durchstarten mit KI EMEA als Vorreiter auf dem Weg in eine KI-gesteuerte Zukunft In Zusammenarbeit mit Inhaltsverzeichnis Einleitung 3 KI: Die aktuelle Situation in EMEA 4 EMEA-Führungskräfte heißen KI willkommen 6 Datenmanagement und Bürokratie bremsen den Fortschritt 10 EMEA-Finanzteams bei KI im internationalen Vergleich an der Spitze 14 Kleine Schritte, große Ergebnisse 23 Über unsere Studie 24 Glossar 25 Durchstarten mit KI | 2 Einleitung EMEA-Führungskräfte bereiten sich auf Chancen von KI vor Die Auswirkungen der „Künstlichen Intelligenz“ und des „Maschinellen Lernens“ (KI und ML) stehen derzeit ganz oben auf der Agenda einer jeden Führungskraft. Denn die Entwicklung läuft rasant: Zwischen 2017 und 2022 hat sich die Einführung von KI weltweit praktisch verdoppelt – so der Befund des Beratungsunternehmens McKinsey.1 Unsere eigene globale Umfrage unter höheren Führungskräften – einschließlich 1.410 Befragten aus Europa und Afrika („EMEA“) – zeigt, dass Unternehmen in vielen Ländern dabei sind, ihre Investitionen in die KI in den kommenden fünf Jahren aufzustocken. Neben diesem Wachstum und den Investitionen wird es für die EMEA- Unternehmen entscheidend sein, das richtige Gleichgewicht zwischen einer wirksamen Begrenzung der KI-bezogenen Risiken und einer Überregulierung zu finden. Die Erfolgsbilanz der EMEA-Region bei der Regulierung schafft eine gute Basis: Viele Führungskräfte hier haben größeres Vertrauen, wohl wissend, dass der EU AI Act 2 in Bearbeitung ist. Vor diesem Hintergrund und angesichts des fortdauernden wirtschaftlichen Drucks wissen die EMEA-Unternehmen, dass sie ihre Tools, Prozesse, Skills und Fähigkeiten im Hinblick auf eine KI- und ML-gesteuerte Zukunft anpassen müssen. Wenn sie nicht Gefahr laufen wollen, den Anschluss zu verpassen. 52 % 44 % der EMEA-Unternehmen können 48 % der EMEA-Führungskräfte Fortschritte verzeichnen. Sie haben der EMEA-CEOs sehen fehlende begrüßen die Einführung von sichergestellt, dass sie flexibel Transparenz als eines der größten KI und ML im Vergleich zu 50 % genug sind, um Ressourcen schnell Risiken von KI und ML, verglichen in Nord-, Mittel- und Südamerika umzuverteilen – verglichen mit mit 58 % in Nord-, Mittel- und und 46 % in APJ (Asien- 40 % in Nord-, Mittel- und Südamerika und 53 % in APJ Pazifik und Japan)* Südamerika und 39 % in APJ* Durchstarten mit KI | 3 KI: Die aktuelle Situation in EMEA 1. EMEA-Führungskräfte begrüßen die Einführung von KI in ihren Firmen 52 % der EMEA-Führungskräfte Gemäß unserer Studie stehen 52 % der EMEA-Führungskräfte der Einführung von begrüßen die Einführung KI und ML positiv gegenüber. Das ist der höchste Prozentsatz in allen von unserer von KI und ML in ihren Umfrage abgedeckten Regionen.* EMEA-Führungskräfte haben ganz allgemein mehr Vertrauen in KI und ML. Die CEOs hier äußern am wenigsten Bedenken Firmen. Am höchsten ist bezüglich des Mangels an Transparenz und Verantwortungsbewusstseins (48 % diese positive Haltung bezeichnen dies als eines der größten Risiken von KI und ML, verglichen mit mit 62 % in Österreich, 58 % in Nord-, Mittel- und Südamerika und 53 % in Asien-Pazifik und Japan). knapp dahinter liegt das Vereinigte Königreich mit Womöglich sind sie weniger besorgt, weil Europa als führend bei globalen KI- und ML-Richtlinien und bei der diesbezüglichen Regulierung gilt. Nach 60 %. Dies könnte darauf Einführung der DSGVO plant die EU nun einen neuen rechtlichen Rahmen zurückzuführen sein, dass für die KI – den EU AI Act. 3Dieses Gesetz wird die Standards hinsichtlich das Vereinigte Königreich bei Datenqualität, Transparenz, Kontrolle durch den Menschen und Verantwortung der Implementierung von KI definieren.4 vorne liegt, wie die Umfrage Meiner Ansicht nach haben diese neuen Verordnungen einiges von der Kritik zeigt.* Mittlerweile hat die gelernt, die an der DSGVO geübt wurde. Nämlich, dass sie Unternehmen zu Regierung in Österreich stark belastet hat, weil nicht berücksichtigt wurde, wie die Unternehmen 2021 eine KI-Strategie Daten erfassen und speichern. Rumman Chowdhury Responsible AI Fellow, eingeführt, was auf eine Berkman Klein Center for Internet and Society, Harvard University „Ehrlich proaktive und positive gesagt, ist eine Welt mit schlechter KI-Regulierung ebenso schlecht wie eine Welt ohne Regulierung oder Standards für KI.“ Unternehmenskultur rund um neue Technologien 2. Datenmanagement und Bürokratie bremsen hinweist. den Fortschritt 70 % Ungeachtet der allgemeinen Begeisterung für KI und ML in der EMEA-Region sind noch lange nicht alle Geschäftsbereiche wirklich darauf vorbereitet. Vor allem von den IT-Verantwortlichen ist zu hören, dass unzuverlässige oder unbrauchbare Daten sie davon abhalten, ihre Ziele zu erreichen (35 % verglichen mit 30 % in APJ und 29 % in Nord-, Mittel- und Südamerika). der deutschen Unternehmen Paradoxerweise könnte dies mit der stärkeren Regulierung in der EMEA- sagen, ihre Daten seien Region zusammenhängen. teilweise oder ganz in Silos untergebracht, während 60 % der EMEA-Unternehmen weisen darauf hin, dass ihre Daten in Silos stecken, was es schwierig mache, zeitnah auf verwendbare Erkenntnisse es in Frankreich nur 63 % zuzugreifen. Diese Aussage ist in der EMEA-Region etwas häufiger als in Nord-, sind. Daraus lässt sich Mittel- und Südamerika anzutreffen, wo 57 % Datensilos als ein Hindernis folgern, dass französische nennen. Ist es für EMEA-Unternehmen schwieriger, die traditionellen Barrieren Unternehmen mehr Zeit zwischen den Teams abzubauen? in die Normalisierung und Nicht nur Silos, sondern auch interne Hürden stellen für Unternehmen Integration ihrer Daten in EMEA eine Herausforderung dar. Nur ein Drittel von ihnen kann gute gesteckt haben. Fortschritte beim Abbau bürokratischer Prozesse verzeichnen, die der Entscheidungsfindung im Weg stehen.* Unternehmen müssen daher eine Unternehmensstrategie entwickeln, die die Wirkung von Datensilos reduziert. Hilfreich in dieser Richtung ist die Datenmigration in die Cloud. Durchstarten mit KI | 4 3. EMEA-Finanzteams bei der Nutzung von KI im internationalen Vergleich an der Spitze Sie haben mehr Fortschritte bei der Implementierung von KI und ML vorzuweisen als ihre Kollegen in den übrigen Regionen. Unsere Daten belegen, dass sich 60 % in der Pilot-, der Rollout-, der Expansions- oder sogar bereits in der Reifephase der KI-Einführung befinden (im Vergleich zu 47 % der Finanzteams in Nord-, Mittel- und Südamerika und 52 % der Unternehmen in APJ). Dies legt die Vermutung nahe, dass die EMEA- Finanzteams stärker zukunftsorientiert denken und Änderungen gegenüber offener sind. Auch die IT-Verantwortlichen in EMEA sagen am ehesten, KI und ML würden es der IT erleichtern, die übrigen Teams zu unterstützen: 51 % verglichen mit 45 % in APJ und 43 % in Nord-, Mittel- und Südamerika. Und trotz langsamerer Einführungsraten als in anderen Geschäftsbereichen in EMEA zeigen die HR- Verantwortlichen der Region im Vergleich zu Nord-, Mittel- und Südamerika und APJ den größten Enthusiasmus, wenn es darum geht, KI und ML in ihren Rollen einzusetzen. 30 % der Unternehmen in EMEA sind der Ansicht, dass KI und ML starke Auswirkungen auf eine oder mehrere Abteilungen (wie Finanzen, HR und IT) haben werden, während 48 % die Auswirkungen als eher moderat einschätzen. Durchstarten mit KI | 5 EMEA-Führungskräfte heißen KI willkommen Zweifellos könnte die Einführung von KI und ML in der EMEA-Region durchaus „ Die KI hat die Art und Weise, schneller vorangehen. Man bedenke, dass 38 % der Unternehmen noch nicht einmal in der Pilotphase sind. Dennoch tun die Führungskräfte in der Region wie wir leben und arbeiten mehr als ihre Kollegen im Rest der Welt, um das Fundament für KI zu legen. geändert – ob es uns gefällt oder nicht. Ob man sie liebt Unsere Studie zeigt, dass 44 % der EMEA-Unternehmen gute Fortschritte oder hasst, die KI besitzt gemacht haben und so agil sind, dass sie Ressourcen in hohem Tempo neu die Fähigkeit, von alleine zu zuteilen können. Im Vergleich dazu sind es in Nord-, Mittel- und Südamerika nur 40 % und in APJ 39 %.* wachsen – und zwar sehr schnell. Schneller als unsere Auch sind sich die Führungskräfte sehr wohl bewusst, dass der Zugriff Vorstellungskraft. auf Daten in guter Qualität eine wichtige Voraussetzung ist. Gefragt nach ihren Investitionsprioritäten zur Abdeckung der sich kontinuierlich Kirk Chang entwickelnden geschäftlichen Anforderungen, sagten die EMEA-Finanz- Professor of Technovation and und HR-Verantwortlichen, sie würden in erster Linie in die Bereitstellung People Management and Director von hochwertigen, brauchbaren Daten investieren. for the Centre of Innovation, Management and Enterprise, Ein Vergleich der verschiedenen Regionen innerhalb EMEA in Bezug auf die University of East London Einführungspläne offenbart einige Unterschiede.* Unternehmen in Afrika planen in den nächsten sechs Monaten keine steigenden Investitionen in KI und ML; erst danach soll die Investitionskurve ansteigen. Dies spiegelt die stark wachsenden technologischen Ambitionen des Kontinents wider. Am höchsten ist die Wahrscheinlichkeit von Investitionen in KI und ML in den nächsten sechs Monaten bei den nordeuropäischen Unternehmen. Danach ist dort ein stetiges Wachstum geplant. Im Vereinigten Königreich findet man derzeit die meisten Unternehmen, die schon in der Skalierungs- oder gar der Reifephase der KI-Einführung sind. Tatsächlich verlautete von Regierungsseite kürzlich, dass in Großbritannien doppelt so viele Unternehmen KI-Produkte und -Services anbieten wie jedes andere Land in Europa – und dies scheint sich auszuzahlen.5 Die geringste Bereitschaft zu höheren Investitionen in KI und ML über die nächsten fünf Jahre findet sich in den Unternehmen im südlichen Europa. Dies dürfte das Resultat eines traditionelleren Geschäftsansatzes sein. Anteil der EMEA-Unternehmen, die ihre Investitionen in KI und ML im Lauf der Zeit erhöhen möchten* EMEA gesamt Afrika Südeuropa DACH Nordeuropa 58 % 60 % 51 % 46 % 48 % 48 % 43 % 43 % 30 % 32 % 28 % 30 % 28 % 26 % 14 % In sechs Monaten In drei Jahren In fünf Jahren Frage an Studienteilnehmer: Wie werden sich Ihrer Meinung nach die Investitionen in KI und ML in Ihrem Unternehmen im Lauf der Zeit ändern? (Alle EMEA-Befragten n=1.140; Befragte in Afrika n=50; Befragte in Südeuropa n=100; Befragte in DACH n=360; Befragte in Nordeuropa n=900) DACH = Deutschland, Österreich, Schweiz Durchstarten mit KI | 6 Eine nuancierte Haltung gegenüber Risiken kann Ängste reduzieren „ Wir werden viele Chandler Morse, Vice President, Corporate Affairs, Workday, betont, dass eine nuancierte Haltung gegenüber KI-bezogenen Risiken und ihrer Eindämmung, Anwendungen dieser neuen wie sie in Europa vorherrscht, das Vertrauen der Öffentlichkeit in die neuen Technologien erleben. Dabei Technologien stärken kann. Es geht darum, das Gleichgewicht zwischen gibt es schon jetzt zahlreiche Fortschritt und Sicherheit zu finden. Bedenken in Bezug auf bestimmte Anwendungsfälle „Als wir diese Diskussionen im Jahr 2019 aufnahmen, wiesen wir gleich zu Anfang auf die Notwendigkeit eines risikobasierten Ansatzes hin“, sagt Morse. „Dieser und Anwendungen. risikobasierte Ansatz musste stärker nuanciert sein. Und zwar im Hinblick auf Diese Bedenken müssen die Aspekte, die drastische Auswirkungen auf die Beschäftigungslage haben, angegangen werden, und auf jene, deren Wirkung weniger spürbar ist. Wir sind der Ansicht, dass die und zwar im Kontext Europäer da ziemlich gute Arbeit geleistet haben.“ der Regulierung. Und so haben denn tatsächlich die Befragten in EMEA weniger Bedenken Chandler Morse hinsichtlich der Vertrauenswürdigkeit von KI und ML als ihre Kollegen in APJ. Executive Vice President, Teilweise mindestens kann dies, was die datenbezogenen Aspekte von KI Corporate Affairs, Workday und ML angeht, vermutlich auf den rechtlichen Rahmen in der EMEA-Region zurückgeführt werden. Auch ist es weniger wahrscheinlich als in Nord-, Mittel- und Südamerika und APJ, dass die EMEA-CEOs einen Mangel an Transparenz als eines der größten Risiken von KI und ML einstufen. Führungskräfte in EMEA haben generell mehr Vertrauen in die KI EMEA Nord-, Mittel- und Südamerika CEOs, die einen Mangel an Transparenz und Verantwortungsbewusstsein als eines APJ der größten Risiken der KI ansehen 48 % 58 % 53 % Führungskräfte, die Zweifel an der Vertrauenswürdigkeit von KI und ML* hegen 40 % 40 % 45 % Frage: Was sind in Ihrem Unternehmen die größten Risiken der Integration von KI und ML? (EMEA CEOs n=185; CEOs in Nord-, Mittel- und Südamerika n=175; APJ CEOs n=75)/Inwieweit stimmen Sie den folgenden Aussagen zu den potenziellen Auswirkungen von KI und ML zu? (Befragte in EMEA n=1.140; Befragte in Nord-, Mittel- und Südamerika n=895; Befragte in APJ n=850) Durchstarten mit KI | 7  Frankreich In EMEA sind Führungskräfte in Deutschland mehr Deutschland um KI-Transparenz besorgt UK CEOs, die einen Mangel an Transparenz und Verantwortungsbewusstsein als eines der größten Risiken der KI ansehen 46 % 54 % 46 % Frage: Was sind in Ihrem Unternehmen die größten Risiken der Integration von KI und ML? (CEOs in Frankreich n=50; CEOs in Deutschland n=50; CEOs in UK n=85) Innerhalb der EMEA Region sind es die deutschen Führungskräfte, die am meisten Skepsis bezüglich der KI-Transparenz zeigen; sie zweifeln auch am stärksten an ihrer Vertrauenswürdigkeit (zusammen mit UK und Dänemark). Führungskräfte in der Schweiz sind in puncto Vertrauenswürdigkeit weit weniger besorgt, was der klaren und transparenten Regulierungsumgebung in der Schweiz geschuldet sein dürfte.6 In EMEA haben die Schweizer Führungskräfte das größte Vertrauen in die KI* Führungskräfte, die Zweifel an der Vertrauenswürdigkeit von KI und ML hegen 46 % 44 % 43 % 41 % 40 % 40 % 40 % 38 % 36 % 32 % 32 % 28 % 28 % 16 % Österreich Belgien u. Dänemark Finnland Frankreich Deutschland Italien Niederlande Norwegen Südafrika Spanien Schweden Schweiz UK Luxemburg Frage: Inwieweit stimmen Sie den folgenden Aussagen zu den potenziellen Auswirkungen von KI und ML zu? (Größere EMEA-Länderauswahl n=1.410) Durchstarten mit KI | 8 5 Voraussetzungen: Wie KI geschäftlichen Nutzen bringt Bei der Vielfalt von potenziellen Anwendungen für KI und ML kann die Implementierung dieser Technologien in großem Umfang eine gewaltige Herausforderung darstellen. Eine effektive Implementierung hingegen kann die Grundlage Ihrer gesamten Unternehmensstrategie bilden. Fünf Möglichkeiten, von KI zu profitieren 1 Den Hype von der Realität trennen Vereinbaren Sie die Erwartungen mit der Realität, also mit dem, was die Technologien wirklich leisten können, und stellen Sie Fragen dazu. Zum Beispiel: Ist das Produkt selbstlernend? Wie groß sind die Datenvolumen? Beginnen Sie mit dem Problem, nicht mit der Lösung. 2 Die eigenen Möglichkeiten klar benennen Es ist wenig sinnvoll, eine KI-ML-Chance zu verfolgen, wenn die notwendigen Voraussetzungen für die Implementierung nicht gegeben sind. Identifizieren Sie die Lücken in Ihrem Unternehmen und ergreifen Sie notwendige Korrekturmaßnahmen. 3 Lösungen wählen, die Ihrem Unternehmen am besten entsprechen Investieren Sie Kapital und Ressourcen nur in die KI- und ML-Chancen, die relevant für Ihr Unternehmen sind. Identifizieren Sie als Erstes die Probleme und Schwierigkeiten, die Sie am liebsten gleich heute beheben würden. Vertrauen Sie den Führungskräften, die beurteilen können, wie das Produkt dem Unternehmen helfen könnte – und bei welchen Problemen. 4 Roadmap festlegen Definieren Sie KI- und ML-Ziele und -Kennzahlen und erarbeiten Sie ein kurz- und ein langfristiges Rahmenwerk, das dafür zweckdienlich ist. 5 Fortschritte laufend überwachen KI- und ML-Lösungen sind in stetem Wandel begriffen. Verfolgen Sie ihre Wirksamkeit und passen Sie diese regelmäßig den sich ändernden Bedürfnissen Ihres Unternehmens und des wirtschaftlichen Umfelds an. Durchstarten mit KI | 9 Datenmanagement und Bürokratie bremsen den Fortschritt Neben dem Enthusiasmus für KI und ML sowie der Notwendigkeit sinnvoller Investitionen in diese Technologien, müssen Unternehmen auch an der Verfügbarkeit ihrer Daten arbeiten. Denn wenn diese nicht gegeben ist, leidet die Agilität. Während die Mehrheit der EMEA-Unternehmen (60 %) sagen, dass sie aufgrund von Datensilos Schwierigkeiten hätten, zeitnah umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, können 39 % der Unternehmen in der Region eine einigermaßen gute oder sehr gute Datenverfügbarkeit vorweisen. Daraus ergibt sich eine hervorragende Chance für einen Wettbewerbsvorteil, wenn ML für Vorhersagen, Anomalieerkennung, Datenanalysen und Markttrendprognosen eingesetzt wird. EMEA Mehr Unternehmen in Nord-, Mittel- und Südamerika Nord-, Mittel- und als in EMEA sind dabei, ihre Datensilos zu beseitigen Südamerika APJ Völlig isoliert 12 % 13 % 10 % Teilweise isoliert 48 % 44 % 51 % Eingeschränkt zugänglich 36 % 39 % 35 % Voll zugänglich 3% 4% 4% Frage: Inwieweit stehen die Daten in Ihrem Unternehmen uneingeschränkt den Personen zur Verfügung, die sie brauchen? (Befragte in EMEA n=860; Befragte in Nord-, Mittel- und Südamerika n=895; Befragte in APJ n=600) Durchstarten mit KI | 10 In EMEA haben die Unternehmen in UK die beste Datenverfügbarkeit Frankreich Völlig isoliert Deutschland 17 % UK 12 % 9% Teilweise isoliert 46 % 58 % 43 % Eingeschränkt zugänglich 33 % 28 % 45 % Voll zugänglich 4% 2% 4% Frage: Inwieweit stehen die Daten in Ihrem Unternehmen uneingeschränkt den Personen zur Verfügung, die sie brauchen? (Befragte in Frankreich n=260; Befragte in Deutschland n=260; Befragte in UK n=340) Innerhalb der EMEA-Region sind es am ehesten die Unternehmen im Vereinigten Königreich, die sagen, ihre Daten seien zumindest einigermaßen verfügbar, ein Umstand, der darauf hinweisen dürfte, wie weit fortgeschritten der Einsatz von KI hier ist. Nur gerade 37 % der Unternehmen in der EMEA-Region haben nach eigenen Aussagen Fortschritte bei der Rationalisierung oder Verbesserung von Workflows mithilfe von KI und ML gemacht. Dennoch sind sie Nord-, Mittel- und Südamerika (34 %) und APJ (31 %) ein gutes Stück voraus.* Auch wenn die EMEA-Unternehmen ein starkes Interesse an KI und ML an den Tag legen, so zeigt unsere Studie dennoch, dass noch lange nicht alle Geschäftsbereiche für diese neuen Technologien gerüstet sind. Führungskräfte, die das Vertrauen ihrer Teams in den erfolgreichen Einsatz von KI und ML erhöhen wollen, sollten sich auf eine Datenstrategie fokussieren und die KI- und ML-Anwendungsfälle gemeinsam mit dem Team definieren. Führungskräfte nennen folgende Bereiche als jene, die am wenigsten für KI und ML gerüstet sind:* 1 Planungsmodelle und operative Analysen 39 % nennen diesen Bereich als einen der 3, die am wenigsten gut vorbereitet sind 2 Entscheidungsfindungsprozesse 35 % nennen diesen Bereich als einen der 3, die am wenigsten gut vorbereitetet sind 3 Technologie-Infrastruktur und Geschäftsanwendungen 34 % nennen diesen Bereich als einen der 3, die am wenigsten gut vorbereitet sind Durchstarten mit KI | 11 Kultureller Wandel kann geschäftlichen Wandel bewirken Für viele Unternehmen bedingt der vermehrte Einsatz von KI und ML einen signifikanten kulturellen Wandel. Doch damit dieser vollzogen werden kann, „ Wert und Auslegung der muss die oberste Führungsetage mit an Bord sein. Laut unserer Studie glauben Menschenrechte werden 37 % der Führungskräfte in der EMEA-Region, dass die Verantwortlichen in äußerst unterschiedlich Ihrem Unternehmen noch nicht realisiert haben, wie entscheidend KI und ML gehandhabt. Dies prägt sein werden.* Es mag Anlass zu Optimismus sein, dass 63 % in EMEA mit dieser unser gesamtes Handeln Aussage nicht übereinstimmten – dennoch ist der Prozentsatz etwas höher am Arbeitsplatz. Um sicher als in den übrigen Regionen, mit 34 % in APJ und 35 % in Nord-, Mittel- und Südamerika. zu sein, dass KI funktionieren kann, müssen wir die „Wenn die Führungskräfte selbst ein gutes Verständnis von KI aufweisen und Kontextfaktoren verstehen – gewillt sind, ihren Angestellten zu helfen, KI nicht nur zu akzeptieren, sondern die Unternehmenskultur ist auch ihren Nutzen und Wert zu schätzen, dann können sie ihre Belegschaft dazu bringen, auf professionelle Art mit KI zu arbeiten“, sagt Kirk Chang, einer davon. Professor of Technovation and People Management und Director for the Centre Kirk Chang of Innovation, Management and Enterprise an der University of East London. Professor of Technovation and „Wenn die Beschäftigten ein besseres Verständnis von KI haben und davon, People Management and Director was sie damit bewerkstelligen können, dann sind sie viel eher gewillt, die KI for the Centre of Innovation, „ zu akzeptieren und in ihre Arbeitsroutine einzubinden.“ Management and Enterprise, University of East London Selbst wenn die Persönlichkeit eines jeden einzelnen Angestellten eine wichtige Rolle bei der KI-Einführung spielt (etwa, ob er oder sie innovationsorientiert und aufgeschlossen für neue Skills ist), können Führungskräfte viel bewirken, so Prof. Chang. KI und ML können keine „Auf kurze Frist gesehen brauchen wir mehr Leute, die sich besser mit KI und völlig in sich abgeschlossenen den Anwendungen auskennen“, so Maria Ingold, Gründerin und CEO beim Beratungsunternehmen für Medien-Innovationen „mireality“. „Auf längere Tools sein. Sie müssen in Sicht wird KI unsichtbarer werden und einfach ein ‚Produkt‘ sein. Dann wird Ihre Unternehmensstrategie, die KI weniger ins Gewicht fallen, weil sie ganz einfach zu unserem Arbeits- in Ihre kulturelle Strategie und Toolkit gehört. Sie wird ganz einfach Teil unseres täglichen Lebens sein. schließlich auch in Ihre HR- Laut Maryjo Charbonnier, CHRO beim IT-Unternehmen „Kyndryl“, wird der Strategie integriert werden. kulturelle Wandel den geschäftlichen Wandel vorantreiben. „Und beim Maryjo Charbonnier kulturellen Wandel geht es eigentlich stets um drei Dinge: das Ändern von CHRO, Verhaltensweisen, von Systemen und von Symbolen“, so Charbonnier. „Und Kyndryl die HR-Transformation ist ein Beweis dafür, dass ein kultureller Wandel die Voraussetzung für einen geschäftlichen Wandel ist.“ Durchstarten mit KI | 12 5 Voraussetzungen: Den Widerstand gegen KI überwinden Den Widerstand gegenüber KI und ML abzubauen und auszuräumen, ist ein iterativer Prozess. Er erfordert Kommunikation, Weiterbildung, funktionsübergreifende Zusammenarbeit und die Unterstützung durch ein Umfeld, das die Menschen motiviert, Änderungen zu akzeptieren. Fünf Möglichkeiten, die eine Innovationskultur stärken 1 Klare Kommunikation Seien Sie bei der Einführung von KI und ML klar in Bezug auf die Ziele und Meilensteine. Heben Sie hervor, wie diese Technologien in Einklang mit der strategischen Vision des Unternehmens stehen und wie sie dazu beitragen, mehr Effizienz, Kosteneinsparungen und bessere Entscheidungen zu erzielen. 2 Schulung und Weiterqualifizierung Bieten Sie Schulungen an, die die notwendigen Skills für die Arbeit mit KI- und ML-Technologien vermitteln. Dies wird Ihre Belegschaft ermutigen und befähigen, die Technologien als Tools zu betrachten, die ihnen die tägliche Arbeit erleichtern. 3 Änderungsmanagement Die Anwendung von Prinzipien des Änderungsmanagements kann einen reibungslosen Übergang unterstützen. Beziehen Sie die Führungsebene mit ein und erarbeiten Sie einen Änderungsmanagementplan, der die Menschen, Prozesse und Technologien berücksichtigt. 4 Kultur des kontinuierlichen Lernens Betonen Sie, dass KI-Technologien sich ständig weiterentwickeln und dass Ihr Unternehmen sich entsprechend anpassen muss. Dies hilft Ihnen, eine Kultur der Adaptivität und des kontinuierlichen Lernens zu schaffen. 5 Leistungen und Fortschritte hervorheben Zelebrieren Sie es, wenn Meilensteine und Leistungen im Bereich KI erreicht werden. Diese Art von Anerkennung fördert ein besseres Engagement in der Belegschaft. Durchstarten mit KI | 13 EMEA-Finanzteams bei KI im internationalen Vergleich an der Spitze Unsere Studie zeigt, dass 19 % der Finanzteams in der EMEA-Region sich in der Skalierungs- oder Reifephase der KI-Einführung befinden. Das sind fast 19 % der Finanzteams in der drei Mal so viele wie in Nord-, Mittel- und Südamerika (7 %). In der APJ-Region EMEA-Region befinden sich sind es gerade mal 4 %. Und die Erfahrung hilft den Teams, die Vorteile zu in der Skalierungs- oder sehen, die sich daraus ergeben. Die Finanzverantwortlichen in der EMEA- Reifephase. Das sind fast Region sind mehr als ihre Kollegen im Rest der Welt der Meinung, dass Jobs im Finanz- und Beschaffungswesen durch KI und ML an Attraktivität drei Mal so viele wie in Nord-, gewinnen werden. Sie stimmen auch am ehesten damit überein, dass diese Mittel- und Südamerika (7 %). Technologien ihnen helfen werden, ihre ESG-Ziele zu erreichen. EMEA EMEA-Finanzverantwortliche zeigen bei ESG-Zielen Nord-, Mittel- und den größten Enthusiasmus für das Potenzial der KI Südamerika APJ KI und ML machen Jobs im Finanz- und Beschaffungswesen attraktiver 38 % 32 % 35 % KI und ML machen es für die Finanz- und Beschaffungsteams einfacher, ihre Nachhaltigkeits-/ESG-Ziele zu erreichen 42 % 37 % 31 % Mein Team ist nicht ausreichend auf KI und ML vorbereitet 38 % 33 % 45 % Frage: Inwieweit stimmen Sie den folgenden Aussagen zu den Auswirkungen von KI und ML auf das Finanz- und Beschaffungswesen zu? (Befragte im Finanzwesen: EMEA n=225; Befragte im Finanzwesen: Nord-, Mittel- und Südamerika n=240; Befragte im Finanzwesen: APJ n=175) Insgesamt gesehen stimmt es optimistisch, dass nur 38 % der befragten Finanzverantwortlichen in der EMEA-Region sagen, ihr Team sei nicht ausreichend für KI und ML vorbereitet. Dennoch ist es offensichtlich, dass diese Gruppe einiges zu tun hat, um ihre Angestellten mit den notwendigen Kenntnissen auszustatten. Innerhalb der EMEA-Region sind es allen voran die Finanzverantwortlichen im Vereinigten Königreich, die überzeugt sind, dass KI ihre Rollen attraktiver machen wird; allerdings tendieren sie auch am ehesten zu der Meinung, ihr Team sei nicht genügend vorbereitet. Durchstarten mit KI | 14 In EMEA sind es allen voran die Finanzverantwortlichen in UK, Frankreich die überzeugt sind, dass KI ihre Rollen attraktiver machen wird Deutschland UK KI und ML machen Jobs im Finanz- und Beschaffungswesen attraktiver 36 % 30 % 46 % KI und ML machen es für die Finanz- und Beschaffungsteams einfacher, ihre Nachhaltigkeits-/ESG-Ziele zu erreichen 47 % 40 % 39 % Mein Team ist nicht ausreichend auf KI und ML vorbereitet 37 % 36 % 41 % Frage: Inwieweit stimmen Sie den folgenden Aussagen zu den Auswirkungen von KI und ML auf das Finanz- und Beschaffungswesen zu? (Befragte im Finanzwesen: Frankreich n=70; Befragte im Finanzwesen: Deutschland n=70; Befragte im Finanzwesen: UK n=85) Durchstarten mit KI | 15 Dr. Ansgar Walther, Associate Professor of Finance am Imperial College London, sagt, es sei entscheidend, die Lücken zwischen den Angestellten, die zuversichtlich mit den neuen Technologien umgehen, und jenen, die sich skeptisch verhalten, zu schließen. „Die besten Studierenden haben gute Kenntnisse sowohl im technologischen als auch im wirtschaftlichen Bereich“, sagt Walther. „Unternehmen brauchen Fachkräfte, die zwischen dem Management und den Programmierern vermitteln können. Denn hier besteht oft ein gewisses Misstrauen, eine Kluft zwischen den Tech-Spezialisten und den Entscheidern.“ EMEA-Finanzverantwortliche nennen folgende Bereiche als jene, in denen Finanz- und Beschaffungsteams einen sofortigen Nutzen von KI und ML erwarten können: 1 Verbesserung von Prognosen und Budgetentscheidungen 33 % nennen diesen Bereich als einen der 3 ersten, die sofortigen Nutzen erzielen können 2 Verbesserung der Szenarienplanung 31 % nennen diesen Bereich als einen der 3 ersten, die sofortigen Nutzen erzielen können 3 Unterstützung der strategischen Planung über alle Geschäftsbereiche hinweg 30 % nennen diesen Bereich als einen der 3 ersten, die sofortigen Nutzen erzielen können Anhaltende Skepsis gegenüber Vertrauen und Transparenz Morse von Workday gibt an, dass der Umgang mit Fragen bezüglich Vertrauen und Transparenz in der EMEA-Region entscheidend für die erhöhte Akzeptanz von KI und ML sei. „Wir glauben an die Stärke von KI, menschliches Potenzial zu erschließen“, sagt er. „Wir wissen, wie diese Technologien den Menschen helfen können, wirtschaftliche Chancen zu nutzen. Das ist unser Geschäft. Aber Menschen setzen keine Technologien ein, in die sie kein Vertrauen haben. Skills sind der richtige Weg nach vorn. Und diese Skills müssen unterstützt werden durch den wohldurchdachten, ethischen und verantwortungsvollen Einsatz von KI – mit regulatorischen Schutzmechanismen, die dabei helfen, Vertrauen zu schaffen. Es ist unglaublich spannend.“ Durchstarten mit KI | 16 Die Sicht von oben: Die Vision der CEOs in Bezug auf KI Als Visionär kommt dem CEO eine wichtige Rolle bei der Gestaltung der Unternehmenskultur zu. Dazu gehört auch die Bereitschaft für den Einsatz von KI und ML. „Die Art und Weise, wie KI und ML eingesetzt werden, wird sehr wichtig“, sagt Charbonnier von Kyndryl. „Und wie Sie über den Einsatz sprechen, ist ebenso wichtig, insbesondere, weil Sie ja versuchen, eine ganz andere Unternehmenskultur einzuführen.“ Wie denken die CEOs in der EMEA-Region über diese Technologien? 53 % sind enthusiastisch, KI und ML in ihrem Unternehmen einzusetzen. Das ist der höchste Prozentsatz in allen befragten Regionen. 74 % äußern keine Bedenken, dass KI und ML die Bedeutung der Rolle des CEO minimieren könnte – verglichen mit 69 % in Nord-, Mittel- und Südamerika und 60 % in APJ. 56 % sagen, ihr Unternehmen sei auf die Einführung von KI und ML vorbereitet, verglichen mit 48 % in Nord-, Mittel- und Südamerika und 45 % in APJ. 43 % stimmen zu, dass KI und Ml zu weniger Risiken führen, verglichen mit 36 % sowohl in Nord-, Mittel- und Südamerika als auch in APJ. Als Risiko Nr. 1 beim Einsatz von KI und ML nennen sie jedoch mögliche Fehler. Darin sind sie sich mit den CEOs in anderen Regionen einig, wobei die EMEA-Kohorte hier den größten Anteil hat (72 % gegenüber 65 % in Nord-, Mittel- und Südamerika und 59 % in APJ). Die CEOs in der EMEA-Region sind bereit, ihre Unternehmen in eine KI- gesteuerte Zukunft zu führen und sie sind sich bewusst, wie wichtig ihre Rolle dabei ist und sein wird. Sobald sie mehr Vertrauen in die Zuverlässigkeit dieser Technologien gewinnen, werden sie aufhören, am Erfolg zu zweifeln. Durchstarten mit KI | 17 HR rüstet sich für vermehrten Einsatz von KI Unter allen Unternehmensfunktionen in der EMEA-Region verzeichnen die HR-Verantwortlichen die langsamste KI-Einführung. Unsere Studie zeigt, dass 44 % gegenüber dem Einsatz von KI und ML in HR enthusiastisch sind – der höchste Anteil aller Regionen –, und dass sie auch am ehesten die neuen Möglichkeiten erkennen, Skills im ganzen Unternehmen besser zu nutzen. Dennoch hat beinahe die Hälfte unter ihnen (49 %) sie in ihrem Team noch nicht implementiert. EMEA-HR-Abteilungen haben eine Menge Arbeit vor sich EMEA Nord-, Mittel- und Südamerika APJ 44 % der HR-Verantwortlichen in Noch nicht begonnen/Recherchephase EMEA sind enthusiastisch 49 % bezüglich des Einsatzes von KI und ML in HR. 35 % Pilotprojekt 23 % 47 % 43 % sagen, KI würde ihnen neue Chancen bei der 10 % unternehmensweiten Nutzung von Kompetenzen 15 % eröffnen Flächendeckende Einführung 19 % 21 % 25 % Ausbau-/Reifephase 9% 33 % 13 % Frage: Welche der folgenden Aussagen beschreibt das aktuelle Niveau Ihres HR-Teams hinsichtlich der Einführung von KI und ML am treffendsten? (Befragte im Personalwesen: EMEA n=225; Befragte im Personalwesen: Nord-, Mittel- und Südamerika n=240; Befragte im Personalwesen: APJ n=175) Durchstarten mit KI | 18 EMEA-HR-Abteilungen in UK bei KI-Einführung vorne Frankreich Deutschland Noch nicht begonnen/Recherchephase UK 60 % 59 % 33 % Pilotprojekt 19 % 23 % 26 % Flächendeckende Einführung 20 % 10 % 26 % Ausbau-/Reifephase 1% 9% 15 % Frage: Welche der folgenden Aussagen beschreibt das aktuelle Niveau Ihres HR-Teams hinsichtlich der Einführung von KI und ML am treffendsten? (Befragte im Personalwesen: Frankreich n=70; Befragte im Personalwesen: Deutschland n=70; Befragte im Personalwesen: UK n=85) Prof. Chang von der University of East London führt den Widerstand mancher HR-Verantwortlichen darauf zurück, dass sie befürchten, die Technologie könne ihre Rolle verändern. „Menschen sind nicht gewillt, ihre Macht abzugeben“, sagt Prof. Chang. „Sie wollen ihre Verantwortung aus verschiedenen Gründen nicht mit der KI teilen. Vielleicht aus Angst, vielleicht wegen ihrer Position, weil sie fürchten, dass ihre Leadership-Rolle dann von anderen in Frage gestellt wird. Die Gefühle sind da sehr gemischt.“ Durchstarten mit KI | 19 KI könnte HR umgestalten Nathalie Carruthers, Chief Associate Success Officer beim Unternehmen für Lieferkettenmanagement „Blue Yonder“, sagt, die Menschen würden ihre Befürchtungen in Bezug auf Veränderungen eher ablegen, wenn sie sie verstehen und erkennen könnten, welche Vorteile ihnen selbst dadurch entstehen. „Dinge, die wir nicht verstehen, erfüllen uns immer mit einer „ gewissen Besorgnis und es fällt uns schwer, das Gesamtbild zu sehen“, sagt Carruthers. „Deshalb ist es wichtig, die Skills und Kompetenzen der Mitarbeitenden neu zu fokussieren.“ Unternehmen müssen in Weiterbildung und -qualifizierung ihrer Belegschaft investieren, damit alle im Unternehmen mehr Selbstvertrauen im Umgang mit KI und ML erlangen. Ich erhoffe mir, dass die KI es In dem Maße, wie die neuen Technologien an Bedeutung gewinnen, werden uns Menschen erlaubt, das auch die Skills neu bewertet. Doch Sozialkompetenz wird auch in Zukunft zu tun, was wir wirklich gut wichtig sein, sagt Carruthers: „Noch gibt es kein Tool, das die Fähigkeiten können, und den Maschinen unserer HR-Fachkräfte ersetzen könnte. Es geht darum, ein Umfeld für unsere die Dinge überlässt, die für Angestellten zu schaffen, in dem sie Zeit für die Dinge haben, die menschliche uns lästig und zeitaufwendig Interaktion erfordern.“ sind. Hari Dorai SVP, HR operations, PVH Corp EMEA-HR-Verantwortliche nennen folgende Bereiche als jene, in denen HR-Teams einen sofortigen Nutzen von KI und ML erwarten können: 1 Skills-Management 34 % nennen diesen Bereich als einen der 3 ersten, die sofortigen Nutzen erzielen können 2 Entgeltabrechnungs-Management 33 % nennen diesen Bereich als einen der 3 ersten, die sofortigen Nutzen erzielen können 3 Recruiting und Onboarding Ressourcenplanung und -einsatz (gleicher Prozentsatz ausgewählt) 32 % nennen diesen Bereich als einen der 3 ersten, die sofortigen Nutzen erzielen können Durchstarten mit KI | 20 IT-Verantwortliche setzen auf KI, um andere Teams besser zu unterstützen KI kann IT-Verantwortliche ans Steuer bringen Mit der zunehmenden Verbreitung von Technologie werden die IT-Teams von den Geschäftsfunktionen zunehmend als eine Erweiterung ihrer eigenen Teams angesehen. Und unsere Studie legt nahe, dass dieser Eindruck für beide Seiten gilt. Die IT-Verantwortlichen in EMEA sagen auch am ehesten, KI und ML würden es der IT erleichtern, die übrigen Teams zu unterstützen: 51 % verglichen mit 45 % in APJ und 43 % in Nord-, Mittel- und Südamerika. Sie sind auch am ehesten der Meinung, dass die IT-Teams mithilfe von KI- und ML-Technologien einen größeren strategischen Nutzen erzielen werden (51 % verglichen mit 48 % in APJ und 46 % in Nord-, Mittel- und Südamerika). Dies legt nahe, dass EMEA eine bessere Kultur der Veränderung entwickelt hat und dass Optimismus bezüglich der neuen Chancen für IT-Fachkräfte herrscht. „Ich höre, wie mehr und mehr Menschen davon reden, nun jemanden neben sich zu haben, der ihnen hilft, schneller und besser zu programmieren“, sagt Ingold von mireality. „Sie sprechen etwa davon, wie sie am Wochenende einen ‚Hackathon‘ hatten und mithilfe von GitHub Copilot [cloudbasiertes KI-Tool] rasend schnell innovieren konnten. GitHub Copilot war unglaublich viel schneller als wir das je geschafft hätten, aber er hat ein paar Fehler gemacht. Das heißt, man braucht immer noch einen technisch versierten Menschen dabei, aber das Tempo ist wesentlich schneller.“ Wo Fachkompetenz auf KI trifft Zusammen mit Nord-, Mittel- und Südamerika haben die IT-Verantwortlichen der EMEA-Region die geringste Sorge, dass sie unter Druck geraten könnten und schwierige Entscheidungen darüber treffen müssten, wo KI und ML eingesetzt werden sollten (selbst wenn das IT-Team nicht die entsprechenden Fachkenntnisse hat): jeweils 29 % im Gegensatz zu 52 % in der APJ-Region. Dies könnte mit der Wahrnehmung zusammenhängen, dass EMEA als Region bei den rechtlichen Rahmenbedingungen für KI führend ist. Es existieren also Richtlinien und außerdem die Erfahrungen mit der DSGVO. „Hier wird die Überschneidung von Fachkompetenzen und KI-Kenntnissen eine wichtige Rolle spielen“, so Ingold. „Man muss wissen, was alles möglich ist. Denn KI ist ein zentraler Begriff, der eine Vielzahl von Bereichen berührt. Wichtig ist, dass wir lernen, die Tools sinnvoll zu nutzen, die uns zur Verfügung stehen, und dazu brauchen wir ein Gehirn, das adaptiv ist.“ Durchstarten mit KI | 21 5 Voraussetzungen: Das Misstrauen gegenüber KI überwinden Wenn es um die potenziellen Auswirkungen von KI und ML geht, stellen 40 % der Führungskräfte in der EMEA-Region die Vertrauenswürdigkeit der neuen Technologien in Frage.* Fünf Möglichkeiten, die Skepsis gegenüber KI zu überwinden 1 Datenschutz und ethische Prinzipien Robuste KI-Leitlinien gewährleisten die Einhaltung von Datenschutzvorgaben und von ethischen Prinzipien im Unternehmen bei gleichzeitiger Nutzung der technologischen Vorteile. 2 Normalisierung der Daten Die Normalisierung der Daten – also die Konvertierung in ein Standardformat – verbessert die Genauigkeit und Integrität signifikant. Die Anwendung von KI auf große, hochwertige Datenbestände ist ebenfalls wichtig – idealerweise unweit von dort, wo sie angelegt werden. Je weiter die Daten von der KI- und ML-Engine entfernt sind, desto höher das Risiko, dass ihre Qualität sich verschlechtert. 3 Klein anfangen Machen Sie die Perfektion nicht zum Feind des Guten. Starten Sie Ihr KI- und ML-Pilotprojekt, indem Sie die Bedürfnisse Ihrer Stakeholder identifizieren. Nehmen Sie dann eine Bewertung vor, wie die Technologien Ihnen helfen können, dieses Ziel zu erreichen. 4 Sofort anfangen Menschen sind erst dann bereit, einer neuen Technologie zu vertrauen, wenn sie mit eigenen Augen gesehen haben, was sie leisten kann. Mit kleinen Projekten anzufangen, deren Ergebnisse sich schnell überprüfen lassen, hilft den Menschen, Vertrauen zu fassen und Skepsis abzulegen. 5 Kommunikationskanäle einrichten Wenn es innerhalb der Teams Gruppen gibt, die über mehr Wissen verfügen, sorgen Sie dafür, dass diese ihre Erfahrungen mit den anderen teilen, um so ein vertrauensvolles Umfeld zu schaffen. Durchstarten mit KI | 22 Kleine Schritte, große Ergebnisse Die Verantwortung, die KI optimal zu nutzen, ist kollektiv und liegt sowohl bei den Mitarbeitenden als auch bei ihren Vorgesetzten. Laut Prof. Chang von der University of East London liegt der Schlüssel zum langfristigen Erfolg darin, das Potenzial proaktiv auszuschöpfen und die notwendigen Kenntnisse und Fachkompetenzen aufzubauen und zu fördern. „Wir raten den Angestellten, eine aktivere und positivere Haltung gegenüber der Einführung von KI und KI-gestützten Arbeitsplätzen einzunehmen, sich zusätzliche Qualifikationen bei der Datenanalyse anzueignen und sich kontinuierliches Lernen zur Gewohnheit zu machen“, sagt Prof. Chang. KI-Experten bei der Gestaltung der Unternehmensstrategie einbeziehen Die Daten eines Unternehmens sollten nicht separiert und isoliert werden, dasselbe gilt für die KI-Experten. Gemäß Ingold von mireality sollten sie Teil Ihres Beratungsteams sein. „Und wenn Sie ein KI-Unternehmen sind, dann sollten sie auch Fachexperten aus anderen Bereichen miteinbeziehen, um die richtige Form für Ihr Produkt zu finden“, sagt Ingold. „Sie brauchen beide Seiten. Das ist jedoch der Bereich, in dem die meisten Probleme auftreten.“ Die EMEA-Führungskräfte sind enthusiastisch bezüglich des Potenzials von KI und ML, ihr Unternehmen noch leistungsfähiger zu machen, und tatsächlich haben sie guten Grund für Optimismus. Die Chance ist da, um ergriffen zu werden. Durchstarten mit KI | 23 Über unsere Studie Die Daten in dieser Studie basieren auf den Ergebnissen von zwei Umfragen. Die erste ist eine weltweite Befragung von 2.355 Führungskräften, die im Mai/Juni 2023 durchgeführt wurde. Von den 2.355 Befragten leben 860 in der EMEA-Region – im Vereinigten Königreich, in Frankreich und Deutschland. Daneben führten wir, ebenfalls im Mai/Juni 2023, eine zweite, kürzere Befragung mit 550 Teilnehmenden in der EMEA-Region durch. Die Befragten in dieser Studie kamen aus dem Vereinigten Königreich, Frankreich, Deutschland sowie Österreich, Belgien, Dänemark, Finnland, Italien, Luxembourg, den Niederlanden, Norwegen, Südafrika, Spanien, der Schweiz und Schweden. Insgesamt nahmen 1.410 Befragte in der EMEA-Region an den beiden Umfragen teil. Im Text sind Fragen, die der größeren EMEA-Länderauswahl vorgelegt wurden, mit einer Fußnote versehen. Alle Befragten tragen die letztendliche Verantwortung für die Umsetzung der digitalen Strategie ihres Unternehmens. Zusätzlich zu dieser qualitativen Analyse haben wir Gespräche mit 16 internationalen KI- und ML-Experten, mit Führungskräften aus den Bereichen Finanzen, Beschaffung, IT und HR und mit drei KI-Experten geführt – alle aus der EMEA-Region. Befragte nach Region Österreich 4% Belgien 2% Dänemark 4% Finnland 4% Frankreich 18 % Deutschland 18 % Italien 4% Luxembourg 2% Niederlande 4% Norwegen 4% Südafrika 4% Spanien 4% Schweden 4% Schweiz 4% UK 24 % Durchstarten mit KI | 24 Glossar Definition der wichtigsten Begriffe der Studie Künstliche Intelligenz (KI): Die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben durchzuführen, die traditionell menschliche Intelligenz voraussetzen, etwa Problemlösungen, Entscheidungsfindung und Sprachverständnis. KI-Systeme analysieren und lernen von Daten, erkennen Muster und machen Vorhersage, um eine Automatisierung von Prozessen und intelligenter Entscheidungsfindung zu unterstützen. Digitale Reife: Digitale Reife lässt sich definieren als die gemeinsame Ausrichtung von „Belegschaft, Kultur, Struktur und Aufgaben eines Unternehmens, damit dieses effektiv im Wettbewerb bestehen kann, indem es die Chancen der technologischen Infrastruktur inner- und außerhalb des Unternehmens nutzt.“7 Machine Learning (ML): Eine Unterdisziplin der KI, die Daten und mathematische Methoden nutzt, um zu lernen und Vorhersagen auf der Basis von Ergebnissen zu treffen, anhand derer das Modell bereits geschult wurde. Damit können digitale Systeme Daten automatisch verarbeiten und sie zur Gewinnung von Erkenntnissen analysieren, ohne dass dies Programmierarbeiten erforderlich macht. Durchstarten mit KI | 25 Quellen: * Diese Frage wurde der größeren EMEA-Länderauswahl vorgelegt – siehe „Über unsere Studie“ 1 https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2022-and-a-half-decade-in-review 2 https://eur-lex.europa.eu/resource.html?uri=cellar:e0649735-a372-11eb-9585-01aa75ed71a1.0001.02/DOC_1&format=PDF 3 https://eur-lex.europa.eu/resource.html?uri=cellar:e0649735-a372-11eb-9585-01aa75ed71a1.0001.02/DOC_1&format=PDF 4 https://www.weforum.org/agenda/2023/06/european-union-ai-act-explained/ 5 https://www.gov.uk/government/news/uk-unveils-world-leading-approach-to-innovation-in-first-artificial-intelligence-white- paper-to-turbocharge-growth 6 https://www.s-ge.com/en/publication/fact-sheet/switzerland-hub-artificial-intelligence?ct 7 Kane, G. C., Phillips, A. N., Copulsky, J. R., und Andrus, G. R. (2019) The Technology Fallacy: How People Are the Real Key to Digital Transformation. MIT Press Workday | Telefon: +49 (0) 89 21093215 | workday.de © 2023. Workday, Inc. Alle Rechte vorbehalten. Workday und das Workday-Logo sind eingetragene Marken von Workday, Inc. Alle anderen Marken- und Produktnamen sind Marken oder eingetragene Marken ihrer jeweiligen Inhaber. 20231023-cxo-ai-ml-indicator-cross-persona-emea-report-DEDE