Wie sich der Mangel an Deep-Learning-Fähigkeiten auf Unternehmen auswirkt

Organisationen an der Spitze der KI werden sich zunehmend bewusst, dass die Lücke bei den Deep-Learning-Fähigkeiten zu einem dringenden Problem wird

Innovator der künstlichen Intelligenz Peltarion hat einen Bericht veröffentlicht, aus dem hervorgeht, dass 83 % der KI-Entscheidungsträger glauben, dass der Fachkräftemangel im Bereich Deep Learning ihre Fähigkeit beeinträchtigt, an der Spitze mitzuhalten.

Der Bericht wurde aus einer Umfrage unter 350 CIOs oder IT-Führungskräften aus Großbritannien, Island, Schweden, Norwegen, Dänemark und Finnland erstellt. Jeder der befragten Entscheidungsträger war in Unternehmen mit über 1,000 Mitarbeitern direkt für die Ausrichtung der KI verantwortlich. 

Obwohl 99 % der Entscheidungsträger planen, in den kommenden Jahren Forschungs- und Entwicklungsbudgets für Deep Learning einzuplanen, zeigen die Untersuchungen von Peltarion, dass viele Organisationen Schwierigkeiten haben, die richtigen Talente anzuziehen, um ehrgeizige Projekte im Bereich der künstlichen Intelligenz zu unterstützen.

Deep Learning hat ein Menschenproblem

Die Studie bestätigt, dass neue Ansätze erforderlich sind, da KI-Entscheidungsträger sich stark auf die Einstellung von Data-Science-Talenten verlassen, um die Qualifikationslücke zu schließen. Gegenwärtig stellen 71 % der Entscheidungsträger Mitarbeiter ein, um ihren Fachkräftemangel zu beheben, aber die Einstellung aus einem externen Pool von Talenten führt zu Verzögerungen bei Projekten, wobei fast die Hälfte (49 %) der Befragten diese Tatsache bestätigt. 

44 % der Befragten glauben, dass der Bedarf an mehr Fachkenntnissen, wobei Deep Learning als konzeptionell am komplexesten wahrgenommen wird, letztendlich den Weg zu Investitionen in Deep Learning blockiert. Der Bericht zeigt, dass Deep Learning zwar immer beliebter wird, die meisten IT-Spezialisten, Daten- oder Informatiker jedoch nicht über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen, um ein Deep-Learning-Programm zu leiten. 

Deep-Learning-Risiken, wenn man nicht investiert

Die heutige KI-Belegschaft ist dünn gesättigt

Laut 49 % der Befragten verzögert der Fachkräftemangel Projekte. Die Bemühungen konzentrieren sich immer mehr auf den Aufbau immer spezialisierterer Teams von Datenwissenschaftlern und weniger auf die Dezentralisierung der Arbeitslast. 93 % der Befragten gaben an, dass ihre Data Scientists überlastet seien und dass Inbound-Talente selektiver bei der Auswahl von Jobs seien. 

Der Bericht stellt fest, dass „Kandidaten, die sich auf diesem Markt befinden, in der Lage sind, selektiv zu wählen, wo sie ihre Fähigkeiten einsetzen, und Unternehmen ohne bereits bestehendes ausgereiftes Deep-Learning-Programm häufig meiden“.

Unternehmen brauchen Deep-Learning-Prediger

Die Befragten waren sich einig, dass Deep-Learning-Programme eine unternehmensweite Vereinheitlichung erfordern, da sie letztlich Prozesse übergreifend beeinflussen. 96 % sagten, dass Unternehmen einen KI-Evangelisten brauchen, um die Bedeutung solcher Prozesse zu vermitteln und Mitarbeiter, von Ingenieuren bis zu Managern, über interne KI-Praktiken aufzuklären.

Deep-Learning-Probleme, um Investitionen zu verhindern

Die wichtigsten Ergebnisse der Umfrage

  • 84% sagte, ihre Unternehmensleiter seien besorgt über die Geschäftsrisiken, die mit der Nichtinvestition in Deep Learning verbunden seien
  • 83% sagten, dass ein Mangel an Deep-Learning-Fähigkeiten ihre Wettbewerbsfähigkeit beeinträchtigt
  • 71% der KI-Entscheidungsträger rekrutieren aktiv, um die Qualifikationslücke zu schließen
  • 49% sagte, dass der Fachkräftemangel zu Verzögerungen bei Projekten führt
  • 44% glauben, dass der Bedarf an Fachkenntnissen ein Hindernis für mehr Investitionen in Deep Learning darstellt
  • 45% sagten, dass es ihnen schwer fällt, Talente anzuziehen und einzustellen, weil ihnen ein ausgereiftes KI-Programm fehlt
  • 93% sagten, dass ihre Data Scientists überarbeitet sind, weil es niemanden gibt, mit dem sie die Arbeitslast teilen können

„Dieser Bericht zeigt, dass Unternehmen es sich nicht leisten können, darauf zu warten, dass Data-Science-Talente zu ihnen kommen, um ihre KI-Projekte voranzutreiben.“

In einer Pressemitteilung sagte der Mitbegründer und CEO von Peltarion, Luka Crnkovic-Friis: „Dieser Bericht zeigt, dass Unternehmen es sich nicht leisten können, darauf zu warten, dass Data-Science-Talente zu ihnen kommen, um ihre KI-Projekte voranzutreiben. Tatsache ist, dass viele Unternehmen bereits damit beginnen, ihren Wettbewerbsvorteil zu verlieren, indem sie auf spezialisierte Data Scientists warten. Der aktuelle Ansatz, der darauf beruht, ein isoliertes Team von Datenwissenschaftlern einzustellen, um an Deep-Learning-Projekten zu arbeiten, verzögert Projekte und belastet die Talente, über die Unternehmen verfügen.“ 


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Crnkovic-Friis sagte, dass Unternehmen, um die Lücke bei den Deep Learning-Fähigkeiten zu schließen, übertragbare Talente nutzen müssen, die möglicherweise bereits intern vorhanden sind. „Deep Learning wird sein wahres Potenzial nur erreichen, wenn wir mehr Menschen aus verschiedenen Bereichen des Unternehmens dazu bringen, es zu nutzen“, sagte er, „dadurch den Druck von Datenwissenschaftlern nehmen und Projekte voranbringen.“

Abschließend sagte er, dass Unternehmen Deep Learning erschwinglicher und zugänglicher machen müssen, indem sie seine Komplexität reduzieren. „Durch die Operationalisierung von Deep Learning, um es skalierbarer, erschwinglicher und verständlicher zu machen, können sich Unternehmen auf die Überholspur begeben und Deep Learning nutzen, um Prozesse zu optimieren, neue Produkte zu entwickeln und einen direkten Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen.“ 

Lukas Konrad

Technologie- und Marketing-Enthusiast

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