BARC präsentiert eine neue Studie, die das transformative Potenzial generativer Künstlicher Intelligenz („GenAI“) für den Bereich Business Intelligence und Analytics (BIA) beleuchtet. Die umfangreiche Analyse mit dem Titel „The Future of BI & Analytics: Adopting Generative AI for Analytics: Early Trends, Lessons, and Best Practices“, basiert auf den Einschätzungen von 238 Umfrageteilnehmern. Sie bietet einen tiefgreifenden Einblick in den aktuellen Stand sowie die zukünftigen Perspektiven des Einsatzes von GenAI in BIA.
GenAI markiert den Beginn einer neuen Ära in der Datenanalyse und -interpretation, indem sie Teams die Nutzung natürlicher Sprache für die Datenvorbereitung und -analyse ermöglicht. Diese Innovation steigert nicht nur die Produktivität, sondern erschließt auch komplexere Anwendungsfälle, die weit über die Grenzen traditioneller Verarbeitung natürlicher Sprache hinausgehen. Die in der Studie befragten Experten und Anwender teilen wertvolle Einblicke in ihre Erfahrungen mit der Implementierung von GenAI, inklusive der damit verbundenen Herausforderungen und Erfolge.
Expertenmeinungen: GenAI als „transformative Veränderung“
Alexander Seeliger, Senior Analyst bei BARC und Co-Autor der Studie, kommentiert die sich wandelnde Dynamik: „Generative KI steht an der Schwelle, unsere Herangehensweise an Business Intelligence und Analytics grundlegend zu verändern. Die Fähigkeit, Daten mithilfe natürlicher Sprache zu interpretieren und zu analysieren, stellt nicht nur eine Verbesserung der Produktivität dar, sondern ist eine grundlegende Verschiebung in unserem Zugang zu Daten und datengetriebenen Entscheidungsprozessen. Der Übergang zur vollumfänglichen Nutzung von GenAI birgt jedoch auch Herausforderungen – von der Sicherstellung einer robusten Data Governance bis hin zum Schließen bestehender Kompetenzlücken. Organisationen, die diese Herausforderungen strategisch und bedacht angehen, werden am meisten von den Vorteilen profitieren.“
Die Studienergebnisse verdeutlichen das Anfangsstadium der Adoption von GenAI, mit einem signifikanten Anstieg der Nutzung in Organisationen, die bereits Erfahrungen mit KI und maschinellem Lernen gesammelt haben.
Über ein Drittel der Befragten rechnet in den nächsten zwölf bis 18 Monaten mit moderaten Verbesserungen ihrer BIA-Fähigkeiten durch den Einsatz von GenAI, was das Potenzial dieser Technologie zur Transformation der Datenanalyse durch gesteigerte Geschwindigkeit, Produktivität und analytische Tiefe unterstreicht. Dennoch sind mit diesem Weg auch Hindernisse verbunden. Die Studie identifiziert wesentliche Bedenken in Bezug auf Datenschutz, Kompetenzdefizite und Compliance-Herausforderungen.
Ein pragmatischer Ansatz bei der Einführung von GenAI
BARC betont die Wichtigkeit eines ausgewogenen und pragmatischen Ansatzes bei der Einführung von GenAI-Technologien. Zu den Empfehlungen gehören die Fokussierung auf leicht umsetzbare und risikoarme Anwendungsfälle, die Verbesserung und Anpassung von Data-Governance-Strukturen, die Förderung einer starken Datenkultur im Unternehmen sowie die Präferenz für einfache Implementierungsstrategien vor umfangreicheren Maßnahmen zur Analyse unstrukturierter und semi-strukturierter Daten.
Abbildung: In welchem Ausmaß wird GenAI die Nutzung von Business Intelligence & Analytics in Ihrer Organisation in den nächsten 12-18 Monaten verbessern? (nach Position) (n=208)
Unterschiedliche Perspektiven auf GenAI
Die Erwartungen an den Einfluss von GenAI auf BIA variieren stark zwischen den verschiedenen Rollen innerhalb der Organisationen (siehe Abbildung). Data Engineers und Business User zeigen sich besonders optimistisch und betrachten GenAI als Schlüssel zu höherer Produktivität und mehr Autonomie.
Teamleiter und Führungskräfte hingegen äußern sich vorsichtig optimistisch, erkennen das Potenzial von GenAI an, sind jedoch zugleich um eine strategische Implementierung bemüht. Demgegenüber stehen Leiter von Geschäftseinheiten und Data Scientists, die eine gewisse Skepsis zum Ausdruck bringen.
Entwickler, Berater und Power-User, als die kritischsten Stimmen, stellen die Zuverlässigkeit und Notwendigkeit von GenAI in Frage. Diese breite Palette an Meinungen unterstreicht die Integrationsherausforderung von GenAI und betont die Notwendigkeit eines differenzierten Ansatzes, der die unterschiedlichen Bedenken aller Stakeholder berücksichtigt.
Vielfältige Anwendungen und optimistische Zukunftsaussichten für GenAI
Der Einsatz von GenAI erstreckt sich über ein weites Feld analytischer Funktionen, von Predictive Analytics und Prognose bis hin zu Datenanalyse, Data Mining sowie der Erstellung von Berichten und Dashboards. Die breite Anwendbarkeit zeigt, wie Self-Service-Analytics durch GenAI erleichtert und analytische Ergebnisse über verschiedene Branchen hinweg bereichert werden.
Die Studie steht hier zum kostenfreien Download zur Verfügung.
