Trotz bereits greifbarer Ergebnisse fällt es französischen Unternehmen schwer, den Einsatz von generativer KI in größerem Maßstab zu implementieren. Der neue Bericht „Der radikale ROI der generativen KI“ von Snowflake hebt eine messbare Rendite hervor, jedoch sind die Budgetengagements noch bescheiden.
Durchgeführt von der Enterprise Strategy Group (ESG) im Auftrag von Snowflake, basiert die Studie auf den Antworten von 1.900 Führungskräften und IT-Verantwortlichen in neun Ländern, darunter Frankreich. Sie beleuchtet eine globale Dynamik der Einführung von GenAI, getragen von ersten Ergebnissen, die als positiv bewertet werden. So sind 92 % der sogenannten Pionierunternehmen der Meinung, dass ihre Projekte mit generativer KI rentabel waren, mit einer durchschnittlichen Rendite von 41 %.
Die Anwendungsfälle erweitern sich: 70 % der Befragten geben an, sie in der IT-Betriebsführung zu nutzen, 65 % in der Cybersicherheit, 56 % im Kundensupport und 44 % im Marketing. Mehr als die Hälfte (55 %) priorisiert Lösungen für Mitarbeiter, um deren Effizienz zu steigern, und 88 % verzeichnen bereits signifikante Produktivitätsgewinne.
Auf technologischer Ebene verstärken sich die Strategien: 96 % der Pionierunternehmen geben an, ihre eigenen Sprachmodelle zu trainieren, anzupassen oder anzureichern, und 59 % planen, innerhalb eines Jahres mindestens drei zu implementieren. Diese Dynamik geht mit einer zunehmenden Komplexität einher: 64 % berichten von Schwierigkeiten bei der Integration von Daten zwischen Silos, und nur 11 % glauben, dass ihre unstrukturierten Daten bereit für eine Nutzung durch KI sind.

Eine vorsichtigere Dynamik in Frankreich

In diesem global förderlichen Kontext zeigt Frankreich ein gemäßigteres Profil. 41 % der französischen Unternehmen haben Anwendungsfälle gestartet, eine Zahl, die leicht über dem weltweiten Durchschnitt (36 %) liegt, aber eine noch experimentelle Phase widerspiegelt. Die durchschnittlich gemeldete Rendite beträgt 31 %, und nur 9 % der Unternehmen planen, mehr als 25 % ihres Technologiebudgets für generative KI aufzuwenden, verglichen mit 25 % im Rest der Welt.
Der Einsatz fortschrittlicher Tools bleibt ebenfalls zurückhaltend:
  • 59 % der französischen Unternehmen nutzen Techniken wie die gesteigerte Wiederherstellungsgenerierung (RAG), im Vergleich zu 71 % weltweit;
  • 52 % erlauben Anfragen in natürlicher Sprache, verglichen mit 66 % weltweit.

Ein anerkanntes, aber unterausgeschöpftes Innovationspotenzial

Trotz dieses vorsichtigen Ansatzes stellen französische Unternehmen das Potenzial von GenAI nicht in Frage: 91 % von ihnen glauben, dass es ihre Innovationsfähigkeit stärkt, ein Wert, der über dem weltweiten Durchschnitt (84 %) liegt.
Paradoxerweise werden die technischen Herausforderungen als weniger einschränkend wahrgenommen: 33 % sprechen von einem Mangel an Vielfalt in unstrukturierten Daten (gegenüber 42 % international), und 42 % nennen Datensilos als Hindernis, verglichen mit 64 % in anderen Ländern. Eine Situation, die sich durch die geringere Intensität der derzeit durchgeführten Projekte erklären lässt, aber schnell mit einem Anstieg der Nutzung ändern könnte.

Skalierung: eine strategische Notwendigkeit

Um im Rennen um die generative KI nicht den Anschluss zu verlieren, stehen französische Unternehmen nun vor einer strategischen Gleichung: die Nutzung industrialisieren, Fähigkeiten erweitern und mehr investieren. Thomas Gourand, VP & Country Manager France von Snowflake, nennt als Beispiel den Händler ManoMano:
„Unser Kunde ManoMano hat beispielsweise bereits 80 % seiner KI-Anwendungsfälle in die Produktion überführt, und künstliche Intelligenz ist auf 85 % der Benutzerreise auf unseren Plattformen präsent, ein offensichtlicher Beweis dafür, dass jenseits der Innovation die generative KI bereits einen messbaren und kritischen Einfluss auf das Unternehmen hat.“
Die Nutzung unstrukturierter Daten, der Reifeaufstieg proprietärer Modelle, die Governance und die Sicherheit rund um autonome Agenten stellen weitere Herausforderungen dar, um die generative KI dauerhaft in die Geschäftsprozesse französischer Unternehmen zu integrieren.

Übersetzt von L’adoption de la GenAI en France : un potentiel prometteur à accélérer, selon Snowflake

Besser verstehen

Was ist Generative Retrieval Augmentation (RAG) und wie integriert sie sich in Unternehmensdatenstrategien?

Generative Retrieval Augmentation (RAG) ist eine Technik, die AI-generierte Daten mit der Informationsabrufung aus strukturierten und unstrukturierten Datenbanken kombiniert. Sie verbessert die Genauigkeit und Vollständigkeit der Antworten, indem sie fortschrittliche Sprach- und AI-Techniken in Unternehmensinformationsmanagementsysteme integriert.

Was sind die wichtigsten regulatorischen Herausforderungen im Zusammenhang mit der Einführung von generativer KI durch Unternehmen?

Die regulatorischen Herausforderungen umfassen den Datenschutz, die Transparenz von Algorithmen und Haftungsfragen bei Vorurteilen oder Entscheidungen, die von der KI getroffen werden. Die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO in Europa ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Nutzung von KI die Rechte der Einzelpersonen respektiert.