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📰 AIは実験から本格導入へ、AIピボット期に求められるデータ戦略とはーーIDCアナリストが解説


Nachrichtenbereich: 📰 IT Security Nachrichten
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「ガバナンスがあり信頼できるデータが必要」というのは、IDCのリサーチ・PD・AI部門長であるDeepika Giri氏だ。8月、シンガポールでClouderaが開催した「EVOLVE 2025... [Weiterlesen]

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KI generiertes Nachrichten Update

AI von Experiment in die Praxis: Was Unternehmen im AI-Pivot-Phase benötigen – IDC-Analyst erklärt

Singapore, 15. August 2024 – In der Asien-Pazifik-Region gelingt nur 62 % der Übergänge von Konzeptvalidierungen (POC) zur massenhaften Implementierung von KI-Systemen. IDC-Analystin Deepika Giri erklärt, wie Unternehmen im kritischen Zeitraum 2025–2026 ihre KI-Strategie erfolgreich in die Praxis umsetzen können – und welche Datenstrategien dafür unerlässlich sind.

Der aktuelle Stand: POC-Übergänge sind nicht leicht

Seit der öffentlichen Veröffentlichung von ChatGPT Ende 2022 haben Unternehmen und Organisationen verstärkt an der Einführung generativer KI-Technologien gearbeitet. Doch viele sind bei der Umsetzung von Konzeptvalidierungen (POC) in die tatsächliche Betriebsphase stuck. Giri betont: „Viele Organisationen fokussieren sich auf kurzfristige Produktivitätssteigerungen, doch um langfristig skalierbare KI-Lösungen zu erreichen, sind strategische Investitionen in Dateninfrastruktur und KI-Plattformen unverzichtbar.“

Derzeit sind lediglich 5 % der Organisationen in Asien-Pazifik in der Lage, KI-systematisch zu gestalten, zu verwalten und kontinuierlich zu optimieren. Die meisten Unternehmen befinden sich noch in den Anfängen der KI-Einführung – ein Zustand, der Giri als „kritischen Punkt“ für die bevorstehende AI-Pivot-Phase bezeichnet.

Die AI-Pivot-Phase: 2025–2026 als Schlüsseljahr

IDC definiert den Zeitraum 2025–2026 als den „AI-Pivot“ – die Phase, in der Organisationen von experimentellen KI-Projekten auf die umfassende Integration in Geschäftsprozesse und Entscheidungsprozesse übergehen.

Giri erklärt: „Im Vergleich zu früheren KI-Initiativen ist generative KI besonders herausfordernd: Einige Projekte erzielen kurzfristige Erfolge, doch ihre Ausweitung ist oft schwierig. Dies liegt daran, dass KI-Systeme nicht nur Daten, sondern auch hochwertige, strukturierte Infrastrukturen benötigen.“

Drei Schlüssel für den erfolgreichen AI-Pivot

Um den AI-Pivot erfolgreich zu gestalten, sind drei Elemente unverzichtbar:

  1. AI-geführte Geschäftsstrategie: Unternehmen müssen klare Ziele definieren, die mit KI-Technologien verbunden sind.
  2. Integrierte KI-Plattform: Eine zentrale Plattform zur effizienten Datenverarbeitung und KI-Modellierung ist entscheidend.
  3. Vorbereitete Datenbasis: Daten müssen strukturiert, aktuell, hochwertig und mit klarem Governance-rahmen bereitstehen.

Giri betont, dass die „Daten“ als kritischer Faktor für den Erfolg von KI-Projekten in Asien-Pazifik besonders relevant sind. Laut IDC sind in diesem Region 60 % der KI-Projekte auf Datenfehler, Datenmangel oder ungenügende Datengovernance zurückzuführen.

Warum Private AI und Hybriddatenarchitekturen zentral sind

In vielen Organisationen wird KI auf der Grundlage von internen Daten konstruiert – eine Strategie, die als „Private AI“ bezeichnet wird. Giri erklärt: „Private AI ermöglicht Unternehmen, ihre Daten zu nutzen, um Modelle zu erstellen, ohne dass externe Akteure darauf zugreifen können. Dies ist besonders wichtig in regulierten Branchen wie Finanzdienstleistungen oder Gesundheitswesen.“

Zusätzlich ist die Entwicklung von Hybriddatenarchitekturen (die Daten aus On-premises, Cloud und Edge bereitstellen) besonders wichtig. Laut Giri ist in Asien-Pazifik bereits ein großer Teil der Daten auf On-premises-Systemen gespeichert, und die Ratio wird sich weiter erhöhen.

Ein weiterer Vorteil von Hybridarchitekturen ist die Möglichkeit, On-premises-Systeme mit Cloud-Technologien zu kombinieren, um eine flexiblere, skalierbare Infrastruktur zu schaffen.

Die Rolle von Agenten für KI in der Zukunft

Ein weiterer Trend, den Giri erwähnt, ist die Einführung von „Agenten“ – KI-Systemen, die spezifische Geschäftsprozesse automatisieren. Bis 2025 wird sich etwa 60 % der Top-1000 Organisationen in Asien-Pazifik auf Agenten konzentrieren, um die Effizienz in spezifischen Bereichen zu steigern.

Giri betont: „Die aktuelle Fokussierung auf die Produktivitätssteigerung von Mitarbeitern ist der wichtigste Antrieb für diese Entwicklung. Doch das Ziel ist nicht die vollständige Automatisierung, sondern die Verbesserung der menschlichen Entscheidungsprozesse.“

Die Zukunft der Datenplattformen: Eine Dreistufige Architektur

IDC beschreibt zukünftige Datenplattformen als dreistufig:
- Data Plane: Für die Speicherung und Verarbeitung von Daten.
- Data Control Plane: Für die Governance und Sicherheit der Daten.
- Analytics and AI Plane: Für die Integration von KI-Modellen und Analyse.

In Zukunft werden diese Plätze durch eine zunehmend integrierte Architektur verbunden, um eine nahtlose Datenverarbeitung zu ermöglichen.

Wie man KI-ROI korrekt berechnet

Giri erläutert, dass traditionelle ROI-Berechnungen für KI-Projekte oft zu niedrig sind, da sie nur direkte Kosten berücksichtigen. Stattdessen muss man:
- Direkte Kosten (Modell, Daten, Infrastruktur, Software)
- Indirekte Kosten (Goverance, Qualität, Sicherheit, Wartung)
- Indirekte Vorteile (Produktivitätssteigerung, Innovation, Risikominimierung)

Zusätzlich wird die Erfolgsquote als Faktor berücksichtigt, um die Wahrscheinlichkeit von erfolgreichen KI-Projekten zu messen.

Zusammenfassung der Schlüsselpunkte für eine effektive AI-Strategie

  1. AI-Pivot-Phase (2025–2026): Die Zeit, in der Organisationen von POCS zur massiven Nutzung von AI wechseln.
  2. AI-Strategie: Ein klar definiertes Ziel, um die richtigen Daten zu nutzen.
  3. Datenqualität und -governance: Eine hohe Qualität und ein klare Governance-Struktur sind entscheidend.
  4. Hybrid-architektur: Die Nutzung von On-premises und Cloud-Systemen.
  5. Agenten: Die Integration von KI-Agenten in spezifische Geschäftsprozesse.

Fazit: AI wird in den nächsten Jahren eine zentrale Rolle in der Unternehmensführung spielen. Organisationen müssen sich auf die richtigen Daten, eine klare Governance-Struktur und eine moderne Infrastruktur konzentrieren, um erfolgreich in der AI-Pivot-Phase zu sein. Die Kombination von Datenqualität, Hybrid-architekturen und Agenten wird entscheidend sein, um die volle Potenzial von KI zu nutzen.

Ende des Textes.

Okay, let me tackle this query. The user wants me to act as a news editor. My job is to remove irrelevant parts, expand with background info from the source, and write clearly and structured.

First, I'll look at the original German text. Wait, no—the title and content are in Japanese. The user provided the title in Japanese and the content in Japanese. But the instruction says "Du bist ein Nachrichten-Redakteur." So I need to work in German? Wait, no—the user is writing in German, but the content is Japanese. Hmm, the user might be German-speaking but the source text is Japanese. Wait, the user says "Entferne irrelevante Passagen, erweitere mit Hintergrundinfos aus der Quelle, schreibe klar und strukturiert." So they want me to edit the Japanese content into a German news article? Or is the user German and wants the output in German?

Wait, the user's message starts with "Du bist ein Nachrichten-Redakteur." which is German for "You are a news editor." So they want me to act as a German news editor. But the source text they provided is in Japanese. The task is to process that Japanese text into a German news article.

Wait, no—the user provided a Japanese title and content, but the instruction is in German. So the user wants me to take that Japanese news article and edit it into a German news article. That makes sense.

Wait, but the user's message is in German, so they want the output in German. Let me check.

The user says: "Du bist ein Nachrichten-Redakteur. Entferne irrelevante Passagen, erweitere mit Hintergrundinfos aus der Quelle, schreibe klar und strukturiert."

So the user is German-speaking, wants me to act as a German news editor. The source text they provided is in Japanese. So I need to translate the Japanese content into German, but wait—no, the user might have pasted a Japanese article and wants me to edit it into a German news article. Or perhaps the user expects the output to be in German.

Wait, the problem is that the original content is in Japanese. But the user is asking me to work as a German news editor. So the output should be in German. But the user might have made a mistake here.

Wait, looking at the provided content: The title is in Japanese, the content is in Japanese. The user is German (since the instruction is in German), so they want me to process this Japanese article into a German news article.

But the user says "Entferne irrelevante Passagen, erweitere mit Hintergrundinfos aus der Quelle, schreibe klar und strukturiert." So they want me to:

  1. Remove irrelevant passages (from the Japanese text)
  2. Expand with background info from the source (the Japanese text)
  3. Write clearly and structured.

But the output language should be German, since the user is German.

Wait, but the user might have intended to provide a German source. Hmm, but the content they pasted is in Japanese. Let me check the content.

The title: "AIは実験から本格導入へ、AIピボット期に求められるデータ戦略とはーーIDCアナリストが解説" — this is Japanese. The content is also in Japanese.

So the user has given me a Japanese news article and wants me to edit it into a German news article.

Wait, but the user's instruction is in German, so they expect the output in German.

But I need to be careful here. Maybe the user made a mistake in the language. Alternatively, perhaps they want the answer in German.

Alternatively, maybe they want the answer in English? But the user says "schreibe klar und strukturiert" in the context of German.

Hmm. Let's proceed.

First, I'll need to translate the Japanese content into German. But wait, no—the user is German, so they might want the output in German. But the original text is Japanese. So I need to process it.

Alternatively, maybe the user wants me to write the edited text in German, but the source is Japanese. So I have to translate the Japanese text into German.

Wait, but the user says "Entferne irrelevante Passagen, erweitere mit Hintergrundinfos aus der Quelle", so they want me to edit the provided Japanese text (removing irrelevant parts, adding background info from the source) and write it clearly and structured.

But the output language should be German.

Alternatively, perhaps the user intended for the answer to be in English. But the instruction is in German.

This is a bit confusing.

Let me think. The user is a German-speaking person who wants me to act as a German news editor. They provided a Japanese article and want me to edit it into German.

But as an AI, I can do that.

Alternatively, maybe the user wants the answer in English, but the instruction is in German. Hmm.

Looking at the problem statement: The user says "Du bist ein Nachrichten-Redakteur." (You are a news editor.) So they want me to write in German.

But the source is in Japanese. So I have to translate the Japanese article into German.

But as an AI, I can do that.

Alternatively, the user might have made a mistake.

But given the context, I'll proceed to write the edited text in German.

First, I need to understand the Japanese content.

The title translates to: "AI von Experiment zur Massenimplementierung: Was sind die Datenstrategien, die in der AI-Pivot-Phase benötigt werden – IDC-Analyst erklärt"

The content discusses IDC analyst Deepika Giri's insights on the challenges organizations face when moving from Proof of Concept (POC) to full-scale AI implementation, particularly in the Asia-Pacific region. The POC-to-production success rate is 62%, and Giri identifies the need for governance, trustworthy data, and strategic investment in data and AI infrastructure as key factors for success. She also discusses the importance of integrated AI platforms, hybrid data architectures, and the role of event-driven data systems. The article mentions IDC's prediction that by 2025, 50% of organizations will prepare their data for AI use, and the rise of agent-based AI systems.

Now, I need to remove irrelevant passages, expand with background info from the source, and write clearly and structured.

The "irrelevant passages" in the source might be the promotional text at the end (the CIO.com newsletter signup part) and perhaps some repetitions.

The source has a lot of details, so I need to structure it into a coherent German news article.

Let me outline the structure:

  1. Headline
  2. Introduction: The current state of AI adoption in organizations, POC-to-production success rate in Asia-Pacific (62%).
  3. IDC analyst Deepika Giri's insights on the challenges (data governance, trustworthiness).
  4. The concept of "AI Pivot" (2025-2026) and the three key areas: AI-led business strategy, integrated AI platform, data infrastructure.
  5. The maturity levels in Asia (47%-60% across vision, talent, tech).
  6. The AI-ready tech stack (5 layers: infrastructure, data, development, automation, applications).
  7. Importance of private AI and hybrid data architectures (on-premises vs. cloud).
  8. The role of agent-based AI (e.g., 60% of top 1000 companies in Asia targeting agent use by end-2025).
  9. Future data platforms (3 layers: data plane, control plane, analytics/AI plane).
  10. ROI calculation for AI projects, including indirect benefits and success probability.

The promotional text at the end is irrelevant and should be removed.

I will write this in German, clear and structured.

Let me draft the article.

First, the title: "AI von Experiment zur Massenimplementierung: Was sind die Datenstrategien, die in der AI-Pivot-Phase benötigt werden – IDC-Analyst erklärt"

Then the content.

I need to make sure it's concise and covers the key points.

Let me write it step by step.

AI von Experiment zur Massenimplementierung: Was sind die Datenstrategien, die in der AI-Pivot-Phase benötigt werden – IDC-Analyst erklärt

Singapore, 2024 – In den asiopazifischen Märkten erreichen nur 62 % der Organisationen den erfolgreichen Übergang von Proof of Concept (POC) zur massiven AI-Implementierung. Dieser unterdrückte Erfolg liegt im Zentrum der aktuellen Herausforderungen für Unternehmen, die sich auf die „AI-Pivot-Phase“ (2025–2026) vorbereiten müssen. IDC-Analystin Deepika Giri erklärt, wie Organisationen ihre Datenstrategie optimieren können, um die nächste Stufe der AI-Integration zu erreichen.

Der aktuelle Stand der Dinge: POC zu Produktivität

Seit der Veröffentlichung von ChatGPT Ende 2022 haben Unternehmen weltweit begonnen, generative KI zu nutzen. Doch viele scheitern bei der Umsetzung: Die POC-Phase ist oft nur ein Schritt in Richtung langfristiger Implementierung. In der asiopazifischen Region liegt die Erfolgsrate des Übergangs von POC zur Produktion bei lediglich 62 %. Giri betont, dass die Hauptursachen hierbei die fehlende Datenqualität, unzureichende Governance und unstrukturierte Infrastruktur sind.

Warum 2025–2026 die „AI-Pivot-Phase“ ist?

Giri definiert die Jahre 2025–2026 als die entscheidende „AI-Pivot-Phase“, in der Organisationen von experimentellen Projekten zur strategischen Integration von AI wechseln müssen. Im Gegensatz zu früheren KI-Projekten, die oft auf spezifische Anwendungen fokussiert waren, erfordert die generative KI eine strategische Umstellung der Dateninfrastruktur. Unternehmen müssen sich von kurzfristigen Produktivitätssteigerungen (z.B. durch Chatbots) hin zu einem vollständigen Daten- und Infrastrukturmanagement bewegen – ein Prozess, der erhebliche Investitionen erfordert.

Die drei Schlüsselkomponenten für einen erfolgreichen AI-Pivot

Gemäß IDC sind drei Elemente entscheidend, um die „AI-Pivot-Phase“ erfolgreich zu gestalten: 1. AI-führende Geschäftsstrategie: Unternehmen müssen KI nicht nur als Tool, sondern als zentrales Geschäftsmodell einbauen. 2. Integrierte AI-Plattform: Eine Plattform, die Daten effizient verarbeitet und konsistent nutzt. 3. Vorbereitete Datenbasis: Ein Dateninfrastruktur, die Qualität, Sicherheit und Reaktionsgeschwindigkeit gewährleistet.

In der asiopazifischen Region liegt die Maturitätsrate für diese Bereiche bei etwa 47–60 %. Lediglich 5 % der Organisationen können AI einheitlich durchführen und kontrollieren. Die meisten Unternehmen befinden sich noch in den Anfängen der Implementierung.

Warum Daten die größte Herausforderung sind

Bei der Analyse von KI-Projekten ist Daten der stärkste Auslöser für Misserfolge. IDC identifiziert folgende spezifische Probleme: - Datenqualität: Unerwartete Datenbias, nicht aktuelle Datensätze oder ungenaue Trainingsdaten. - Datenzugriff: Unternehmen haben oft Schwierigkeiten, Daten effizient zu nutzen. - Dateninfrastruktur: Die Notwendigkeit, event-driven Systeme (in Echtzeit) zu erstellen, um KI-Prozesse zu unterstützen.

Giri betont: „POC nach der Produktion zu bringen, erfordert eine klare Fokussierung auf die integrierte AI-Plattform und eine hochqualifizierte Datenbasis. Nur so kann KI effektiv erweitert werden.“

Die Rolle von PrivatKI und Hybriddatenarchitekturen

In der asiopazifischen Region sind zwei Trends besonders relevant: 1. PrivatKI: Unternehmen nutzen ihre eigenen Daten, um Modelle wie Large Language Models (LLMs) zu erstellen. Dies ist besonders wichtig in regulierten Branchen (z.B. Finanzdienstleistungen), um Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten. 2. Hybriddatenarchitekturen: Diese kombinieren On-Premise-Systeme mit Cloud- und Edge-Daten. Giri erklärt: „Hybridarchitekturen sind ideal für Unternehmen, die alte Systeme mit modernen KI-Tools verbinden möchten. Sie ermöglichen eine schnelle Skalierung und reduzieren den Risikofaktor.“

In Asien ist der Anteil der Daten auf On-Premise-Systemen bereits 40 %, und dieser Wert wird in der Zukunft noch höher sein. Dies macht Hybridarchitekturen zu einem zentralen Thema.

Die Zukunft von AgentKI

Giri beschreibt AgentKI als den nächsten Schritt für KI: - Bis Ende 2025 wird etwa 60 % der asiatischen Top-1000 Unternehmen AgentKI für spezifische Geschäftsprozesse einsetzen. - Der aktuelle Fokus liegt auf Produktivitätssteigerung anstelle von langfristigen Geschäftsmodelländerungen.

Die Berechnung von KI-ROI: Ein neues Modell

Traditionell wird ROI durch direkte finanzielle Gewinne berechnet. Bei KI ist dies jedoch komplex, da viele Vorteile indirekt sind. IDC empfiehlt: - Zähler: KI erzeugte Wert (z.B. reduzierte Kosten, höhere Effizienz). - Nenner: Direkte und indirekte Kosten (Modelle, Daten, Infrastruktur, Schulung, etc.). - Faktor: Erfolgschance (POC-Phase), um Risiken zu bewerten.

Giri erläutert: „Ein erfolgreiches KI-Projekt muss nicht nur Kosten sparen, sondern auch die langfristigen Indikatoren wie Innovation und Wettbewerbsvorteile berücksichtigen.“

Zusammenfassung für eine effektive Datenstrategie

Um effektive KI-Projekte zu realisieren, sind folgende Punkte entscheidend: 1. Event-driven Datensysteme: Für Echtzeit-Verarbeitung. 2. Datenqualität: Systematische Datenerfassung und -überwachung. 3. Daten- und Infrastrukturen: Die Entwicklung von KI-Plattformen, die mit den Geschäftsprozessen integriert sind.

Kurzfassung: IDC weist darauf hin, dass die asiopazifische Region bis 2026 eine „AI-Pivot-Phase“ erleben wird. Unternehmen müssen sich auf die Vorbereitung einer integrierten AI-Plattform und einer hochqualifizierten Datenbasis konzentrieren, um KI-Projekte erfolgreich zu implementieren. Die größten Herausforderungen liegen in der Datenqualität, der Infrastruktur und der Integration in Geschäftsprozesse. Die Schlüssel sind eine klare Strategie, eine integrierte Plattform und eine robuste Datenbasis.

Quelle: IDC, Deepika Giri, EVOLVE 2025 Singapore, August 2024. Datum: August 2024.

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AIピボット期に求められるデータ戦略：IDCアナリストが解説

アジア太平洋地域の実態と課題
IDCのAI戦略責任者Deepika Giri氏によると、2022年末のChatGPT公開以降、企業は生成AIの導入を急いでいるが、アジア太平洋地域で概念実証（POC）から本番への移行成功率はわずか62％。この現状を打破するための鍵は、ガバナンスありの信頼できるデータ基盤の構築にある。

AIピボット期の定義と重要性
IDCは、2025年～2026年に「AIピボット」と位置付ける。これは、組織が実験的なAIイニシアティブから、全組織規模での本格活用に移行する重要な期間と見なす。この時期の成功には、以下の3要素が必須とされる：

  1. AI主導のビジネス戦略
  2. 統合的なAIプラットフォーム
  3. 準備整ったデータ基盤

現状の成熟度と課題
アジア地域のAI成熟度は、ビジョン・人材・技術の3領域で47％～60％と低く、AIを組織全体で一貫して実行・管理できる組織は5％に満たない。実際、AIを形式化した経験のある企業はほぼ皆無であり、多くの組織は初期段階の準備にとどまっている。

AI対応テックスタックの構築
AIピボットを成功させるためには、以下の5つのレイヤーで構成されるテックスタックの整備が求められる： - インフラ：リアルタイム処理を可能にするイベント駆動型システム - データ：高品質な信頼性と可観測性を確保するデータ基盤 - 開発：AIモデルの効率的開発環境 - 自動化：AI駆動の業務プロセスの自動化 - アプリケーション：AIを活用した実際の业务システム

IDCは、このテックスタックを「2025年のIT支出の最大の推進要因」と予測している。

プライベートAIとハイブリッドデータアーキテクチャの重要性
アジアでは、オンプレミスデータが約40％（さらに地域ごとに比率が高まる）とされる。この背景から、以下が特に重要となる：

  • プライベートAI：組織が自社データを用いてLLMを構築・運用する。規制厳しい業界ではセキュリティ強化とデータコントロールが鍵。
  • ハイブリッドデータアーキテクチャ：オンプレミス・クラウド・エッジのデータを統合し、レガシーシステムとクラウドネイティブサービスを橋渡す。これにより、分散システム間のシームレスな体験とコスト性能の最適化が可能。

エージェンティックAIの進展
IDCは、アジアのトップ1000組織の60％が2025年末までに「業務分野ごとのAIエージェント」を導入すると予測。ただし、現時点で主な目的は従業員の生産性向上であり、AI駆動のビジネス価値実現に向けた段階的進展が進んでいる。

AIのROI計算と成功要因
AIプロジェクトのROIを算出する際、IDCは「間接的価値を考慮したモデル」を提唱。具体的には： - 分母：AIプロジェクトの総コスト（モデル・データ・インフラ・開発・メンテナンスなど） - 分子：AIがもたらすビジネス価値（長期的・間接的な利益） - 係数：プロジェクトの成功確率（POC段階で評価）

効果的なデータ戦略の3つのポイント
Giri氏は、エージェンティックAIの成功に向け、以下のデータ戦略が必須と説明： 1. イベント駆動アーキテクチャの採用：リアルタイムデータ処理を実現 2. データ資産の体系的発見・カタログ化：ドメインごとのデータを明確に管理 3. データの可観測性（オブザバビリティ）の整備：品質と信頼性を確保するための基盤

結論
AIピボット期に成功するためには、データ戦略を「ガバナンス・信頼性・実用性」の3つの柱で構築することが重要。特にアジア太平洋地域では、プライベートAIとハイブリッドデータアーキテクチャの導入が、企業が規制環境を満たしつつ、AIの実用化を加速する鍵となる。

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