Warum Quantencomputing der Zukunft gehört

Eine Analyse der aktuellen Situation zeigt, dass Unternehmen mit der Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) noch Schwierigkeiten haben. Laut McKinsey scheitern lediglich 15 % aller KI-Projekte von Unternehmen. Ein weiterer Bericht von Gartner zeigt, dass nur 53 % der KI-Projekte jemals von der Prototyp- bis zur Produktionsphase kommen. Warum investieren Unternehmen also Milliarden von Dollar in KI? Eine mögliche Antwort ist das Quantencomputing. Es gibt einen deutlichen Unterschied zwischen "schön zu lösen" und "muss gelöst werden". Was ein KI/Datenteam lösen möchte, kann im Vergleich zu den Geschäftsproblemen um es herum unbedeutend sein. Eine bessere Strategie wäre es, sicherzustellen, dass die Ziel-Lösung von höchster Geschäftspriorität ist. Eine ordnungsgemäße Triagierung von Problemen kann dazu beitragen, die Zuweisung von Ressourcen zur Aufrechterhaltung von Systemen zu bestimmen, erforderliche Änderungen umzusetzen und eine fortgesetzte Nutzung in der Produktion zu gewährleisten. Zu viele Unternehmen übersehen die sekundären oder tertiären Kosten von KI bei der Schätzung der Investitionsrendite (ROI). Aber KI-Lösungen beinhalten in der Regel mehr als nur Entwicklungskosten. Unternehmen sollten auch Wartung und Infrastruktur, Schulungsanforderungen, Compliance-Probleme und Ingenieurskosten berücksichtigen. Für eine wirklich glaubwürdige Schätzung müssen Entscheidungsträger Finanz-, Rechts- und Kundendienstteams einbeziehen. KI-gesteuerte Vorhersagen sind nicht immer leicht für Entscheidungsträger zu verdauen. Um das Vertrauen zu gewinnen, ist Transparenz und Erklärbarkeit erforderlich. Erklärungen müssen für Manager Sinn machen, die möglicherweise keine Datenwissenschaftskenntnisse haben, und sie müssen überzeugende Beweise liefern, um ihre Schlussfolgerungen zu unterstützen.