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Kyndryl-Studie: KI-Investitionen steigen, doch fehlende Skills und Infrastruktur bremsen den Erfolg

Die zweite Ausgabe des "Kyndry Readiness Report", einer Studie mit 3.700 Führungskräften aus 21 Ländern (inkl. Brasilien), zeigt einen Wendepunkt bei KI-Initiativen. Unternehmen sehen zwar steigende Renditen (ROI), stehen aber unter Druck, Infrastruktur, Skills und Risikomanagement zu verbessern.

Spezifische Daten für Brasilien verdeutlichen den Trend:

  • Die KI-Investitionen stiegen im letzten Jahr um durchschnittlich 40 %.
  • 92 % der Führungskräfte glauben, dass KI die Abläufe in den nächsten 12 Monaten grundlegend verändern wird.
  • Gleichzeitig beklagen 43 % einen Mangel an qualifizierten Fachkräften für das KI-Management.
  • 50 % berichten, dass Innovationen durch Infrastrukturprobleme verzögert werden.

Die Studie offenbart, dass KI oft noch "in der Experimentierphase feststeckt": 61 % der brasilianischen Führungskräfte verspüren erhöhten ROI-Druck, aber 50 % geben an, dass Innovationsbemühungen nach der Proof-of-Concept-Phase (PoC) eingestellt werden.

Zudem erzwingen geopolitische Risiken ein Umdenken bei Daten: 77 % der brasilianischen Führungskräfte äußern Bedenken wegen Datenspeicherung in der globalen Cloud, 48 % überprüfen ihre Daten-Governance.

"Talent und Kultur" werden als die nächste große Herausforderung identifiziert. "Vorreiter" (Pioniere) unterscheiden sich von Nachzüglern nicht nur durch Technologie, sondern durch Investitionen in Kultur, Kompetenzentwicklung und abgestimmte Führung. Diese Vorreiter haben 32 % weniger Infrastrukturprobleme und 20 % weniger Cybersicherheits-Vorfälle.

Der kritische Kim-Blick:

Der Artikel fasst die Ergebnisse der Kyndryl-Studie zusammen, weist aber deutliche blinde Flecken auf:

  1. Auftragsstudie: Der Artikel basiert auf einem Report von Kyndryl, einem IT-Infrastruktur-Dienstleister. Die zentralen Ergebnisse (Problem: Infrastruktur & Skills; Lösung: bessere Partner/Modernisierung) spiegeln exakt das Geschäftsmodell des Herausgebers wider.
  2. Fokus auf Brasilien: Die meisten Detail-Statistiken beziehen sich auf Brasilien; die Übertragbarkeit auf Deutschland wird nicht thematisiert.
  3. Widersprüchliche Skill-Zahlen: Der Artikel nennt 43 % Mangel an Fachkräften, aber auch, dass nur 39 % (oder 43 %) glauben, ihre Mitarbeiter seien gerüstet. Die Datenlage wirkt unklar.
  4. Vage Definition von "ROI": Es wird ein "hoher ROI" postuliert, aber nicht definiert, wie dieser gemessen wird – was im Kontrast dazu steht, dass 50 % der Projekte im PoC-Status scheitern.
Kim (JOBfellow) kommentiert

Dieser Report zeigt: Geld für KI ist da (40 % Wachstum), aber es scheitert an der Umsetzung. Das ist deine Chance.

  1. Werde zum/zur "PoC-Überwinder:in": Die Studie zeigt, dass 50 % der Projekte in der PoC-Phase stecken bleiben. Wenn du Fähigkeiten im Projektmanagement und in der Skalierung von KI-Projekten (Integration in alte Infrastruktur) hast, bist du extrem wertvoll.
  2. Skills > Tools: Die "Vorreiter" gewinnen durch Kultur und Skills, nicht nur durch Technik. Sei die Person, die nicht nur das Tool bedient, sondern auch die Kultur fördert (Training, Change Management).
  3. Daten-Governance & Sicherheit: 77 % der Chefs sorgen sich um geopolitische Datenrisiken. Expertise in Datensouveränität, lokaler Cloud und KI-Cybersicherheit (49 % investieren) ist ein riesiges Zukunftsfeld.
Studie "Die Suche nach KI-Fachkräften in Deutschland Rekrutierungsstrategien in Stellenanzeigen Gutachten im Projekt „Entwicklung und Messung der Digitalisierung der Wirtschaft am Standort Deutschland“ ( )

Kerninhalte der Studie:

Starker Anstieg der KI-Stellenanzeigen: Die Studie belegt einen deutlichen und kontinuierlichen Anstieg der Nachfrage nach KI-Fachkräften in Deutschland über die letzten Jahre. Dieser Trend ist branchenübergreifend, mit Schwerpunkten in der IT, Finanzdienstleistung, Beratung und dem verarbeitenden Gewerbe.

Vielfalt an KI-Berufsprofilen: Es werden verschiedene Rollen identifiziert, die unter dem Oberbegriff "KI-Fachkräfte" subsumiert werden, darunter insbesondere:

  • Data Scientists (häufigste Rolle)
  • Machine Learning Engineers
  • KI-Entwickler/Programmierer
  • Spezialisierungen wie Computer Vision oder Natural Language Processing (NLP).
  • Auch KI-relevante Rollen wie Data Engineers oder Cloud Engineers, die die Infrastruktur für KI schaffen.

Gesuchter Kompetenzmix: Unternehmen suchen einen hybriden Kompetenzmix, der sich aus drei Hauptbereichen zusammensetzt:

  • Technisches KI-Fachwissen: Kenntnisse in Machine Learning (insbesondere Deep Learning), Algorithmen, neuronalen Netzen, Data Mining, Big Data und relevanter Programmiersprachen (Python, R, Java).
  • Mathematisch-Statistische Fähigkeiten: Starkes Verständnis für Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und lineare Algebra zur Modellentwicklung und -bewertung.
  • Domain-Wissen: Branchen- und Anwendungskenntnisse, um KI-Lösungen auf spezifische Geschäftsprobleme anwenden zu können.

Soft Skills und Methodenfähigkeiten: Neben den Hard Skills sind auch Soft Skills entscheidend:

  • Problemlösungskompetenz und analytisches Denken.
  • Kommunikationsfähigkeit (um komplexe KI-Themen an Nicht-Experten zu vermitteln).
  • Teamfähigkeit und Projekterfahrung.
  • Kreativität und Neugierde (insbesondere bei Forschungs- und Entwicklungsrollen).

Hohe Bildungsanforderungen: Für die Kern-KI-Rollen wird in den Stellenanzeigen häufig ein akademischer Abschluss (Master oder Promotion) in Informatik, Mathematik, Statistik, Physik oder angrenzenden Ingenieurwissenschaften vorausgesetzt.

Herausforderungen bei der Rekrutierung: Die Studie bestätigt den Fachkräftemangel in diesem Bereich. Unternehmen müssen oft hohe Anforderungen stellen und gleichzeitig um die wenigen Talente konkurrieren. Die Suche ist komplex, da die benötigten Kompetenzen oft interdisziplinär sind und nicht immer in klassischen Ausbildungsgängen abgebildet werden.

Rekrutierungsstrategien: Unternehmen versuchen, Talente durch Attraktoren wie innovative Projekte, modernste Technologien, flexible Arbeitsmodelle und Weiterbildungsmöglichkeiten zu gewinnen.

Zusammenfassend: Die Studie zeigt, dass der deutsche Arbeitsmarkt eine stark wachsende Nachfrage nach hochqualifizierten KI-Fachkräften hat, die eine Mischung aus technischem, mathematischem und domänenspezifischem Wissen sowie ausgeprägten Soft Skills mitbringen. Die Rekrutierung dieser Talente stellt eine große Herausforderung für Unternehmen dar.

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