Der kürzlich veröffentlichte Bericht „State of Data & AI“ von Databricks zeigt, dass Künstliche Intelligenz (KI) die Testphase hinter sich gelassen hat und nun im Produktionsbetrieb angekommen ist. Immer mehr Unternehmen setzen auf die Demokratisierung von Daten und KI, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Eine der zentralen Erkenntnisse des Berichts ist, dass sich 76 Prozent der Unternehmen bei der Nutzung von Large Language Models (LLMs) für Open-Source-Modelle entscheiden. Dieser Trend wird durch den State of Data & AI 2024 Report bestätigt, der auf dem Data & AI Summit 2024 vorgestellt wurde.
Das musst Du wissen – Databricks LLM-Nutzung in Unternehmen 76 Prozent entscheiden sich für Open Source
- KI im Produktionsbetrieb: Unternehmen haben ihre Effizienz in der Implementierung von KI-Modellen deutlich gesteigert.
- Nutzung von Vektordatenbanken: 70 Prozent der Unternehmen, die Generative AI (GenAI) nutzen, setzen auf Tools zur Erweiterung ihrer Basismodelle.
- Bevorzugung von Open Source: 76 Prozent der Unternehmen, die LLMs einsetzen, bevorzugen Open-Source-Lösungen.
- Regulierte Branchen als Vorreiter: Überraschenderweise sind stark regulierte Branchen wie der Finanzdienstleistungssektor führend bei der Implementierung von GenAI.
- Beliebte KI-Produkte: Plotly Dash, Hugging Face Transformers und LangChain gehören zu den am häufigsten genutzten Open-Source-Tools.
Unternehmen weltweit drängen darauf, ihre Daten- und KI-Strategien zu demokratisieren. Nur 18 Monate nach der Einführung von ChatGPT hat Generative AI den Mainstream erreicht. Der State of Data & AI 2024 Report von Databricks zeigt, dass sowohl große als auch mittelständische Unternehmen in GenAI investieren, um sich zu transformieren. Die zentrale Erkenntnis hierbei ist, dass Daten für diesen Transformationsprozess von entscheidender Bedeutung sind, um Kunden ein hochwertiges GenKI-Erlebnis zu bieten.
Der Bericht zeigt, dass 76 Prozent der Unternehmen, die LLMs nutzen, sich für Open-Source-Modelle entscheiden, oft in Kombination mit proprietären Modellen. Der Erfolg von Meta Llama 3, das bereits 39 Prozent aller Open-Source-Modelle ausmacht, unterstreicht diesen Trend. Insbesondere stark regulierte Branchen wie der Finanzdienstleistungssektor, der bei der Nutzung von GPUs führend ist, entwickeln sich schnell weiter. Diese Branchen zeigen ein Wachstum von 88 Prozent innerhalb von sechs Monaten.
Unternehmen erstellen ihre Machine Learning (ML)-Modelle durch experimentelles Testen und optimieren Algorithmen und Hyperparameter, bevor sie diese in den Produktionsbetrieb überführen. Diese Phase erfordert eine Balance zwischen Zeit- und Ressourceneffizienz sowie strengen Testprozessen. Daten- und KI-Plattformen wie die Databricks Data Intelligence Platform ermöglichen eine nahtlose Integration und Nutzung von Daten, was die Effizienz steigert und neue Möglichkeiten eröffnet.
Die Demokratisierung von Daten und KI revolutioniert Unternehmen weltweit. Durch den Einsatz von ML-Modellen im Produktionsbetrieb und die Nutzung von Open-Source-Tools erzielen Unternehmen messbare Vorteile. Natural Language Processing (NLP) und Retrieval Augmented Generation (RAG) spielen hierbei eine zentrale Rolle. Die Strategie einer einheitlichen Daten- und KI-Governance wird zunehmend verfolgt, um den maximalen Nutzen aus den vorhandenen Daten zu ziehen.
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Databricks State of Data & AI 2024 Report