Explosion! Die Investitionen in Künstliche Intelligenz (KI) erreichen neue Höhen, doch besonders die generative KI steht noch immer vor der Herausforderung, ihren versprochenen Geschäftswert zu liefern. Diese Forschung hilft KI-Führungskräften dabei, lohnenswerte Techniken zu identifizieren, indem sie eine Vielzahl von KI-Innovationen profiliert, die sich rasch weiterentwickeln. Künstliche Intelligenz hat sich zum Alleskönner der modernen Technologie entwickelt, aber nicht jede Innovation erfüllt die hohen Erwartungen. Besonders die generative KI hat den Höhepunkt der überhöhten Erwartungen überschritten, doch der Hype um sie hält an. Im Jahr 2024 wird der Wert zunehmend aus Projekten stammen, die auf anderen KI-Techniken basieren, sei es eigenständig oder in Kombination mit generativer KI, die standardisierte Prozesse zur Unterstützung der Implementierung nutzen. KI-Führungskräfte sollten zukünftige Systemarchitekturen auf Composite-KI-Techniken basieren, indem sie Ansätze aus Innovationen in allen Phasen des Hype-Zyklus kombinieren. Das musst Du wissen – Der Hype-Zyklus für Künstliche Intelligenz 2024 Generative KI: Hat den Höhepunkt überschritten, doch der Hype bleibt bestehen. Composite AI: Wird in den nächsten zwei Jahren zur Standardmethodik. AI Engineering und Wissensgraphen: Wichtige Technologien zur Skalierung von KI-Modellen. Verantwortungsvolle KI und Sovereign AI: Stehen im Fokus aufgrund wachsender Sicherheits- und Governance-Bedenken. Neuromorphes Computing und intelligente Roboter: Haben signifikante Fortschritte gemacht und könnten schnell durch den Hype-Zyklus fortschreiten. Die Entwicklung der Multiagenten-Systeme Multiagenten-Systeme sind ein weiterer Schlüsselbereich, der im diesjährigen Hype-Zyklus hervorgehoben wird. Diese Systeme bestehen aus mehreren intelligenten Agenten, die miteinander interagieren und zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu lösen. Multiagenten-Systeme bieten eine hohe Flexibilität und Anpassungsfähigkeit, da sie in der Lage sind, in dynamischen und unvorhersehbaren Umgebungen effektiv zu agieren. Diese Technologie findet Anwendung in Bereichen wie der Verkehrssteuerung, der Finanzanalyse und der Robotik und hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir automatisierte Systeme gestalten und nutzen, grundlegend zu verändern. Die zwei größten Bewegungen auf dem diesjährigen Hype-Zyklus, KI-Engineering und Wissensgraphen, unterstreichen die Notwendigkeit, KI-Modelle in großem Maßstab robust zu handhaben. KI-Engineering ist eine Grundvoraussetzung für die Bereitstellung von Unternehmens-KI-Lösungen, die neue Teamstrukturen erfordern. Wissensgraphen bieten verlässliche Logik und erklärbare Argumentation im Gegensatz zu den unvorhersehbaren, aber leistungsstarken Vorhersagemöglichkeiten der tiefen Lerntechniken, die von generativer KI genutzt werden. Der Hype-Zyklus Innovationstrigger beinhalten Composite-KI, AI-ready Data, Kausale KI, Entscheidungsintelligenz, KI-Simulation und Multiagenten-Systeme. Diese spiegeln den wachsenden Bedarf wider, Prozess- und Entscheidungsautomatisierung über Einzelausgaben hinaus in orchestrierte Mehrphasen-Dienste zu erweitern. Auf dem Höhepunkt der überhöhten Erwartungen stehen verantwortungsvolle KI, AI TRiSM, Prompt Engineering und Sovereign AI, die zunehmende Bedenken hinsichtlich der Governance und Sicherheit der schnell wachsenden Nutzung von KI durch Unternehmen und Einzelpersonen aufzeigen. In der Talsohle der Enttäuschung befinden sich synthetische Daten, ModelOps, Edge KI, neuromorphes Computing und intelligente Roboter. Diese Innovationen haben immer noch Schwung, aber die Implementierungsstufen variieren, und sie werden häufig falsch verwendet oder unterliegen überhöhten Erwartungen an den Geschäftswert. Neuromorphes Computing und intelligente Roboter haben im vergangenen Jahr signifikante Fortschritte gemacht, was auf ein rasches Fortschreiten durch den Rest des Hype-Zyklus hindeutet. Cloud-KI-Dienste haben sich auf dem Hype-Zyklus zurückentwickelt, da viele generative KI-basierte Cloud-KI-Dienste auf den Markt gekommen sind. Anbieter und Endnutzer dieser Dienste haben Probleme mit der Dienstkapazität, Zuverlässigkeit, Modellaktualisierungsfrequenz und Kostenfluktuation erfahren, die jedoch als Wachstumsschmerzen angesehen werden können. Die Rolle von Composite AI Composite AI, eine der transformativsten Technologien im diesjährigen Hype-Zyklus, hat das Potenzial, die Entwicklung und den Einsatz von KI-Systemen grundlegend zu verändern. Diese Technologie kombiniert mehrere KI-Ansätze, um komplexe Probleme effizienter zu lösen. Anstatt sich auf eine einzige Methode zu verlassen, nutzt Composite AI die Stärken verschiedener Techniken, um robustere und vielseitigere Systeme zu schaffen. Ein Beispiel hierfür ist die Kombination von maschinellem Lernen mit wissensbasierten Systemen. Während maschinelles Lernen Muster in Daten erkennen kann, bieten wissensbasierte Systeme eine erklärbare Logik, die es ermöglicht, die Entscheidungen des Modells besser zu verstehen. Diese hybride Herangehensweise ist besonders wertvoll in Bereichen wie der Gesundheitsversorgung, wo es entscheidend ist, nicht nur genaue, sondern auch nachvollziehbare Diagnosen zu stellen. Governance und Risiko: Ein unverzichtbarer Schwerpunkt Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Technologien wächst auch die Notwendigkeit einer soliden Governance und eines effektiven Risikomanagements. Unternehmen müssen sich nicht nur mit technischen Herausforderungen auseinandersetzen, sondern auch mit ethischen und rechtlichen Fragen. Die Implementierung von verantwortungsvoller KI und AI TRiSM (Trust, Risk and Security Management) ist entscheidend, um das Vertrauen der Nutzer zu gewinnen und regulatorische Anforderungen zu erfüllen. Die Governance von KI umfasst mehrere Ebenen, von der nationalen bis zur individuellen Praxis. Nationale Regierungen entwickeln zunehmend Richtlinien und Gesetze, um den Einsatz von KI zu regulieren und sicherzustellen, dass diese Technologien zum Wohle der Gesellschaft eingesetzt werden. Unternehmen müssen interne Richtlinien entwickeln, um sicherzustellen, dass ihre KI-Systeme fair, transparent und sicher sind. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen, einschließlich IT, Recht, Compliance und Ethik. Der Aufstieg der Entscheidungsintelligenz Entscheidungsintelligenz ist eine aufstrebende Technologie, die darauf abzielt, Entscheidungsprozesse durch den Einsatz von KI zu optimieren. Diese Technologie kombiniert maschinelles Lernen, Datenanalyse und menschliches Fachwissen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Entscheidungsintelligenz wird zunehmend in verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Lieferkettenmanagement. Durch die Verbesserung der Entscheidungsfindung können Unternehmen ihre Effizienz steigern und Wettbewerbsvorteile erzielen. Die Integration von Entscheidungsintelligenz in Geschäftsprozesse ist daher ein wichtiger Schritt zur Maximierung des Nutzens von KI-Technologien. Die Bedeutung von Knowledge Graphs Knowledge Graphs spielen eine zentrale Rolle in der Entwicklung erklärbarer KI-Systeme. Sie bieten eine strukturierte Darstellung von Wissen, die es ermöglicht, komplexe Zusammenhänge zu verstehen und logische Schlussfolgerungen zu ziehen. Im Gegensatz zu den oft undurchsichtigen Modellen des tiefen Lernens, die auf großen Datenmengen basieren, bieten Knowledge Graphs eine transparente und nachvollziehbare Methode zur Datenanalyse. In der Praxis werden Knowledge Graphs in vielen Bereichen eingesetzt, von der Suchmaschinenoptimierung bis hin zur medizinischen Diagnose. Sie ermöglichen es, Beziehungen zwischen verschiedenen Datenpunkten zu erkennen und Muster zu identifizieren, die sonst möglicherweise übersehen würden. Dies macht sie zu einem wertvollen Werkzeug für die Entwicklung intelligenter Anwendungen, die nicht nur genaue, sondern auch verständliche Ergebnisse liefern. Der Fortschritt von Neuromorphem Computing und Intelligenten Robotern Neuromorphes Computing und intelligente Roboter sind zwei Bereiche, die in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht haben. Neuromorphes Computing ahmt die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nach und bietet eine leistungsstarke Methode zur Verarbeitung komplexer Informationen mit hoher Effizienz. Diese Technologie hat das Potenzial, die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen erheblich zu steigern und neue Anwendungsbereiche zu erschließen. Intelligente Roboter profitieren von den Fortschritten im Bereich der Sensorik und der maschinellen Lernalgorithmen. Sie können zunehmend komplexe Aufgaben autonom durchführen und in vielfältigen Umgebungen eingesetzt werden, von der industriellen Fertigung bis hin zur Pflege älterer Menschen. Diese Entwicklungen zeigen, dass die Vision einer Zukunft, in der Roboter eine zentrale Rolle spielen, zunehmend zur Realität wird. Die Bedeutung von AI TRiSM AI TRiSM (Trust, Risk and Security Management) spielt eine entscheidende Rolle bei der Sicherstellung der Vertrauenswürdigkeit und Sicherheit von KI-Systemen. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Technologien wächst auch die Sorge um deren Missbrauch und die potenziellen Risiken, die sie mit sich bringen. AI TRiSM bietet einen Rahmen zur Bewertung und Verwaltung dieser Risiken, indem es die Entwicklung und Implementierung von sicheren, transparenten und ethischen KI-Systemen fördert. Durch die Einführung von AI TRiSM können Unternehmen das Vertrauen der Nutzer gewinnen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherstellen, was für den langfristigen Erfolg von KI-Initiativen unerlässlich ist. Die Herausforderungen der Cloud-KI-Dienste Während Cloud-KI-Dienste viele Vorteile bieten, stehen sie auch vor erheblichen Herausforderungen. Die Nachfrage nach generativen KI-Diensten hat zu Problemen bei der Dienstkapazität und Zuverlässigkeit geführt. Nutzer berichten von Schwierigkeiten bei der Aktualisierung von Modellen und schwankenden Kosten, was die Akzeptanz dieser Dienste erschwert. Dennoch sind dies typische „Wachstumsschmerzen“, die mit der zunehmenden Reife der Technologie überwunden werden können. Cloud-KI-Dienste müssen sich weiterentwickeln, um den wachsenden Anforderungen gerecht zu werden. Dies erfordert Investitionen in die Infrastruktur, um die Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit zu verbessern, sowie die Entwicklung effizienter Modelle, die in der Lage sind, große Datenmengen schnell und genau zu verarbeiten. Mit diesen Verbesserungen können Cloud-KI-Dienste ihr volles Potenzial entfalten und einen bedeutenden Beitrag zur digitalen Transformation leisten. Das Priority Matrix: Fokus auf Transformative Technologien Im Vergleich zu vielen anderen Hype-Zyklen zeigt dieser eine außergewöhnlich hohe Anzahl von Innovationen mit transformativem oder hohem Nutzen. Technologien wie Composite AI und Computer Vision sind bereits auf dem Weg zur Massenakzeptanz und bieten erhebliche Wettbewerbsvorteile. In den nächsten zwei bis fünf Jahren werden weitere Innovationen wie Entscheidungsintelligenz, verkörperte KI und verantwortungsvolle KI an Bedeutung gewinnen und Unternehmen dabei helfen, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen. Innovationen, die fünf bis zehn Jahre von der breiten Akzeptanz entfernt sind, wie neuromorphes Computing, könnten völlig neue KI-Architekturen ermöglichen. Die Entwicklung dieser Technologien wird durch eine Flut neuer Ideen und unternehmerischer Initiativen vorangetrieben, die notwendig sind, um ihre volle Leistungsfähigkeit zu entfalten. KI-Führungskräfte sollten eine Balance zwischen der strategischen Erforschung potenziell transformierender Technologien und der Untersuchung von Innovationen finden, die keine umfassende Ingenieurs- oder Datenwissenschaftskenntnisse erfordern und sowohl als eigenständige Anwendungen als auch als Komponenten von Geschäftslösungen genutzt werden können. Off the Hype Cycle: Verdrängte Innovationen Einige Innovationen wurden aus dem diesjährigen Hype-Zyklus gestrichen, darunter: Operationelle KI-Systeme: Wurden in KI-Engineering integriert. Datenbeschriftung und -annotation: Relevanter für den Hype-Zyklus für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen 2024. KI-Maker- und Lehrkits: Aufgrund mangelnden Hypes gestrichen. Auf dem Vormarsch: Autonome Systeme Autonome Systeme sind selbstverwaltende physische oder Software-Systeme, die domänenspezifische Aufgaben ausführen und drei grundlegende Eigenschaften aufweisen: Autonomie, Lernen und Eigenständigkeit. Diese Systeme sind in der Lage, ihre eigenen Entscheidungen und Aufgaben autonom auszuführen, ihr Verhalten basierend auf Erfahrungen und sich ändernden Bedingungen anzupassen und ihre eigenen internen Zustände und Ziele zu erkennen. Die Flexibilität autonomer Systeme ist in Situationen wertvoll, in denen die Betriebsumgebung unvorhersehbar ist und eine Echtzeitüberwachung und -steuerung nicht praktikabel ist. Ihre Lernfähigkeit ist in Situationen wertvoll, in denen eine Aufgabe erlernt werden kann, obwohl kein gut verstandener Algorithmus existiert, um sie zu implementieren. Autonome Systeme stellen somit eine wichtige Entwicklung dar, um Geschäftsanpassungsfähigkeit, Flexibilität und Agilität zu ermöglichen, die mit herkömmlichen KI-Techniken allein nicht erreichbar sind. Quantum AI: Das Potenzial der Quantenmechanik nutzen Quantum AI befindet sich noch in einem embryonalen Stadium und erforscht die Schnittstelle zwischen Quantenmechanik und KI. Diese Technologie zielt darauf ab, die einzigartigen Eigenschaften der Quantenmechanik zu nutzen, um neue und leistungsstärkere KI-Algorithmen zu entwickeln, die über die Leistungsfähigkeit klassischer Systeme hinausgehen. Die kommerzielle Nutzung von Quantum AI könnte Organisationen dabei helfen, fortschrittliche KI-Analysen schneller durchzuführen und neue Arten von KI-Algorithmen zu entwickeln, die auf Quantencomputersystemen ausgeführt werden. Obwohl der geschäftliche Einfluss von Quantum AI derzeit gering ist, könnte diese Technologie in Zukunft erhebliche Wettbewerbsvorteile bieten, insbesondere in Bereichen wie der Medikamentenentwicklung, der Finanzoptimierung und der Materialwissenschaft. Der Einfluss von Smart Robots Smart Robots, die auf fortschrittlichen KI- und Sensortechnologien basieren, revolutionieren zahlreiche Industrien. Diese Roboter sind in der Lage, komplexe Aufgaben autonom zu erledigen und in verschiedensten Umgebungen zu operieren. In der Fertigung sorgen sie für höhere Effizienz und Präzision, während sie in der Logistik die Lieferketten optimieren. Auch im Gesundheitswesen kommen sie zunehmend zum Einsatz, um beispielsweise Patienten zu überwachen oder medizinische Geräte zu bedienen. Die Entwicklung von Smart Robots zeigt, wie KI und Robotik zusammenarbeiten, um innovative Lösungen für reale Probleme zu schaffen. First-Principles AI: Physikalische Gesetze in KI-Modelle integrieren First-Principles AI, auch physik-informierte KI genannt, integriert physikalische und analoge Prinzipien sowie Domänenwissen in KI-Modelle. Im Gegensatz zu rein digitalen KI-Modellen, die nicht unbedingt die grundlegenden Gesetze physikalischer Systeme einhalten und sich nicht gut auf neue Szenarien übertragen lassen, bietet FPAI eine zuverlässigere Darstellung des Kontexts und der physikalischen Realität. Dies führt zu einer verkürzten Trainingszeit, verbesserten Daten-Effizienz, besserer Generalisierung und größerer physikalischer Konsistenz. Fazit: Der Hype-Zyklus für Künstliche Intelligenz 2024 Die Künstliche Intelligenz schreitet unaufhaltsam voran, und das Verständnis der Phasen des Hype-Zyklus ist entscheidend für strategische Investitionen. Innovationsfreudige Unternehmen, die frühzeitig auf Composite-KI, Entscheidungsintelligenz und andere wegweisende Technologien setzen, können erhebliche Wettbewerbsvorteile erzielen. Im Kontext sich rasch entwickelnder Technologien bleiben ethische und regulatorische Fragen, sowie die Notwendigkeit einer sorgfältigen Risikoabwägung, zentrale Themen. Dennoch wird der fortgesetzte Fortschritt in der KI unsere Interaktionen mit Technologie und unseren Alltag grundlegend verändern. #KünstlicheIntelligenz #AI #GenerativeAI #Technologie #Innovation Gartner