GenAI im Gartner Hype-Cycle Bis 2026 nutzen mehr als 80 Prozent der Unternehmen generative KI-APIs

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Nach Erkenntnissen des Marktforschungs- und Beratungsunternehmens Gartner setzen bis zum Jahr 2026 mehr als 80 Prozent der Unternehmen GenAI-Programmierschnittstellen (APIs) oder Modelle ein und/oder GenAI-fähige Anwendungen in Produktionsumgebungen. 2023 waren es noch weniger als 5 Prozent.

GenAI steht für generative KI. Und die steht bei den meisten Unternehmen weit ober in ihrer IT-Agenda. Kein Wunder, dass die generative Künstliche Intelligenz (KI) sich auf dem Gipfel der überhöhten Erwartungen im Hype Cycle for Emerging Technologies von Gartner, Inc. befindet und voraussichtlich innerhalb von zwei bis fünf Jahren einen transformativen Nutzen erzielen wird.

Arun Chandrasekaran, Distinguished VP Analyst bei Gartner, fasst das zusammen: „Generative KI ist zu einer Top-Priorität für die C-Suite geworden und hat die Entwicklung neuer Tools jenseits von Basismodellen maßgeblich vorangetrieben.“ Und er fügt an: „Die Nachfrage nach generativer KI steigt in vielen Branchen, zum Beispiel im Gesundheits- und Rechtswesen, in Biowissenschaften sowie bei Finanzdienstleistungen und dem öffentlichen Sektor.

Insgesamt also ist Generative KI aber Teil des umfassenderen Themas einer aufstrebenden KI, einem Schlüsseltrend in diesem Hype Cycle, der neue Möglichkeiten für Innovationen schafft. Der Hype Cycle for Emerging Technologies ist einzigartig unter den Hype Cycles von Gartner, da er die wichtigsten Erkenntnisse aus den mehr als 2.000 Technologien und angewandten Frameworks, die Gartner jedes Jahr untersucht, in eine prägnante Reihe von aufstrebenden Technologien zusammenfasst, die man kennen muss. Diese Technologien haben das Potenzial, in den nächsten zwei bis zehn Jahren einen transformativen Nutzen zu bringen.

Im Gartner Hype Cycle 2023 für generative KI wurden nun Schlüsseltechnologien identifiziert, die zunehmend in viele Unternehmensanwendungen integriert werden. Drei Innovationen, die in den nächsten zehn Jahren einen großen Einfluss auf Unternehmen haben werden, sind GenAI-fähige Anwendungen, Basismodelle und KI-Vertrauens-, Risiko- und Sicherheits-Management (AI TRiSM) (siehe Abbildung 1).

GenAI-fähige Anwendungen

GenAI-fähige Anwendungen nutzen GenAI für die Benutzererfahrung (UX) und die Aufgabenerweiterung, um die Erledigung der vom Benutzer gewünschten Ergebnisse zu beschleunigen und zu unterstützen. In dem Maße, in dem Anwendungen mit GenAI aktiviert werden, wird dies ein breites Spektrum von Fähigkeiten innerhalb der Belegschaft durchdringen.

Chandrasekaran dazu: „Das gängigste Muster für in GenAI eingebettete Funktionen ist heute Text-to-X, das den Zugang von Arbeitnehmern zu ehemals spezialisierten Aufgaben durch ´Prompt-Engineering` mit natürlicher Sprache demokratisiert.“ Allerdings seien diese Anwendungen noch mit Hindernissen wie Halluzinationen und Ungenauigkeit behaftet, die die Breitenwirkung und Akzeptanz einschränken können.“

Grundlegende Modelle

Eine besondere Rolle dabei spielen so genannte Foundation Models. Laut Chandrasekaran sind sie ein wichtiger Schritt nach vorn für die KI, da sie ein massives Pre-Training und eine breite Anwendbarkeit für Anwendungsfälle böten: „Foundation-Modelle werden die digitale Transformation im Unternehmen vorantreiben, indem sie die Produktivität der Mitarbeiter verbessern, die Kundenerfahrung automatisieren und verbessern und die kostengünstige Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen ermöglichen.“

So wundert es nicht, dass Foundation-Modelle sich auf dem Gipfel der überhöhten Erwartungen im Hype Cycle befinden. Gartner prognostiziert, dass bis 2027 rund 60 Prozent der Anwendungsfälle für die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) auf Basismodellen beruhen werden, was einen erheblichen Anstieg von weniger als 5 Prozent im Jahr 2021 darstellt.

Der Rat an die Unternehmen: „Technologieführer sollten mit Modellen beginnen, die eine hohe Genauigkeit in der Leistungsrangliste aufweisen, die über eine hervorragende Unterstützung durch das Ökosystem verfügen und die angemessene Sicherheits- und Datenschutzvorkehrungen für Unternehmen bieten", so Chandrasekaran.

KI-Vertrauens-, Risiko- und Sicherheits-Management (AI TRiSM)

AI TRiSM gewährleistet die Steuerung von KI-Modellen, Vertrauenswürdigkeit, Fairness, Zuverlässigkeit, Robustheit, Effizienz und Datenschutz. AI TRiSM umfasst Lösungen und Techniken für die Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von Modellen, die Erkennung von Daten- und Inhaltsanomalien, den Schutz von KI-Daten, den Betrieb von Modellen und die Abwehr von Angriffen durch Angreifer.

Der Gartner-Analyst bemerkt: „Unternehmen, die KI-Risiken nicht konsequent managen, sind exponentiell geneigt, negative Ergebnisse zu erleben, wie Projektausfälle und Datenschutzverletzungen.“ Und die Gefahren sind durchaus erheblich. „Ungenaue, unethische oder unbeabsichtigte KI-Ergebnisse, Prozessfehler und Eingriffe von böswilligen Akteuren können zu Sicherheitsmängeln, finanziellen und Reputationsverlusten oder Haftung und sozialem Schaden führen“, erläutert Chandrasekaran.

AI TRiSM sei ein wichtiges Rahmenwerk für die Bereitstellung verantwortungsvoller KI und wird voraussichtlich innerhalb von zwei bis fünf Jahren die allgemeine Akzeptanz erreichen. Und die Gartner-Prognose: Bis 2026 werden Unternehmen, die KI-Transparenz, -Vertrauen und -Sicherheit operationalisieren, eine 50-prozentige Verbesserung ihrer KI-Modelle in Bezug auf Akzeptanz, Geschäftsziele und Nutzerakzeptanz erreichen.

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