Das sind die KI-Trends der Zukunft

Künstliche Intelligenz (KI) muss reifer und verantwortungsvoller werden. So sieht es zumindest Marktforscher Gartner, der sich in einem seiner Hype Cycles mit KI-Trends auseinandersetzt. Demnach hat die Technologie vielerorts das Potenzial, auf breiter Ebene eingeführt zu werden, jedoch erst in zwei bis fünf Jahren. Als Beispiel nennen die Marktanalysten Edge AI, also Geräte und Architekturen, die KI-Berechnungen direkt an der Datenquelle – am Rande des Netzwerks – ermöglichen.

"Verantwortungsvolle KI" liegt laut Marktforscher Gartner im Trend. (Source: Gartner)

Verantwortungsvolle KI

Neben Edge AI werden auch Computer Vision, Entscheidungsintelligenz und maschinelles Lernen den Markt in den kommenden Jahren stark verändern, prognostiziert Gartner. Die meisten der aufkommenden KI-Technologien lassen sich in vier Trends zusammenfassen. Der erste ist der Trend hin zu verantwortungsvoller KI. Der Ansatz gewinnt zunehmend an Bedeutung, zumal auch immer häufiger Fehler in Algorithmen bekannt werden. Diese wiederum entstehen aufgrund von Verzerrungen in den Daten, die den Berechnungsmodellen zugrunde liegen. Ein bekanntes Beispiel eines solchen Fehlers lieferte unlängst das soziale Netzwerk Facebook, dessen KI schwarze Menschen mit Affen verwechselte.

Grosse, kleine und breite Daten

Um die Entscheidungsfindung in einem komplexen Umfeld zu optimieren, brauchen Daten-getriebene Unternehmen eine grössere Vielfalt an Daten. Laut Gartner dürften viele Unternehmen deswegen von Big Data zu Small und Wide Data übergehen. "Bei Small Data geht es um die Anwendung von Analysetechniken, die weniger Daten benötigen, aber dennoch nützliche Erkenntnisse liefern, während Wide Data die Analyse und Synergie verschiedener Datenquellen ermöglichen", lässt sich Gartner-Analystin Shubhangi Vashisth zitieren.

Operationalisierung von KI-Plattformen

Wenn KI-Technologien reifen sollen, reicht es nicht, sie verantwortungsvoll einzusetzen. Laut Gartner müssen sie auch einfach zu benutzen sein. Die Analysten berufen sich auf eine selbst durchgeführte Studie, laut der es nur die Hälfte der untersuchten KI-Projekte von der Pilot- zur Produktionsphase geschafft haben. Innovationen wie KI-Orchestrierung, Automatisierungsplattformen und Modell-Operationalisierung (ModelOps) werden für die wachsende Akzeptanz von KI entscheidend sein.

Ressourcen effizient nutzen

Wie in vielen anderen Bereichen stellt sich auch bei der Entwicklung von KI-Technologien die Frage der Nachhaltigkeit. Es gibt bereits Tools und Ansätze, um die Energieeffizienz der genutzten IT-Ressourcen zu maximieren. Gartner nennt unter anderem Composite AI, also die Kombination verschiedener KI-Techniken, um das beste Ergebnis zu erzielen, aber auch generative KI-Technologien.

Es ist nicht das erste Mal, dass Gartner sich mit Trends im KI-Bereich befasst. Vor bald zwei Jahren prognostizierte das Unternehmen beispielsweise, dass KI dereinst zwei Drittel der Manager-Aufgaben automatisieren werde. Etwas aktueller, aber dafür nicht nur mit Bezug auf KI, veröffentlichte Gartner eine Liste aufstrebender Technologien, darunter NFTs, souveräne Cloud-Dienste und homomorphe Verschlüsselung.