Mit der Einführung von ChatGPT im November 2022 hat die künstliche Intelligenz im Jahr 2023 einen drastischen Wandel erfahren. Das letzte Jahr war Zeuge enormer spannender Entwicklungen im Bereich der KI, zu denen komplexe multimodale Modelle und eine florierende Open-Source-Landschaft gehören.
Im Jahr 2024 wird die künstliche Intelligenz für globale Unternehmen ein entscheidender Faktor sein.
Da sich die Unternehmen jedoch mehr auf die Echtzeitarbeit als auf Experimente konzentrieren, werden die Meinungen und Einschätzungen besser, auch wenn die generative KI die Tech-Welt weiterhin in Atem hält.
Die KI-Trends für 2024 zeigen, wie die Strategien für die Entwicklung und den Einsatz von KI immer ausgefeilter und vorsichtiger werden, ohne die Sicherheit, die Ethik und das sich verändernde regulatorische Umfeld aus den Augen zu verlieren.
Die wichtigsten KI- und Machine-Learning-Trends für 2024
Hier sind die beliebtesten KI- und Machine-Learning-Trends, auf die Sie sich im Jahr 2024 einstellen sollten.
Open-Source-KI
Die Entwicklung großer Sprachmodelle und anderer effektiver generativer KI-Systeme ist ein kostspieliger Prozess, der viel Rechenleistung und Daten erfordert.
Open-Source-KI ist jedoch für die Öffentlichkeit frei zugänglich und in der Regel kostenlos, so dass Forscher und Unternehmen den bestehenden Code verbessern und erweitern können.
Zu Beginn des Jahres gab es nur wenige generative Open-Source-Modelle, die häufig schlechter abschnitten als proprietäre Optionen wie ChatGPT.
Im Jahr 2023 wuchs das Feld jedoch erheblich und umfasste starke Open-Source-Konkurrenten wie die Mixtral-Modelle von Mistral AI und das Llama 2 von Meta. Dies hat das Potenzial, die Dynamik der KI-Landschaft im Jahr 2024 zu verändern, indem fortschrittliche KI-Modelle und -Tools entwickelt werden, die Sie in Ihrer KI-Karriere kennenlernen werden.
Agentenbasierte KI
Die agentenbasierte KI verlagert sich deutlich von der reaktiven zur proaktiven KI. Als fortschrittliche Systeme zeichnen sich KI-Agenten durch Proaktivität, Autonomie und die Fähigkeit zu eigenständigem Handeln aus.
Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen sind KI-Agenten in der Lage, ihre Umgebung zu verstehen, sich Ziele zu setzen und Maßnahmen zu ergreifen, um diese Ziele zu erreichen, ohne dass der Mensch direkt eingreifen muss. Herkömmliche KI-Systeme hingegen reagieren in erster Linie auf Benutzereingaben und folgen einer vorgegebenen Programmierung.
Im Rahmen der Umweltüberwachung könnte ein KI-Agent darauf trainiert werden, Daten zu sammeln, Trends zu erkennen und Präventivmaßnahmen zu ergreifen, um auf potenzielle Risiken zu reagieren, z. B. auf die ersten Anzeichen eines Waldbrandes.
Dies ist einer der KI Trends 2024, der aufgrund seiner positiven Aspekte unbedingt beachtet werden sollte.
Multimodale KI
Durch die Analyse mehrerer Eingabeformate, einschließlich Text, Grafik und Ton, geht die multimodale KI über die einfache Verarbeitung von Daten in einem Modus hinaus und nähert sich der Fähigkeit des Menschen, eine Vielzahl von Sinneseindrücken zu verarbeiten.
Das GPT-4-Modell von OpenAI hat multimodale Eigenschaften, die es dem Programm ermöglichen, sowohl auf Audio- als auch auf visuelle Eingaben zu reagieren.
Die realen Anwendungen der multimodalen KI sind zahlreich und nehmen ständig zu. Multimodale Modelle können beispielsweise medizinische Bildgebung im Kontext der Krankengeschichte und der genetischen Informationen eines Patienten auswerten, um die diagnostische Präzision im Gesundheitswesen zu verbessern.
Maßgeschneiderte generative KI-Modelle für Unternehmen
Große, universell einsetzbare Tools wie ChatGPT und Midjourney haben bei Nutzern, die generative KI erforschen, um KI-Fähigkeiten zu erwerben, ein größeres Interesse geweckt.
Kleinere, fokussiertere Modelle könnten sich jedoch für kommerzielle Anwendungsfälle als am robustesten erweisen, da der Bedarf an KI-Systemen, die spezielle Anforderungen erfüllen können, steigt.
Obwohl es möglich ist, ist der Aufbau eines neuen Modells von Grund auf für viele Unternehmen zu kostspielig, da es sehr ressourcenintensiv ist.
Stattdessen modifizieren die meisten Unternehmen bestehende KI-Modelle, um maßgeschneiderte generative KI zu entwickeln, beispielsweise durch eine Feinabstimmung ihrer Architektur oder die Optimierung von domänenspezifischen Datensätzen. Dies kann ein weniger kostspieliger Ansatz sein.
Zu den Vorteilen kundenspezifischer generativer KI-Modelle gehört, dass sie den Anforderungen von Nutzern und Nischenmärkten gerecht werden können. Maßgeschneiderte generative KI-Tools können für eine Vielzahl von Anwendungen entwickelt werden, z. B. für die Dokumentenanalyse, das Lieferkettenmanagement und den Kundendienst.
Abrufgestützte Generierung
Retrieval-Augmented Generation (RAG) hat sich zu einer Technik zur Verringerung von Halluzinationen entwickelt, mit potenziell tiefgreifenden Auswirkungen auf die Einführung von KI in Unternehmen.
RAG steigert sowohl die Präzision als auch die Relevanz von KI-generierten Inhalten, indem es die Texterzeugung mit dem Information Retrieval kombiniert. Sie ermöglicht den LLMs den Zugriff auf externe Daten, wodurch sie in der Lage sind, präzisere und kontextbezogene Antworten zu geben.
Dadurch, dass nicht mehr alle Informationen direkt im LLM gespeichert werden müssen, ergibt sich auch ein kleineres Modell, was die Effizienz steigert und die Kosten senkt.
Diese Vorteile sind besonders verlockend für Geschäftsanwendungen, bei denen aktuelles Faktenwissen unerlässlich ist. So können Unternehmen RAG mit Basismodellen einsetzen, um virtuelle Assistenten und Chatbots zu entwickeln, die effektiver sind.
Schatten-KI
Schatten-KI ist bei Mitarbeitern beliebt, die schnelle Lösungen für Probleme benötigen oder neue Technologien schneller kennenlernen möchten, als es die autorisierten Kanäle erlauben.
Bei der Schatten-KI handelt es sich um einen typischen benutzerfreundlichen KI-Chatbot, den Mitarbeiter einfach in ihrem Webbrowser ausprobieren können, ohne dass eine Überprüfung und Genehmigung durch die IT-Abteilung erforderlich ist.
Positiv ist, dass man Wege findet, diese neue Technologie zu nutzen, was von Innovationsgeist zeugt. Es besteht jedoch auch ein Risiko, da die Endnutzer nicht über das notwendige Wissen über Datenschutz, Sicherheit und Compliance verfügen.
Im Jahr 2024 werden Unternehmen die Schatten-KI mit Hilfe von Governance-Rahmenwerken verwalten müssen, die ein ausgewogenes Verhältnis zwischen der Unterstützung von Innovationen und dem Schutz von Sicherheit und Privatsphäre herstellen.
Fazit
Diese Trends zeigen, wie sich KI und Anwendungen des maschinellen Lernens in einer Reihe von Sektoren und Bereichen weiter ausbreiten und diversifizieren. Es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, die Entwicklungen zu beobachten und sich anzupassen, wenn sich das Feld weiterentwickelt, um auch 2024 noch die Nase vorn zu haben.
Unternehmen sollten darauf achten, die notwendigen Governance-Rahmenwerke zu entwickeln, um Innovationen zu unterstützen und gleichzeitig Sicherheit und Datenschutz zu gewährleisten. Die Nutzung von KI erfordert ein gewisses Maß an Wissen und Bewusstsein für Datenschutz, Sicherheit und Compliance. Unternehmen sollten sich daher auf kontinuierliche Weiterbildung und Anpassung vorbereiten. Nur so können sie auch in Zukunft erfolgreich sein und von den Fortschritten in der KI profitieren.