Die fünf wichtigsten Triebkräfte der KI-Revolution

Die Technologie der künstlichen Intelligenz ist in ihrem Potenzial mit der Erfindung der Dampfmaschine oder dem Siegeszug des Internets vergleichbar. Was wir aktuell erleben, ist also nicht weniger als eine epochale Disruption, die die Art, wie Menschen weltweit leben und arbeiten, grundlegend verändern wird. Dafür ist eine ganze Reihe von Faktoren verantwortlich, die sich gegenseitig beeinflussen und verstärken. [...]

Tim Strohschneider ist Head of GenAI bei adesso. (c) adesso

Das Zeitalter der künstlichen Intelligenz (KI) ist längst angebrochen, doch es ist kein Selbstläufer. Die KI-Revolution ist vielmehr das folgerichtige Resultat von Entwicklungen, die klaren Linien folgen. Der IT-Dienstleister adesso identifiziert die entscheidenden Faktoren.

Der Weg von Digitalisierung und Entmaterialisierung

Streaming statt Schallplatte, Digital Pay statt Bargeld, KI-Assistent statt Berater aus Fleisch und Blut. Wenn wir uns vorstellen, wie viele materielle Produkte alleine durch Smartphone-Apps überflüssig geworden sind, wird klar, dass immer mehr physische Objekte verschwinden und stattdessen digital repräsentiert werden. Zugleich werden diese digitalen Objekte immer stärker vernetzt, etwa im Internet of Things oder im Internet-of-Everything. Der KI-Entwicklung stehen dadurch immer mehr und qualitativ hochwertigere Daten zur Verfügung.

Der Einfluss von Big Data

Verschiedene Quellen wie Sensoren, digitale Prozesse oder soziale Medien erzeugen in Unternehmen Unmengen an Daten – immer häufiger auch in Echtzeit. Sie können sich bei der KI-Nutzung also auf ein großes, umfassendes, aktuelles und schnell wachsendes Reservoir an Daten (Volume) stützen. Neben der reinen Datenmenge ist Big Data definiert durch die hohe Geschwindigkeit der Datenverarbeitung (Velocity), dem Umfang und Format der Datenquellen (Variety), die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten (Veracity) und deren Bedeutung für spezifische Anwendungen (Value).

Moore´s Law und das Reiskorn-Phänomen

Das Moore‘sche Gesetz beschreibt, was bei exponentiellem Wachstum aus dem berühmten Reiskorn auf dem ersten Schachbrettfeld wird. Durch einfache Verdoppelung von Feld zu Feld entsteht auf dem 64. Feld eine gigantische Menge von Körnern mit einem Gewicht von 461 Millionen Tonnen. Entsprechend rasend schnell entwickelt sich auch die IT-Technologie und treibt die KI-Entwicklung im selben Tempo mit an – und tut dies weiter. Dieses Wachstum bildet die technische Grundlage für immer leistungsfähigere IT-Architekturen, die wiederum die Basis für die sprunghafte Weiterentwicklung der Künstlichen Intelligenz bereitstellen.

Der Strom der Investitionen

Für die KI-Entwicklung stehen riesige Investitionssummen bereit. Sie gilt als Innovationstreiber Nummer Eins und bringt neue Produkte und Services hervor, die Marktanteile, Machtpositionen und Einflusssphären verschieben werden. Bloomberg Intelligence prognostizierte bereits letztes Jahr ein Wachstum des Umsatzvolumens für Generative AI bis 2032 auf schätzungsweise rund 1,3 Billionen US-Dollar – Tendenz steigend. Allein 280 Milliarden US-Dollar entfallen dabei auf den Software-Markt. Dieser anhaltende Aufstieg wird wirtschaftliche, arbeitsmarktspezifische und geopolitische Dynamiken beeinflussen. Handel und Unternehmen sind dadurch ebenso herausgefordert wie Gesellschaften und Regierungen.

Der Hype Cycle technologischer Innovationen

Mit diesen Triebfedern im Rücken folgt KI dem typischen Hype-Cyle-Muster, den das Marktforschungsunternehmen Gartner definiert hat. Demnach kennzeichnen fünf Phasen die Entwicklung neuer Technologien. Diese umfassen erstens eine Initialphase, die das Interesse für eine neue Technologie weckt; zweitens eine Phase überschäumender Erwartungen; drittens das Tal der Ernüchterung; viertens den Weg der Einsicht mit sinnvoller praktischer Umsetzung und zuletzt die produktive Reife. Nicht alle Technologien folgen dem Weg oder schaffen es bis zur letzten Stufe. Für KI dagegen steht dies außer Frage.

Der KI-Boom ebnet den Weg für beispiellose Fortschritte und Effizienz in den verschiedensten Sektoren, vom natürlich wirkenden Chatbot bis hin zu Steuerungssystemen kritischer Infrastrukturen. Das Verständnis dafür, wie KI Unternehmen und Organisationen stärken und neue Potenziale freisetzen kann, wird immer mehr zu dem wohl wichtigsten Kompetenz- und Differenzierungsmerkmal – und wird dies für absehbare Zeit auch bleiben.

* Tim Strohschneider ist Head of GenAI bei adesso.


Mehr Artikel

News

KI ist das neue Lernfach für uns alle

Die Mystifizierung künstlicher Intelligenz treibt mitunter seltsame Blüten. Dabei ist sie weder der Motor einer schönen neuen Welt, noch eine apokalyptische Gefahr. Sie ist schlicht und einfach eine neue, wenn auch höchst anspruchsvolle Technologie, mit der wir alle lernen müssen, sinnvoll umzugehen. Und dafür sind wir selbst verantwortlich. […]

Case-Study

Erfolgreiche Migration auf SAP S/4HANA

Energieschub für die IT-Infrastruktur von Burgenland Energie: Der Energieversorger hat zusammen mit Tietoevry Austria die erste Phase des Umstieges auf SAP S/4HANA abgeschlossen. Das burgenländische Green-Tech-Unternehmen profitiert nun von optimierten Finanz-, Logistik- und HR-Prozessen und schafft damit die Basis für die zukünftige Entflechtung von Energiebereitstellung und Netzbetrieb. […]

FH-Hon.Prof. Ing. Dipl.-Ing. (FH) Dipl.-Ing. Dr. techn. Michael Georg Grasser, MBA MPA CMC, Leiter FA IT-Infrastruktur der Steiermärkischen Krankenanstaltengesellschaft m.b.H. (KAGes). (c) © FH CAMPUS 02
Interview

Krankenanstalten im Jahr 2030

Um sich schon heute auf die Herausforderungen in fünf Jahren vorbereiten zu können, hat die Steiermärkische Krankenanstaltengesellschaft (KAGes) die Strategie 2030 formuliert. transform! sprach mit Michael Georg Grasser, Leiter der Fachabteilung IT-Infrastruktur. […]

News

Risiken beim Einsatz von GenAI in vier Schritten senken

Die Themen Datenschutz und Modellverwaltung sind in der Datenwissenschaft zwar nicht neu, doch GenAI hat ihnen eine neue Dimension der Komplexität verliehen, die Datenschutzbeauftragte vor neue Herausforderungen stellt. Die Data-Science-Spezialisten von KNIME haben die Potenziale und Risiken der KI-Nutzung beim Einsatz bei der Datenarbeit zusammengefasst und empfehlen vier Schritte zur Risikominimierung. […]

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*