IT-Prognosen 2018: Neue Herausforderungen für IT-Experten bei IoT, AI und Security

Das Ende des Jahres ist die Zeit für Rückblicke, aber auch Prognosen. Die sich als "Head Geeks" bezeichnenden Experten von SolarWinds haben sich für letzteres entschieden und geben einen Ausblick auf die wichtigsten Trends im IT-Umfeld 2018. [...]

Prognose 3: AI – Fluch oder Segen?
Die Integration von KI und Maschine Learning-Funktionen wird weitgehend als zentraler Bestandteil für den Geschäftserfolg der kommenden Jahre betrachtet. Obwohl diese Technologie den Geschäftsführern bahnbrechende Möglichkeiten bietet, birgt die künstliche Intelligenz auch große Unsicherheit in Bezug auf die Auswirkungen auf die Arbeitsplätze – und zwar nicht nur in der IT, sondern für Fachleute in einer Vielzahl von Branchen.
Obwohl dies eine berechtigte Sorge ist – und eine, die von großen Anbietern wie Google, Microsoft und Amazon erzeugt wurde – gehen die SolarWinds-Experten davon aus, dass 2018 die Automatisierungsangst abnehmen wird und dass immer mehr Unternehmen KI und Maschine Learning als einen Weg akzeptieren, um die vorhandenen menschlichen Ressourcen zu erweitern.
Tatsächlich ist es so, dass Angst, Unsicherheit und Zweifel in Bezug auf die Auswirkungen von KI und maschinellem Lernen dem ähneln, was Menschen immer bei neuen und schnell aufkommenden Technologien empfinden. In der Tat hat die Automatisierung in der Vergangenheit sogar mehr Arbeitsplätze geschaffen, indem die Kosten und der Zeitaufwand für kleinere Aufgaben verringert wurden und die Mitarbeiter die Arbeiten übernommen haben, die nicht automatisiert werden können und menschliche Arbeit erfordern.
Das Gleiche gilt für KI und maschinelles Lernen. Neue Tools (z. B. KI-fähige Sicherheitssoftware) und Funktionen (beispielsweise das Nutzen von Maschine Learning zur Fern-Erkennung von Wartungsbereichen in einer Ölpipeline) schaffen neue Grundlagen für Effizienz und Effektivität in allen Branchen und bieten Unternehmen die Möglichkeit, ihre Mitarbeiter für andere Arbeiten einzusetzen. Gleichzeitig erfordern viele neue Funktionen immer noch eine menschliche Aufsicht: Damit eine Maschine feststellen kann, ob etwas Prognostiziertes (predictive) vielleicht zum optimal Empfohlenen (prescriptive) werden könnte, ist zum Beispiel menschliches Eingreifen erforderlich. So kann beispielsweise eine Maschine nur die Umgebungsvariablen berücksichtigen, die ihr gegeben wurden – sie kann sich nicht entscheiden, neue Variablen zu berücksichtigen. Das könnte nur ein Mensch tun.
Für IT-Profis bedeutet dies, dass sie ihre Fähigkeiten im Bereich KI- und Automatisierung weiter ausbauen müssen, vor allem in Bereichen wie Programmieren, ein grundlegendes Verständnis der Algorithmen, die KI und Maschine Learning steuern, und sie müssen angesichts der immer komplexer werdenden Cyberangriffe die Sicherheit stetig verbessern. Für Stakeholder in anderen Branchen wird es eine Herausforderung für das kommende Jahr sein, den Mehrwert einer so breit aufgestellten Technologie wie KI oder Maschine Learning herauszuarbeiten und den ROI an Entscheidungsträger zu kommunizieren.