Die perfekte Kombination, um 2024 das vernetzte Unternehmen Wirklichkeit werden zu lassen. [...]
Fünf neue Anwendungsfälle für Künstliche Intelligenz, die 2024 die ereignisgesteuerte Integration in den Mittelpunkt der Technologieentwicklung stellen.
Lohnt es sich angesichts des Siegeszugs der KI in der Technologiebranche, künstliche Intelligenz einzusetzen, nur um mit dem Trend Schritt zu halten? Nein, sagt Edward Funnekotter, Chief Architect und KI Officer bei Solace, in seinem Technologe-Forecast für 2024. Zwar werden Unternehmen wegen des KI-Booms mehr in interne Ressourcen, vor allem in qualifizierte Mitarbeiter, investieren. Aber was ist der erste Schritt? Wo sind die Belege für den Nutzen? Für Edward Funnekotter liegt der Schlüssel darin, sich auf den geschäftlichen Mehrwert zu konzentrieren.
Es steht außer Frage, dass sich die KI weiterentwickeln und ihr Einsatz zunehmen wird – und dass sich die Technologiebudgets entsprechend verschieben werden. IDC geht davon aus, dass die Verlagerung der IT-Ausgaben in Richtung KI schnell und gründlich erfolgen wird und dass keine Branche und Anwendung davon unberührt bleibt. Schon im kommenden Jahr, so die Einschätzung, werden die Global-2000-Unternehmen fast 50 % ihrer IT-Ausgaben für KI-Entwicklungen und KI-Anwendungen einsetzen, was die Produktentwicklung beschleunigen wird.
Maximierung des geschäftlichen Nutzens
Ich sehe 2024 als das Jahr, in dem Unternehmen beginnen, den geschäftlichen Nutzen von KI in den Vordergrund zu stellen. Heute sind die meisten KI-Anwendungen Large Language Models oder generative KI für Text und Bilder – und damit eher Spielereien für Verbraucher. Wenn Unternehmen ihre Prioritäten festlegen, sollten sie sich auf den Wert von KI-Erweiterungen für ihre Produkte konzentrieren. Aber auch jedes intern eingesetzte Tool kann über KI-Funktionen verfügen, die einen geschäftlichen Mehrwert mit sich bringen. Diese Erweiterungen treiben jedoch die Abonnementpreise in die Höhe – manchmal verdoppeln sich die Kosten pro Nutzer des Tools sogar.
Es ist eindeutig ein Balanceakt, das Kosten-Nutzen-Verhältnis in die richtige Richtung zu lenken, damit die Unternehmen einen echten Mehrwert erhalten und nicht ihr Geld zum Fenster hinauswerfen.
Vorhersage Nr. 1: Künstliche Intelligenz wird sich ihre Sporen für intelligente Anwendungen verdienen – aber nur mit den richtigen Daten
2024 werden KI und Daten zu intelligenten Anwendungen „produktisiert“, um einen Mehrwert und intelligente Erkenntnisse zu liefern. In seinen strategischen IT-Trends für 2024 definiert Gartner intelligente Anwendungen als Verbraucher- oder Geschäftsanwendungen, die mit KI und verknüpften Daten aus Transaktionen und externen Quellen angereichert sind.
Denn in einer Welt, in der KI allgegenwärtig ist, sind Daten das entscheidende Gut, um KI-Modelle und -Anwendungen zu füttern. Deshalb ist derzeit eine regelrechte Jagd nach Daten im Gange.
Zwei Herausforderungen stehen der Erfassung von großen Datenmengen Stil im Weg: Silos sind immer auch Datensilos
Technologieanbieter und Dienstleister haben das erkannt und werden ihre Investitionen in zusätzliche Datenbestände intensivieren, um ihre Wettbewerbsposition zu verbessern. Das ist auch nötig, denn laut IDC verknüpfen nur 12 % der Unternehmen Kundendaten abteilungsübergreifend und 42 % der Firmen nutzen ihre Daten nicht ausreichend.
… und Unified Control wird benötigt
Damit KI und Daten zusammenarbeiten können, sind ein vernetztes Unternehmen und Unified Control erforderlich. IT-Teams müssen in den kommenden Jahren damit beginnen, die Entwicklung weg von einigen wenigen Basissystemen und hin zu einer einheitlichen ausgereiften Plattform zu steuern, die den Betrieb von Infrastruktur, Daten, KI-Diensten, Geschäftsanwendungen und Prozessen orchestriert.
Das bedeutet, Daten in Bewegung zu setzen, um die richtigen Daten an die richtigen Stellen zu bringen und sie überall auf der Welt nutzen zu können.
Vorhersage Nr. 2: Zusammen ermöglichen Datenmobilität und KI intelligente Anwendungen – dabei dreht sich alles um das Event Mesh!
2024 müssen Unternehmen von der reinen Daten-„Generierung“ zur Daten- und Entscheidungs-„Geschwindigkeit“ übergehen. Das erfordert ein Event Mesh, also ein Netzwerk von miteinander verbundenen Event Brokern, das die Verteilung von Ereignisinformationen zwischen Anwendungen übernimmt. Die Verwendung eines Event Mesh ermöglicht es, KI-Schlussfolgerungen zu überlagern und so schrittweise neue Informationen hinzuzufügen.
Um das zu veranschaulichen, betrachten wir eine praktische Anwendung, die KI mit einem Event Mesh verknüpft, um auf die analoge Natur der Welt zu reagieren und verschiedene Eingaben wie Audio, Video und Text zu verarbeiten.
Stellen Sie sich eine Incident-Management-Anwendung vor, die ein Firmengebäude überwacht. Im Gebäude gibt es Wachpersonal und Sicherheitskameras, um auf Ereignisse auf dem Gelände reagieren zu können. Es gibt aber auch unbeteiligte Personen und Mitarbeiter, die die Möglichkeit haben, wichtige Informationen per SMS an die Anwendung zu senden.
Partner bei der Lösung von Problemen in Echtzeit
KI-Agenten, die jeweils eine bestimmte Rolle spielen, können Ereignisse aus diesen Eingaben abonnieren, um sie in konsumierbare Events umzuwandeln. Innerhalb des Netzwerks werden diese Eingaben auf der Grundlage einer hierarchischen Beschreibung des Ereignisses an das entsprechende Modell weitergeleitet.
Angenommen, ein Wachmann meldet per Funk, dass es im Empfangsbereich ein Problem gibt. Das ist für die Incident-Management-Anwendung zunächst einmal nutzlos. Wenn man die Meldung jedoch durch ein Sprache-zu-Text-Modell umwandelt und das Ereignis durch den Text ergänzt, kann sie an das Incident-Management weitergeleitet werden, das nun eine verarbeitbare Beschreibung der Meldung des Wachmanns hat.
Die Anwendung könnte dann das Large Language Model (LLM) der KI nutzen, um zu entscheiden, welche Aktion bei dem vorliegenden Problem sinnvoll ist. Einige Aktionen müssen möglicherweise mündlich weitergegeben werden. In diesem Fall kann die Information durch das Sprachsynthese-Modell verarbeitet und der so generierte Text auf dem Funkgerät des Wachmanns abgespielt werden.
Natürlich werden diese Informationen noch ergänzt und an das Incident-Management weitergeleitet, alles vollständig von der KI gesteuert. Die Informationen können dann in das Event Mesh eingespeist werden, um automatisch die nächsten Schritte auszulösen, wie z.B. das Aktivieren und Deaktivieren von Alarmen oder das Alarmieren von Notfalldiensten, damit diese sich um den Vorfall kümmern können.
Wichtig ist, dass ein Event Mesh in Kombination mit KI eine Reihe von analogen Ereignissen in einen optimierten Informationsfluss umwandelt, so dass in extrem kurzer Zeit Erkenntnisse gewonnen werden können. Wie das Beispiel zeigt, kann der geschäftliche Nutzen enorm sein.
Vorhersage Nr. 3: 2024 wird das Jahr des „Platform Engineers“, der die Modernisierung der Unternehmenssoftware beschleunigt
Aber solche Anwendungen bleiben Theorie, wenn man nicht in der Lage ist, sie zu entwerfen und zu entwickeln. Deshalb ist es spannend, dass laut Gartner Themen wie Platform Engineering 2024 an Bedeutung gewinnen werden. Platform Engineering ist ein neuer Trend zur Modernisierung der Softwarebereitstellung in Unternehmen, insbesondere im Hinblick auf die digitale Transformation. Es handelt sich um einen Ansatz, der die Bereitstellung von Anwendungen und die Geschwindigkeit, mit der sie geschäftlichen Nutzen bringen, beschleunigen kann.
Das Konzept verbessert die Produktivität der Entwickler durch Self-Service-Funktionen mit automatisierten Infrastrukturoperationen. Dazu gehört der systematische Aufbau und Betrieb interner Selbstbedienungsplattformen.
Jede Plattform ist eine Schicht, die von einem dedizierten Produktteam erstellt und gewartet wird und die Bedürfnisse der Benutzer durch Schnittstellen zu Werkzeugen und Prozessen unterstützt. Ziel des Plattform-Engineerings ist es, die Entwicklung zu optimieren und die Bereitstellung des Kundennutzens durch die Produktteams zu beschleunigen.
Gartner prognostiziert, dass 80 % der Softwareentwicklungsunternehmen bis 2026 Plattformteams einrichten und dass 75 % dieser Teams Selbstbedienungsportale für Entwickler nutzen werden.
Vorhersage Nr. 4: Entwickler werden Künstliche Intelligenz einsetzen, um die Entwicklungszyklen von Software zu straffen
Das Jahr 2024 wird auch wachsende Möglichkeiten für den Einsatz von KI in der Anwendungsentwicklung mit sich bringen. In welchem Ausmaß, ist umstritten. Die Analysten von Forrester prognostizieren beispielsweise, dass generative KI-Bots, die sie als TuringBots bezeichnen, eine wesentliche Rolle dabei spielen werden, die Lebenszyklen der Softwareentwicklung um 15 bis 20 Prozent zu verkürzen.
Meiner Meinung nach wird es noch einige Zeit dauern, bis Entwicklungsteams KI-Bots vollständig in den Lebenszyklus ihrer Softwareentwicklung integrieren. Aber der Wille ist da – und es besteht kein Zweifel, dass KI-Technologien wie generative KI und maschinelles Lernen (ML) Softwareingenieure bei der Erstellung, dem Testen und der Bereitstellung von Anwendungen unterstützen werden, um die Entwicklung zu beschleunigen.
Ich glaube, dass Entwicklungsunternehmen 2024 mehr Zeit damit verbringen werden, ihre Softwareentwicklungszyklen durch die KI-Brille zu betrachten, um besser einschätzen zu können, wo bestehende Prozesse flexibel genug sind, um KI so zu integrieren, dass echter Mehrwert entsteht.
Ein Beispiel hierfür sind KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge, die in die Entwicklungsumgebung eines Ingenieurs integriert werden, um Code zu generieren, Legacy-Code in moderne Sprachen zu übersetzen, die Umwandlung von Design in Code zu ermöglichen und die Testmöglichkeiten für Anwendungen zu erweitern.
Vorhersage Nr. 5: Lassen Sie mit dem Jahr 2023 Altsysteme hinter sich und starten Sie eine Welle der Integration
Trotz des Ansturms auf Echtzeit- und KI-gesteuerte Prozesse werden große, heterogene Organisationen weiterhin nur eingeschränkt in der Lage sein, einen optimalen Geschäftswert zu erzielen, weil sie auf eine komplexe Mischung von veralteten und/oder isolierten Systemen angewiesen sind. Erinnern Sie sich nur an die IDC-Statistik, wonach derzeit lediglich 12 % der Unternehmen Kundendaten abteilungsübergreifend vernetzen! Constellation Research stimmt dem zu und stellt fest, dass „nur wenige Unternehmen ihre Daten im Griff haben“.
Deshalb glaube ich, dass die Flut von KI-Daten die Dringlichkeit einer ereignisgesteuerten Integration in der gesamten Branche erhöhen wird. Dazu gehört die Kombination von Datentransformation und Konnektivitätsattributen eines iPaaS mit der dynamischen Echtzeit-Choreografie eines Event Brokers und eines Event Mesh.
Nur in einer solchen Unternehmensarchitektur können neue und alte Systeme zusammenarbeiten, um nahtlose digitale Erlebnisse in Echtzeit zu bieten und Ereignisse über Abteilungen, Regionen, lokale Systeme und IoT-Geräte hinweg in einer Cloud- oder sogar Multi-Cloud-Umgebung miteinander zu verknüpfen.
Beispiel HEINEKEN: das Bier und die Daten im Griff
Stellen Sie sich eine Organisation von der Größe der internationalen Brauerei HEINEKEN vor, die Tausende von geschäftskritischen Anwendungen in 190 Ländern betreibt. Um sein Ziel zu erreichen, die „am besten vernetzte Brauerei der Welt“ zu werden, hat das Unternehmen seine EverGreen-Geschäftsstrategie eingeführt, die auf einer Verlagerung zu einer ereignisgesteuerten Integration basiert.
Früher gab es bei HEINEKEN Hunderte oder Tausende von Punkt-zu-Punkt-Szenarien. Heute werden One-to-Many-Integrationsmuster genutzt, bei denen eine Anwendung ein Ereignis (z. B. eine Bierbestellung) einmal erzeugen muss. Alle anderen Anwendungen im System (Produktion, Versand, Fulfillment, Inventar, Zahlungen, Cloud Data Lake usw.) können einfach abonnieren, was sie erhalten möchten, und erhalten es, sobald es veröffentlicht wird.
Durch nahtlose digitale Interaktionen entlang der gesamten Wertschöpfungskette ist HEINEKEN nun in der Lage, intelligentere und fundiertere Entscheidungen in Echtzeit zu treffen – ein Unternehmen, das seine Daten wirklich im Griff hat.
KI gibt 2024 den Takt für den geschäftlichen Nutzen vor
Unternehmen müssen die Auswirkungen des Hypes um die künstliche Intelligenz gegen die Vorteile abwägen, die sich daraus in diesem Jahr ergeben können. Ja, wir werden erleben, dass KI zunehmend in neue Frontend-Produkte integriert wird. Aber diese Anwendungen benötigen Datenfluidität, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen.
Alternativ könnte KI am Backend Prozesse der Lösungsentwicklung beeinflussen. Doch bis es so weit ist, muss noch viel getan werden. Derzeit ist KI noch nicht n der Lage, selbstständig Anwendungen zu entwickeln. Unabhängig davon werden immer mehr Unternehmen ihre API- und Integrationsstrategien ereignisorientierter gestalten, um Echtzeitoperationen in großem Maßstab zu optimieren – mit oder ohne Unterstützung durch die KI. Es geht darum, die richtigen Daten zur richtigen Zeit am richtigen Ort bereitzustellen.
*Edward Funnekotter ist Chief Architect und AI Officer bei Solace.
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