Trotz der globalen Auswirkungen von COVID-19 blieben 47 % der Investitionen in Künstliche Intelligenz (KI) seit Beginn der Pandemie unverändert und 30 % der Unternehmen planten laut einer Umfrage von Gartner tatsächlich, diese Investitionen zu erhöhen. Nur 16 % hatten KI-Investitionen vorübergehend ausgesetzt und nur 7 % hatten sie reduziert.
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2 Megatrends dominieren den Hype Cycle von Gartner für künstliche Intelligenz, 2020
28. September 2020
Verfasser: Laurence Goasduff
Während fünf neue KI-Lösungen in den diesjährigen Hype Cycle für KI eintreten, dominieren die Demokratisierung von KI und die Industrialisierung von KI-Megatrends die KI-Landschaft im Jahr 2020.
Während der Pandemie zum Beispiel war die KI die Rettung. Chatbots halfen bei der Beantwortung der Flut von pandemiebezogenen Fragen, Computer Vision half bei der Aufrechterhaltung der räumlichen Distanzierung und ML-Modelle (maschinelles Lernen) waren für die Modellierung der Auswirkungen der Wiedereröffnung der Wirtschaft unerlässlich.
„Wenn KI als allgemeines Konzept im diesjährigen Gartner Hype Cycle positioniert würde, würde sie vom Gipfel der überhöhten Erwartungen herabrollen. Damit meinen wir, dass die KI ihr Potenzial ausschöpfen wird und ihre Vorteile für Unternehmen immer mehr zur Realität werden“, sagt Svetlana Sicular, VP Analyst bei Gartner.
Fünf neue Teilnehmer – Small Data, Generative AI, Composite AI, Responsible AI und Things as Customers – geben ihr Debüt im diesjährigen Hype Cycle für KI und zwei Megatrends dominieren die diesjährige KI-Landschaft.
Demokratisierung der künstlichen Intelligenz
Die Demokratisierung von KI bedeutet, dass KI nicht mehr ausschließlich ein Thema für Experten ist. Jetzt wollen Unternehmen die nächste Stufe erreichen, indem sie mehr Menschen KI zugänglich machen. Im Unternehmen können Kunden, Geschäftspartner, Führungskräfte, Vertriebsmitarbeiter, Produktionsmitarbeiter, Anwendungsentwickler und IT-Betriebsexperten Ziele für die Demokratisierung von KI sein.
„Gartner geht davon aus, dass Entwickler die wichtigste Kraft in der KI sind“
Da KI eine größere Anzahl von Mitarbeitern und Partnern erreicht, erfordert sie neue Unternehmensrollen, um sie einem breiteren Publikum bereitzustellen. Neben Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren konnten Entwickler auch die zukünftigen KI-Teams bilden, die KI-Lösungen zusammenstellen. Gartner geht davon aus, dass Entwickler die wichtigste Kraft in der KI sind.
Die Datenwissenschaft befasst sich mit der Entdeckung des Unbekannten, aber die Technik bietet die Stabilität, Zuverlässigkeit und Sicherheit, die die Wissenschaft bietet. Das Engineering ergänzt die Datenwissenschaft, um KI in großem Maßstab bereitzustellen, und KI-Entwickler- und Schulungskits repräsentieren die Rolle im Hype Cycle.
Industrialisierung von KI-Plattformen
Die Industrialisierung von KI-Plattformen ermöglicht die Wiederverwendbarkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit von KI, was ihre Akzeptanz und ihr Wachstum beschleunigt. Diese Industrialisierung zielt darauf ab, neue KI-Anwender auf eine Ebene mit den Early Adoptern zu bringen.
Laut einer kürzlich durchgeführten Gartner-Umfrage leitet die C-Suite KI-Projekte, wobei fast 30 % der Projekte von CEOs geleitet werden. Die C-Suite am Steuer beschleunigt die Einführung von KI und die Investition in KI-Lösungen.
„Responsible AI und AI Governance werden auch zu einer Priorität für KI auf industrieller Ebene“
Beispielsweise zeigt die Decision Intelligence, dass Unternehmen KI nutzen möchten, um schneller bessere Entscheidungen zu treffen, wie z. B. die Auswahl der besten Behandlungsoptionen für Patienten oder die Beschleunigung der Entdeckung und Prävention von Anomalien und Schwachstellen. Darüber hinaus deuten neue Teilnehmer des diesjährigen Hype Cycle, wie z. B. Generative AI, Small Data und Composite AI, darauf hin, dass Unternehmen neben ML mehrere Mittel zur Unterstützung der Entscheidungsfindung mit KI in Betracht ziehen.
Responsible AI und AI Governance werden auch zu einer Priorität für KI auf industrieller Ebene. Sie erstellen und verfeinern Prozesse für den Umgang mit KI-bezogenen Geschäftsentscheidungen und verwalten KI-Risiken im Zusammenhang mit Compliance, Datenschutz und Voreingenommenheit. Sie behandeln auch die Vertrauenswürdigkeit der KI, die heute die größte Herausforderung in diesem Bereich ist.
Wenn KI-Lösungen reifen, lernen Unternehmen viel und machen weniger Fehler. Sie sollten jedoch weiter lernen, da neue Herausforderungen wie Deep Fakes und KI-Sicherheit entstehen werden, wenn die KI-Einführung fortschreitet.
