Fokus auf 2024 Gartner Hype Cycle™ für neue Technologien

Autonome KI gehört zu den fortschrittlichsten Formen der KI. Sie ist im Begriff, ganze Branchen zu revolutionieren, und zwar nicht aufgrund ihres Leistungspotenzials, sondern aufgrund ihrer Fähigkeit, mit wenig oder gar keinem menschlichen Eingreifen zu funktionieren. Autonome KI-Systeme versuchen, ihre Umgebung zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und Aufgaben auszuführen.

Technologien, die zu diesem Thema passen:

• KI-Supercomputing: KI-Supercomputing bietet die enormen Rechenressourcen, die zum Trainieren fortgeschrittener KI-Modelle – einschließlich großer Aktionsmodelle – erforderlich sind, die für das Erreichen von Durchbrüchen bei den KI-Fähigkeiten von entscheidender Bedeutung sind.

• Autonome Agenten: Autonome Agenten sind kombinierte Systeme, die definierte Ziele ohne menschliches Eingreifen erreichen. Sie nutzen eine Vielzahl von KI-Techniken, um Muster in ihrer Umgebung zu erkennen, Entscheidungen zu treffen, eine Abfolge von Aktionen auszuführen und Output zu generieren.

• Humanoide Arbeitsroboter: Humanoide Roboter imitieren den menschlichen Körper und werden von einem KI-gestützten Gehirn angetrieben. Die nächste Generation humanoider Arbeitsroboter wird sensorisches Bewusstsein mit mobiler Manipulation und dynamischer Fortbewegung kombinieren, um produktive Arbeit zu verrichten, die bisher biologischen Menschen vorbehalten war.

Der „Flow-Zustand“ – ein Gefühl vollständiger Konzentration, Beteiligung und Freude – ist für die Produktivität und Erahrung der Entwickler von entscheidender Bedeutung. Mehrere neue Technologien maximieren den Nutzen, indem sie die Zufriedenheit, Zusammenarbeit und die Arbeitsabläufe der Entwickler verbessern und gleichzeitig sicherstellen, dass diese so schnell wie möglich qualitativ hochwertigere Produkte liefern. 

Technologien, die zu diesem Thema passen:

• KI-gestütztes Softwareengineering: Diese Technologie nutzt KI-Tools, um Entwicklungsabläufe durch die Automatisierung von Codierungs, Test und Bereitstellungsaufgaben zu optimieren. 

• Cloudnativ: Mithilfe von cloudnativen Technologien können Unternehmen skalierbare Anwendungen erstellen und ausführen, die in Cloud-Umgebungen integriert und für sie gebaut sind. Dabei wird häufig eine dynamische Orchestrierung in einen containerisierten, auf Microservices basierenden Ansatz integriert.

• Prompt Engineering: Unter Prompt Engineering versteht man die Disziplin der Bereitstellung von Eingaben in Form von Text oder Bildern für generative KI (GenAI-)Modelle, um die Menge an den vom Modell generierten Reaktionen zu spezifizieren und einzuschränken. Prompt Engineering ist der Dreh- und Angelpunkt für die geschäftliche Ausrichtung auf die gewünschten Ergebnisse.

Total-Experience-Technologie verknüpft die Erfahrungen von Kunden, Mitarbeitern und Benutzern, um die Zufriedenheit und die Loyalität aller zu steigern. Durch die Schaffung eines einheitlichen Frameworks können die Erfahrungen aller Stakeholder gleichzeitig verbessert werden.

Technologien, die zu diesem Thema passen:

• 6G: 6G ist die nächste Generation der Wireless-Technologie. Sie geht über 5G hinaus und verspricht ultrahohe Geschwindigkeiten, geringe Latenzzeiten und verbesserte Konnektivität für fortschrittliche Anwendungen wie immersive AR/VR und KI-Interaktionen in Echtzeit.

• Digitaler Zwilling des Kunden (DToC): Ein DToC ist ein dynamisches virtuelles Modell, das das Verhalten und die Vorlieben von Kunden simuliert. Diese Simulationen bieten Unternehmen bessere Insights für die Personalisierung von Interaktionen, die Optimierung von Services und die Vorhersage von Bedürfnissen.

• Spatial Computing: Spatial Computing integriert physische und digitale Umgebungen und ermöglicht Benutzern die Interaktion mit digitalem Content in einem 3D-Raum.

Traditionelle Sicherheitsansätze gehen oft davon aus, dass Menschen auf rationale oder vernünftige Weise handeln. Doch aufgrund menschlicher Fehler und der Tendenz, geschäftliche Leistungen über Sicherheit zu stellen, ist dies nicht immer der Fall. Ein menschenzentriertes Sicherheits- und Datenschutzmodellprogramm verwebt Sicherheits- und Datenschutzpraktiken in die digitale Struktur einer Organisation und schafft eine Kultur des gegenseitigen Vertrauens und des Bewusstseins für gemeinsame Risiken bei der Entscheidungsfindung in Teams.

Technologien, die zu diesem Thema passen:

• AI TRiSM (AI Trust, Risk and Security Management; dt.: KI-Vertrauens-, Risiko- und Sicherheitsmanagement): AI TRiSM ist ein Framework, das durch das Management von Risiken, die Unterstützung der Compliance und die Stärkung des Vertrauens in KI-Systeme einen verantwortungsvollen und sicheren Einsatz von KI gewährleisten soll.

• Cybersecurity-Mesh-Architektur: Diese Architektur ermöglicht flexible, integrierte Sicherheitslösungen durch einen zusammensetzbaren und verteilten Sicherheitsansatz, der eine zentrale Übersicht bietet und gleichzeitig vielfältige und dezentrale Umgebungen sichert.

• Desinformationssicherheit: Desinformationssicherheit besteht aus einer Reihe von Technologien, die Desinformation bekämpfen können, um Unternehmen dabei zu helfen, Vertrauen aufzubauen, ihre Marke zu schützen und ihre Online-Präsenz abzusichern. Zu den Technologien dieser Kategorie gehören Deepfake-Erkennung, Identitätsbetrugsprävention und Reputationsschutz.