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Künstliche Intelligenz – die wichtigsten Trends 2024

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Künstliche Intelligenz – die wichtigsten Trends 2024

Veröffentlicht: 2024/01/17

7 min lesen

KI wird jede Branche nachhaltig verändern. Zu diesem Schluss kommt Computerspezialist Andrew Ng. Für ihn stellte 2017 „künstliche Intelligenz die neue Elektrizität“ dar. Im Jahr 2017 war das sicherlich noch eine gewagte These. Heute sieht das anders aus. Wir wissen und erleben fast jeden Tag, wie stark die Veränderungen durch KI auf die Welt sein können.

KIs wie der Chatbot ChatGPT sind auf dem Vormarsch. Man schätzt, dass die Zahl der Nutzer bis Ende 2024 weltweit auf rund 78 Millionen steigen wird. Das ist eine höhere Steigerungsrate als bei der Nutzung von Smartphones und Tablets.

Viele stellen sich natürlich die Frage, wohin die Evolution der KI führen wird. Orakeln kann niemand, aber Trends prognostizieren ist möglich – zumindest für die nahe Zukunft. Deshalb ist es spannend, einen Blick auf die kommenden Monate zu werfen. Lesen Sie, in welchen sechs Feldern KI bald eine entscheidende Rolle spielen kann.

Trend 1: KI-Tools für Low Code und No Code wie Microsoft Copilot Studio

Programmierer beherrschen eine Sprache, die für viele andere Menschen ein Buch mit sieben Siegeln ist. Künstliche Intelligenz verändert diesen bisherigen Status Quo gerade massiv. Denn manche KI-Tools können die Programmierung von Lösungen demokratisieren. Jeder kann plötzlich eine Anwendung selbst programmieren. Man muss nur wissen, was man will.

Mit Low-Code/No-Code-Lösungen (LCNC) wie Microsoft Copilot Studio erstellen Nutzer eigene Assistenten für zahlreiche digitale Anwendungen und verschiedene generative KI-Entwicklungsdienste. Ein Assistent oder auch Copilot kann Zeit sparen und die Produktivität sowie die Kreativität der Mitarbeiter steigern. Das zeigt beispielsweise aktuelle Zahlen des Work Trend Index. Darin gaben über drei Viertel aller Befragten an, auf das Programm Copilot nicht mehr verzichten zu wollen.

Vorteile und Innovationen durch LCNC-Tools

Einfache Integration in Arbeitsabläufe: LCNC-Tools können Prozesse rationaler gestalten und die Produktivität in Unternehmen verbessern. Entscheider und Verantwortliche erkennen das immer häufiger. Mit den entsprechenden KI-Tools werden die Unternehmen in der Lage sein, wiederholbare Aufgaben besser zu automatisieren. Die so gewonnenen Prozessdaten verwenden die Firmen wiederum für das Training ihrer KI-Tools.

Einfachere Handhabe visueller Entwicklungstools: Je einfacher eine Anwendung ist, desto erfolgreicher wird sie von einer Großzahl von Anwendern genutzt. Experten schätzen, dass visuelle Entwicklungstools deshalb immer beliebter werden. Mithilfe der KI kann bald „jeder“ über einfach zu bedienende Drag-and-Drop-Oberflächen ein breites Spektrum an Entwicklungstools verwenden.

KI erklärt und hilft bei der Interpretation (XAI): Die Nutzer von KI werden bald ähnliche Ergebnisse erwarten, wie sie es von aktuellen Suchmaschinen kennen – Erklärungen und deren Einordnung bzw. Interpretation. Der gute Ruf der KI „verdammt“ hier aber zu besseren Ergebnissen gegenüber einer Suchmaschine. Die KI soll helfen Funktionen zu verstehen, um darauf aufbauend fundierte Entscheidungen zu treffen. XAI-Techniken machen diese KI-Tools transparenter.

Trend 2: Multi-Agenten- KI auf der Grundlage großer Sprachmodelle (LLMs)

Wenn Experten aus verschiedenen Bereichen an einem Problem arbeiten, ist die Lösung in der Regel hervorragend. Genau das werden in Zukunft spezialisierte KI-Tools machen. Der neue GPT-Speicher von OpenAI erlaubt die kooperative Zusammenarbeit verschiedener KI-Systeme für ein gemeinsames Ziel. Sogenannte Multi-Agenten-KI arbeitet dabei flexibel und kann sich schnell neuen Aufgaben anpassen.

Merkmale der kommenden Multi-Agenten-KI

Unterstützung realer menschlicher Arbeit: KI wird verstärkt mit Lösungen aus der realen Welt gekoppelt. Das führt zur Entwicklung von KI-Systemen, die effektiv menschliche Arbeit unterstützen kann.

Einbindung in Schlüsselsektoren: KI wird im Bildungswesen, im Gesundheitswesen, im Finanzwesen, im Einzelhandel und bei der Content-Erstellung Hilfestellungen leisten. Lehrer werden bei der Benotung entlastet, Ärzten wird bei der Terminplanung unter die Arme gegriffen und Finanzanalysten erhalten Marktvorhersagen. Im Einzelhandel übernimmt die KI die Lagerverwaltung und bei der Content-Erstellung spielen sich Autor und KI beim Brainstorming und der Produktion die Bälle zu.

Entwicklung komplexer Agenten: Ein KI-Agent ist bestrebt, durch selbstständiges Verhalten Ziele zu erreichen. Je komplexer die Aufgaben werden, desto spezialisierter werden die Agenten in Zukunft arbeiten.

Trend 3: Personalisierte KI-Assistenten verändern Unternehmen und Menschen

Unternehmen und Menschen wollen oft nur eines: Sie möchten, dass man sie versteht. Und genau hier liegt das Potential generativer KI. Selbst Microsoft-Gründer Bill Gates sieht in dieser Eigenschaft die eigentliche revolutionäre Kraft der Künstlichen Intelligenz. Er und auch andere hochrangigen Experten erklären, dass KI die Art und Weise der Computernutzung vollkommen verändern werde. Diese Assistenten sind wie gutes Hauspersonal – sie antizipieren Bedürfnisse, rationalisieren Aufgaben und geben Empfehlungen aufbauend auf dem Geschmack des Nutzers ab. Damit steigern sich voraussichtlich die Effizienz und die Produktivität des Anwenders.

Verbesserungen durch KI-Assistenten

KI erkennt den Kontext: KI-Assistenten werden die individuelle Situation des Nutzers erkennen und verstehen. Damit ist es möglich, dass sie Unternehmen sowie Privatpersonen direkt unterstützen können.

Datenverarbeitung und -analyse: Unternehmen profitieren dadurch, dass KI große Datenmengen analysieren kann. So werden aktuelle Trends und Prognosen per Knopfdruck möglich. So entsteht ein neues Level an strategischer Planung, um die Unternehmensziele effizienter zu erreichen.

Mitarbeiterförderung: KI-Assistenten fördern das Potential der Mitarbeiter. Diesen stehen Daten in Echtzeit zur Verfügung. Die Mitarbeiter erhalten Anleitungen, die auf ihren Wissensstand und ihre Fähigkeiten abgestimmt sind und können so Arbeitsprozesse in optimierter Form erledigen.

Datenschutz und Sicherheit: Personenbezogene Daten und deren Schutz wird im Zeitalter der generativen KI immer wichtiger. Die Umsetzung des Datenschutzes fußt zum Beispiel auf dem EU-Gesetz über Künstliche Intelligenz. Umgesetzt wird dieses und weitere Gesetze von den Verantwortlichen in den Unternehmen.

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Trend 4: KI-gestützte erweiterte und virtuelle Realität

Augmented und Virtual Reality, in kurz auch als AR und VR bezeichnet, eröffnen Privatpersonen und beruflichen Anwendern vollkommen neue Anwendungsfelder. KI ist imstande, die Entwicklung dieser Technik rasant anzutreiben. Die Nutzer werden dadurch bald in der Lage sein, immersive, interaktive sowie personalisierte Inhalte zu erleben.

Potentielle KI-Trends bei AR und VR:

Verbesserter Realismus: Mit Software für maßgeschneiderte Objekterkennung werden AR-Anwendungen digitale Elemente nahtlos mit der realen Welt überlagern. Daraus entsteht erstmals eine tatsächlich glaubwürdige Mischung aus echter und künstlicher Realität.

Glaubwürdige Inhalte erschaffen: KI-Algorithmen werden fotorealistische 3D-Modelle erschaffen. Programme wie ChatGPT werden nicht nur schreiben, sondern auch die natürliche Sprache wiedergeben können. In AR/VR-Welten entstehen durch KI-Klanglandschaften, die sich nicht mehr von der echten Realität unterscheiden werden.

Verbessertes „Navi“: AR-Anwendungen werden durch KI optimiert. Anwender werden damit durch reale Umgebungen navigiert. Die KI kartographiert das Umfeld und führt die Benutzer nahtlos hindurch.

Emotionen erkennen: KI wird in der virtuellen Realität den Gesichtsausdruck, den Tonfall und sogar die komplette Körpersprache der Anwender erkennen. So ist eine echte emotionale Interaktion möglich.

Trend 5: KI in der Robotik

Ob Terminator, Wall-E oder R2 D2 – Roboter faszinieren. Heutige Roboter sind bei weitem nicht auf dem Stand, wie man es in diversen Science-Fiction-Filmen schon mehr als einmal staunend bewundern durfte. KI bietet aber Robotern die Möglichkeit, immer komplexere und anspruchsvollere Aufgaben wahrzunehmen. Und diese Entwicklung beschleunigt sich mit jeder neuen KI-Generation. Unternehmen wie Amazon „beschäftigen“ bereits Agility Robotics. Amazon integriert so humanoide Roboter namens Digi in die Arbeitsabläufe.

Entwicklungspotential der KI-Robotik in naher Zukunft

Verbesserte Wahrnehmung: Roboter sollen Arbeiten ebenso geschickt ausführen und auf Unwägbarkeiten reagieren können wie Menschen. KI-Algorithmen und neue Sensoren sind die Grundlage dafür, dass Roboter immer geschickter agieren. Sie erkennen ihre Umgebung und, was zentral ist, verstehen sie. Damit können die Maschinen komplexe Aufgaben übernehmen und beispielsweise in der Altenpflege auf natürliche Weise mit Menschen interagieren.

Aus Fehlern lernen: Edge AI, also KI der nächsten Generation, versetzt Roboter in die Lage, aus Fehlern und Irrtümern Schlüsse zu ziehen und zu lernen. Der Fachbegriff dafür lautet „Reinforcement Learning“. Ein Teil dieser Entwicklung werden autonome Roboter sein. Sie werden Arbeitsbereiche erobern und diese selbsttätig optimieren. Der Mensch muss nicht mehr eingreifen. Auch passgenaue Programmierungen entfallen, weil die Maschine sich selbst schrittweise maßschneidert.

Kollaborative Robotik: KI ermöglicht Cobots. Diese Roboter arbeiten besonders effektiv mit Menschen zusammen. Sie passen sich den Bewegungen der Personen an und können deren Absichten in einem gewissen Umfang antizipieren. Das minimiert das Unfallrisiko und steigert die Produktivität.

Trend 6: Rahmen für die Zusammenarbeit von Mensch und KI

Die KI-Entwicklung macht klar, dass es Strukturen braucht, um die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI zu erleichtern. Eine dieser Strukturen ist das „Human-AI Collaboration Framework“. Dieses Framework erkennt die Stärken von Menschen und KI, fördert sie und bildet so die Basis für eine reibungslose Kooperation zwischen Mensch und Maschine. Damit entsteht ein bislang unerreichtes Effizienzpotential zwischen den beiden. Solche Frameworks schaffen nahtlose Arbeitsbeziehungen zwischen Menschen und KI-Systemen, in denen die guten Eigenschaften des einen das Können des anderen verstärken.

Vorteile von Mensch-KI-Frameworks

Aufgabenzuweisung: Wer löst eine Aufgabe besser? Frameworks können Aufgaben dynamisch an Menschen oder die KI zuweisen. Wer geeigneter ist, bekommt den „Zuschlag“. Ausschlaggebend für die Priorisierung sind die Fähigkeiten und die Fachkenntnisse.

Verbesserung der Fähigkeiten: Aus Feedback resultiert Verbesserung. Das Framework schafft eine Umgebung, in der KI dem Menschen personalisierte Lerninhalte vermittelt. Umgekehrt gibt der Mensch der Maschine mit seiner Interaktion jenes Feedback, aus dem diese Lernschlüsse ziehen kann. Beide verbessern also die Fähigkeiten des Gegenübers.

Gemeinsame Entscheidungsfindung: Die letzte Entscheidung trifft der Mensch. Der Weg zu dieser Entscheidung ist aber ein steter Austausch mit der KI. Diese liefert datengestützte Erkenntnisse und gibt darauf aufbauend Empfehlungen ab.

Kontexterkennung: Die Zusammenarbeit und das gegenseitige Feedback versetzen Menschen und KI in die Lage, den Kontext und die Auswirkungen ihres Handelns zu verstehen. KI-Systeme erläutern ihre Überlegungen und Entscheidungen klar, während Menschen ihr Verständnis der Situation und ihre Bedenken mitteilen.

Die Ära der KI hat begonnen

Künstliche Intelligenz ist weder Retter noch Zerstörer. Sie ist ein Werkzeug. Auch wenn Unternehmer Marc Andreessen kühn behauptet, die „KI würde die Welt retten“, sollte man das im besten Fall nur als eine von vielen Prognosen einordnen. Wohin uns die KI-Revolution führt, lässt sich kaum abschätzen. Experten sind sich aber in einem Punkt einig: Wir sehen nur die Spitze des Eisbergs.

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Über den AutorDamian Mazurek

Chief Innovation Officer

Als zertifizierter Cloud-Architekt mit über 15 Jahren Erfahrung in der Softwarebranche ist Damian Mazurek seit sieben Jahren als Cloud-Berater bei Software Mind tätig. In seiner jetzigen Position verantwortet er die technologische Strategie und den Betrieb rund um unsere Cloud Services. Zudem arbeitet er eng mit unseren Kunden zusammen, um für sie skalierbare und effektive Cloud-Lösungen zu entwickeln und zu implementieren. Neben seiner Erfahrung als Cloud-Berater verfügt Damian über breites Fachwissen in den Bereichen Daten und maschinelles Lernen. Daher kann er zahlreichen Unternehmen dabei helfen, Technologien und Trends zu nutzen, ihre Abläufe zu verbessern und ihr Wachstum nachhaltig voranzubringen.

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