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Prognose: Fünf zentrale KI-Trends für 2021

KI werde immer allgegenwärtiger und autonomer; das sei einerseits ein Fortschritt, verstärke aber gleichzeitig auch die zahlreichen Bedenken beim Einsatz dieser Technologie, teilte das Softwareunternehmen Pegasystems am Montag in München mit. Dieser Zwiespalt werde auch das Jahr 2021 prägen. Das Unternehmen prognostiziert eigenen Angaben zufolge fünf zentrale IT-Trends.

1. KI-Governance gewinnt an Bedeutung. Die Öffentlichkeit erwarte zunehmend von den Unternehmen, dass sie verantwortungsvolle Künstliche Intelligenz einsetzen. Deshalb werde KI-Governance im Jahr 2021 ein Top-Thema für die Unternehmen sein, hieß es. Sie würden sicherstellen, dass die Daten, die ihre KI speisen, fair und unvoreingenommen sind – und dass sich ihre KI-Modelle durch Empathie, Transparenz und Robustheit auszeichneten. Zudem würden die Unternehmen ihre KI mit Hilfe von Simulationen und automatisiertem Monitoring streng überwachen. Damit könnten die Firmen gewährleisten, dass sie beim Lernen nicht aus den Fugen gerät.

2. KI rationalisiert Arbeitsabläufe in Post-Corona-Ära. Die Covid-19-Pandemie habe die digitale Transformation dramatisch beschleunigt, hieß es weiter. Viele Firmen setzten in kürzester Zeit Digitalisierungsprojekte um, für die sie ursprünglich mehrere Jahre veranschlagt hatten. „Nachdem sie gesehen haben, was alles möglich ist, werden sie in einem ähnlichen Tempo weitermachen“, hieß es. Angesichts steigender Kundenanfragen und verteilter Belegschaften werde KI dabei eine wichtige Rolle spielen. Durch Hyper-Automatisierung mit Hilfe von KI würden Unternehmen ihre Arbeitsabläufe in der Post-Corona-Ära weiter rationalisieren.

3. KI wandert an den Netzwerkrand. Die Verbreitung von IoT-Geräten und 5G ermögliche in Kombination mit den steigenden Rechen- und Speicherkapazitäten auch zunehmend einen KI-Einsatz am Edge. Um für eine ganzheitliche Kundensicht zu sorgen, müssten Unternehmen dabei aber sicherstellen, dass die Peripherie und die Zentrale synchronisiert werden. Eine Isolierung von KI in Silos an den Netzwerkrändern würde ihre Leistungsfähigkeit stark beeinträchtigen. Daher müsse gewährleistet sein, dass die KI ständig mit einem zentralen Standort verbunden ist.

4. ModelOps setzt sich durch. Mit ModelOps sei eine Methode dafür entstanden, den Lebenszyklus komplexer Modelle für Maschinelles Lernen (ML), KI und die Entscheidungsoptimierung zu verwalten. Analog zu DevOps ließen sich damit die Modellentwicklung und ihre Anwendung koordinieren. Diese Methode erlaube es Unternehmen, ihre KI-Modelle besser zu entwickeln und zu operationalisieren. Die Firmen erhalten demnach eine systematischere Möglichkeit, KI-Modelle schnell und verantwortungsvoll zu entwickeln, zu testen und via Cloud effizienter einzusetzen.

5. Viele Verbraucher bleiben verunsichert. Viele Konsumenten würden Künstlicher Intelligenz weiterhin skeptisch gegenüberstehen, so der Softwareanbieter. Das liege vor allem daran, dass sie nicht wirklich verstehen und auch nicht wissen, wann genau sie sie eigentlich benutzen. Der Markt müsse deshalb weitere Aufklärungsarbeit betreiben, die Konsumenten stärker auf die tatsächlichen Gefahren von KI hinweisen und ihnen aufzeigen, wie sie sich davor schützen könnten. Dazu zähle allem voran die Preisgabe persönlicher und sensibler Daten bei der Nutzung kostenloser KI-basierter Services wie Facebook oder Google, so das Fazit. (ud)

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