Künstliche Intelligenz KI 2024 – Der große Expertentalk

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KI 2024 unter der Lupe: Der Einsatz von künstlicher Intelligenz wird für Unternehmen im Jahr 2024 eines der zentralen Themen sein. Unsere Experten erwarten deutliche Verbesserungen in unterschiedlichen Bereichen und nennen Use-Cases.

Welche technologischen Entwicklungen erwarten Sie im Jahr 2024 im Bereich der KI und wie können Unternehmen konkret davon profitieren?

Große Sprachmodelle wie GPT, Luminous oder LaMDA / Gemini haben populäre und mittlerweile fast schon allgegenwärtige KI-Anwendungen wie ChatGPT oder Bard mit großem Textverständnis ausgestattet. Diese Technologie lässt sich hervorragend im Unternehmenskontext und speziell in Verbindung mit einer Enterprise-­Search-Lösung einsetzen, um die Suchergebnisse und das Sucherlebnis erheblich zu verbessern. Problematisch sind in diesem Zusammenhang die Limitierungen der Sprachmodelle, was ihre Aktualität und ihr fachspezifisches Domänenwissen betreffen. 

Zudem unterliegen sie nach wie vor Grenzen hinsichtlich der Textmenge, die von einem Modell beispielsweise zur Beantwortung von Fragen als Input verarbeitet werden kann. Diese Schwachstelle werden Unternehmen in diesem Jahr vor allem mit sogenannten RAG (Retrieval Augmented Generation)-Systemen ausgleichen: Sie ermöglichen entsprechenden KI-Anwendungen, aus den rechtebehafteten und über Suche gefilterten unternehmensinternen Inhalten und Dokumenten mit Nutzung eines Sprachmodells Antworten oder Zusammenfassungen zu generieren – ohne die Gefahr, dass das Sprachmodell authentisch anmutende Informationen erfindet und halluziniert. Die Antworten der künstlichen Intelligenz werden auf diese Weise aktueller und genauer.

Retrieval-Systeme bieten zudem ein hohes Maß an Sicherheit, da sie Nutzerberechtigungen berücksichtigen. Gerade die Themen Security und Datenschutz werden im Zusammenhang mit KI auch 2024 wieder die Gemüter erhitzen. Unternehmen haben daher aktuell nicht nur die Aufgabe, KI sinnvoll in ihre Workflows zu integrieren und deren Vorteile nutzbar zu machen, sondern eben auch die Daten ihrer Mitarbeiter, Kunden und Partner zu schützen. Das versprochene Sicherheitslevel von KI-Lösungen und -Dienstleistern wird daher zu einem entscheidenden Faktor bei der Evaluierung von Tools und Services.

KI 2024: Es wird spezialisierter!

KI-gestützte Automatisierung hat das Potenzial, die Wissensarbeit vollständig zu verändern. Dazu sollte das Bewusstsein über die KI-Potenziale auf allen Chefetagen ankommen und fester Bestandteil der Agenden weltweiter Führungskräfte werden. Nachdem im vergangenen Jahr große KI-Modelle wie ChatGPT unheimlich bekannt wurden, erwarten wir 2024 spezialisierte Anwendungen von KI. Auch bei UiPath haben wir mit Clipboard AI eine spezialisierte KI entwickelt, die Anwendern die Arbeit um ein Vielfaches erleichtert. Dank Software-Bots kann 2024 jeder Wissensarbeiter einen persönlichen Assistenten erhalten. Denn die Fortschritte in Large Language Models ermöglichen virtuellen Copiloten, Aufgaben in natürlicher Sprache zu verstehen und auszuführen. Das steigert nicht nur die individuelle Produktivität, sondern auch die Effi­zienz des gesamten Unternehmens.

Dabei sollten Unternehmen von Vorreitern ihrer Branche lernen und Best Practices übernehmen – Software-Automatisierung lässt sich schnell und flexibel implementieren, wobei No- und Low-Code-Lösungen erhebliche Entwicklungskosten sparen und dank der Best Practices können Unternehmer schnell Fortschritte sehen. Die besten Anwendungsfälle von Intelligent Document Processing, Communications Mining und Process sowie Task Mining werden 2024 Schlagzeilen machen. Nur Unternehmen, die KI-gestützte Automatisierung implementieren, werden sich im Wettbewerb um Fachkräfte und Marktanteile durchsetzen können.

Die Architektur wird sich ändern

Für 2024 erwarte ich Fortschritte bei kleinen Large Language Models. Hier steigt die Leistungsfähigkeit so weit, dass eine Menge neuer Anwendungen erschlossen werden. Googles GeminiNano und Microsofts Phi-2 zeigen beispielsweise schon heute große Fortschritte, Phi-2 ist in etwa so leistungsfähig wie ein 25 mal so großes Modell. Für Unternehmen bietet das bedeutende Vorteile, denn kleinere Modelle können – sobald es entsprechende Open Source Lösungen gibt – einfacher selbst gehostet werden. Dadurch bleiben Daten im eigenen Unternehmen und die Modelle können auch für Anwendungen mit höheren Geheimhaltungsbedürfnissen angewendet werden. Modelle im eigenen Haus können außerdem auf die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens angepasst werden.

Auch im Bereich Deep Reinforcement Learning erwarte ich Durchbrüche. Google ist mit seiner Tochterfirma DeepMind führend im Deep Reinforcement Learning und wird versuchen, Large Language Models mit Deep Reinforcement Learning zu verbinden. Gelingt die Kombination, kann die KI viel besser komplizierte Sachverhalte durchdenken als bisher. In sehr klaren Umgebungen wie der Molekularbiologie hat Deep Reinforcement Learning bereits beeindruckende Leistungen gezeigt. In Kombination mit Large Language Models könnte der Einsatz auf viele weitere Gebiete ausgeweitet werden. Außerdem ist auch im Bereich der Hardware mit technologischen Entwicklungen zu rechnen. Aktuell werden KI-Anwendungen oft auf GPUs ausgeführt, die eigentlich für Grafik entwickelt wurden. Speziell für KI entwickelte Hardware kann dabei aber viel effizienter sein. IBM hat mit North­pole eine Architektur vorgestellt, die Speicher so verteilt, dass er jeweils nah um die Rechenkerne angeordnet ist – das kann die Effizienz verfünffachen.

KI 2024 kann mehr

Schon heute setzen wir KI in jeder Phase des Vertrags-Workflows ein: Vom Entwurf, der Vertragsverhandlung, über die sichere und einfache Überprüfung der Identität aus der Ferne, bis hin zur leicht verständlichen Zusammenfassung von seitenlanger dichter Rechtssprache. Wir gehen davon aus, dass wir im Jahr 2024 bereits greifbare Ergebnisse dieses fortschreitenden Wandels sehen werden: Projekte werden in kürzerer Zeit abgeschlossen, Mitarbeiter werden fundiertere und damit risikoärmere Entscheidungen treffen können. Auch ist zu erwarten, dass der Einsatz von KI bei Aktivitäten wie dem Onboarding neuer Mitarbeiter, der Verwaltung von Supportfällen und der Automatisierung von Produkttests immer häufiger zum Einsatz kommt.

Unternehmen setzen auf den Einsatz von KI, um sich weiterzuentwickeln und ihre Produktivität zu steigern. Gleichzeitig wissen sie aber auch, dass dieses Neuland mit Risiken verbunden ist, und wollen es mit Bedacht angehen. Daher werden wir im kommenden Jahr auch sehen, dass mehr Unternehmen einen Sandbox-Ansatz für Innovationen wählen. Methoden und Prozesse neuer Technologien können so in einer geschlossenen, weniger riskanten Umgebung erprobt werden. Auf diese Weise können Unternehmen nicht nur schneller experimentieren, sondern auch Schwachstellen in der Technologie aufspüren oder Bereiche, die besondere Schutzmaßnahmen erfordern, frühzeitig identifizieren. Das ist einer der Hauptgründe für DocuSigns Launch von AI Labs. Das speziell zu diesem Zweck entwickelte Programm ermöglicht es uns, die Leistung von KI-Modellen durch Modelltraining zu verbessern und Feedback darüber zu erhalten, wie die KI-Funktionen die individuellen Anforderungen der Kunden am besten erfüllen können.