GenAI KI-Technologie: 5 wichtige Trends für 2024

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Generative KI-Tools werden 2024 vor allem in Geschäftsanwendungen genutzt werden. Die Fortschritte in der KI bergen neue Cyberrisiken wie auch Chancen für Umwelt und Unternehmen. Gastautorin Liz Centoni von Cisco nennt fünf Trends, die den Einsatz von KI-Technologie 2024 prägen wird.

KI-Tools entwickeln sich in einem noch nie dagewesenen Tempo. Die Fortschritte künstlicher Intelligenz, insbesondere der generativen KI (GenAI), eröffnen neue Möglichkeiten, die unsere Wirtschaft, Arbeits- und Lebensweisen maßgeblich verändern werden. Der Cisco AI Readiness Index zeigt jedoch, dass zwar 95 Prozent der deutschen Unternehmen über eine KI-Strategie verfügen oder sie entwickeln, aber nur sieben Prozent bestmöglich auf den Einsatz von KI-Tools vorbereitet sind.

1. APIs vereinfachen die Nutzung von KI-Tools

Unternehmen haben einen wachsenden Bedarf, Daten, Automatisierung und Innovation schnell und einfach zu nutzen. Laut Cisco AI Readiness Index priorisieren allerdings nur 17 Prozent der deutschen Unternehmen Budgets für die KI-Einführung gegenüber anderen Technologieinvestitionen. Eine Lösung wird die verstärkte Verwendung von Schnittstellen (API) sein. Über diese Abstraktions-Ebene lassen sich im kommenden Jahr viele KI-Tools und -Services integrieren. Solche „API-Abstraktionen“ ermöglichen eine kostengünstigere Einbindung von KI in Geschäftsprozesse, ohne dass Entwickler tief in die technischen Details der KI-Einführung eingreifen oder eigene Large Language Models (LLM) entwickeln zu müssen.

Durch den Zugriff auf eine Vielzahl von KI-Funktionen über APIs lassen sich wiederholende Aufgaben automatisieren und Entscheidungen auf besseren Datengrundlagen treffen. Ebenfalls werden sich 2024 APIs durchsetzen, die eine kundenindividuelle Umsetzung von KI ermöglichen. Unternehmen kombinieren dazu Schnittstellen verschiedener Anbieter und erzeugen damit KI-Lösungen für ihre individuellen Anforderungen. Die Verzahnung unterstützt zugleich die Zusammenarbeit mit externen KI-Experten, Start-ups und Forschungseinrichtungen. Aktuell sind bereits erste Modelle solcher kuratierten KI-Ökosysteme erkennbar – Modelle, die wir im kommenden Jahr häufiger erleben werden.

2. KI-gestützte Cyberangriffe erfordern Zusammenarbeit

2024 werden Unternehmen, Politik, NGOs und Zivilgesellschaft zunehmend durch KI-generierte Desinformation gefährdet sein. Laut dem Cybersecurity Readiness Index 2023 von Cisco sind nur elf Prozent der deutschen Unternehmen resilient genug, um gegen Cyberangriffe zu bestehen – und nur  29 Prozent haben überhaupt ein gutes Verständnis zu den verschiedenen Cyberbedrohungen durch KI. Technologie-Anbieter und Regierungen werden darum 2024 gemeinsam daran arbeiten, Lösungen gegen KI-gestützte Bedrohungen wie Deepfakes, KI-Social-Bots oder geklonte Sprachaufnahmen zu schärfen und geeignete Cybersicherheitsmaßnahmen zu implementieren. Auch werden Investitionen in die Risikoerkennung und das Training von KI-Modellen mit großen Datensätzen zunehmen. Um Bedrohungen frühzeitig zu erkennen, müssen Unternehmen daher 2024 in fortschrittliche Sicherheitstechnologien investieren und dem Datenschutz höhere Priorität einräumen.

3. Generative KI hält Einzug in die Geschäftswelt

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen innerhalb des kommenden Jahres KI implementieren. Darum stehen 2024 natürliche, sprachliche Schnittstellen (NLIs) für neue Produkte im Fokus, die von GenAI unterstützt werden. Die Hälfte der neuen Produkte wird solche Interfaces standardmäßig integriert haben. GenAI wird ebenso die Interaktionen im B2B-Geschäft verbessern, Schnittstellen und Dienste für Datenzugriffe bieten und in vielen Geschäftsanwendungen eingesetzt werden. Dies betrifft vor allem Unternehmensaufgaben, die Daten analysieren und visualisieren, beispielsweise im Projektmanagement, in der Bewertung von Softwarequalität oder der Analyse von Compliance-Feldern sowie bei HR-Aufgaben.

Es ist weiterhin abzusehen, dass spezialisierte KI-Modelle stärker in den Fokus rücken. Damit wird eine Verlagerung hin zu kleineren LLMs mit höherer Genauigkeit, Relevanz, Präzision und Effizienz gehen. So können beispielsweise LLaMA-7B-Modelle für Sprachaufgaben wie das Schreiben und Vervollständigen von Code oder die Klassifizierung von Bildern mit wenigen Aufnahmen („few-shotting“) eingesetzt werden. Darüber hinaus wird die Multimodalität, bei der verschiedene Datentypen wie Bilder, Text, Sprache und numerische Daten kombiniert werden, die B2B-Anwendungsfälle in Bereichen wie Geschäftsplanung, Medizin und Finanzdienstleistungen erweitern und dort für kontinuierlich bessere Ergebnisse sorgen.

4. Verbesserte Energieeffizienz beim Einsatz von KI-Tools

Kleinere, auf spezifische Anwendungsfälle zugeschnittene KI-Modelle reduzieren schon 2024 im Vergleich zu generischen Systemen die Energiekosten beim Einsatz von KI-Tools. Diese speziellen Systeme werden auf hochpräzisen Datensätzen trainiert und erledigen die spezifische Aufgaben deutlich effizienter. Im Gegensatz dazu ist es bei Deep-Learning-Modellen erforderlich, große Datenmengen zu verarbeiten, um Ergebnisse zu erzielen.

Weiterhin wird die stark wachsende Anwendung der Energievernetzung zu einer besseren Energieeffizienz beitragen. Gemeint ist die Kombination von Software Defined Networking mit Gleichstrom-Mikronetzen. Dies wird Unternehmen 2024 dabei helfen, den Energieverbrauch und die Emissionen genauer zu messen. Viele Funktionen in der IT und in intelligenten Gebäuden können mit IoT-Sensoren automatisiert und durch integrierte Energiemanagement-Fähigkeiten effizienter gestaltet werden.

5. Ethik und Frameworks werden wichtiger für KI-Tools

Die Einführung von KI-Tools ist ein bis heute einmaliger technologischer Wandel, der gleichermaßen Innovationskraft und Vertrauen braucht. Allerdings: Laut Cisco AI Readiness Index fehlen bei 76 Prozent aller Unternehmen weltweit umfassende Richtlinien, die die Nutzung von KI regeln. Angesichts der Risiken von GenAI herrscht weitgehend Konsens, dass solche Richtlinien und eine freiwillige Selbstkontrolle der KI-Anbieter generell nötig sind.

Ebenfalls muss sichergestellt sein, dass Verbraucher Zugang zu ihren Daten und Kontrolle über sie behalten – ganz im Sinne der aktuellen EU-Datenverordnung. Dabei sind die Unternehmen selbst gefordert. Mit der wachsenden Bedeutung von KI-Tools werden öffentlich verfügbare Daten für das Training der KI-Modelle bald nicht mehr ausreichen. Hochwertige Sprachdaten werden voraussichtlich vor 2026 erschöpft sein, sodass bald ein Umstieg auf private oder synthetische Daten notwendig wird. Das birgt allerdings das Risiko von unerlaubtem Zugriff und Datenschutz-Verletzungen. Die Verantwortlichen für den Einsatz für KI werden sich darum zu mehr Transparenz und Vertrauensarbeit in Bezug auf die Entwicklung, Nutzung und Ergebnisse von KI-Systemen verpflichten.

Gerade Technologieunternehmen werden sich im kommenden Jahr darauf einstellen müssen, ein neues Maß an Offenheit zu zeigen. Beispielsweise, welche Governance-Prozesse die interne Entwicklung, Anwendung und Nutzung von KI-Tools steuern. Sind sie in der Breite nicht in der Lage, einen vertrauenswürdigen Umgang mit KI glaubhaft nachzuweisen, ist zu erwarten, dass der ordnungspolitische Rahmen 2024 enger gefasst wird.

Zur Methodik der Studien

Der Cisco AI Readiness Index basiert auf einer Doppelblind-Umfrage unter 8.161 Geschäfts- und IT-Führungskräften aus dem privaten Sektor in 30 Ländern im Jahr 2023. Sie wurde von einem unabhängigen Dritten durchgeführt, der die Teilnehmenden aus Unternehmen mit 500 oder mehr MitarbeiterInnen befragte. Der Index bewertet die Bereitschaft zum Einsatz von KI-Tools in sechs zentralen Bereichen: Strategie, Infrastruktur, Datenhaltung, Governance, Fachpersonal und Unternehmenskultur. In Deutschland wurden 300 Experten befragt.

Der Cisco Cybersecurity Readiness Index 2023 basiert ebenfalls auf einer Doppelblind-Umfrage unter 6.700 Führungskräften in 27 Ländern, die in ihren Unternehmen für Cybersicherheit zuständig sind. Die Untersuchung wurde Ende 2022 mittels Online- und Telefoninterviews durchgeführt. Für Deutschland wurden ebenfalls 300 Experten befragt. (sg)

Über die Autorin: Liz Centoni ist Chief Strategy Officer und EVP/GM of Applications bei Cisco.

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