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Fünf KI-Trends in 2024

Das Jahr 2024 wird voraussichtlich weiterhin von bedeutenden Fortschritten in der generativen Künstlichen Intelligenz (KI) geprägt sein. Unser Beitrag erläutert, welche Entwicklungen dabei im Einzelnen zu erwarten sind.

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Foto: ©AdobeStock/Shutter2U

Das Jahr 2023 war geprägt von bedeutenden Fortschritten in der generativen Künstlichen Intelligenz (KI). Die leistungsstarken Sprachmodelle, wie sie bei beliebten Anwendungen wie ChatGPT zum Einsatz kommen, haben das Verständnis von Texten und die Erstellung von Inhalten auf ein völlig neues Niveau gehoben. Nachdem Unternehmen sich 2023 intensiv mit dieser Technologie auseinandergesetzt und teilweise bereits experimentiert haben, steht 2024 verstärkt die konkrete Implementierung solcher Lösungen im Fokus. Laut IntraFind, einem Experten für Enterprise Search und Künstliche Intelligenz, sind dabei folgende Trends zu erwarten:

  1. Sicherheit wird priorisiert:

Unternehmen werden im Jahr 2024 verstärkt darauf achten, einen sicheren Rahmen für die Nutzung generativer KI zu schaffen. Sie werden Sicherheitsrichtlinien entwickeln, die interne Zugriffsrechte berücksichtigen, die Risiken von Fehlinterpretationen minimieren und Datenabflüsse verhindern. Bei der Auswahl von KI-Lösungen und -Dienstleistern wird die Sicherheit eine entscheidende Rolle spielen.

  1. Open-Source-Modelle gewinnen an Bedeutung:

Neben proprietären Sprachmodellen wie GPT von OpenAI oder Luminous von Aleph Alpha gewinnen auch leistungsstarke quelloffene Modelle aus der Open-Source-Community an Popularität. Diese Modelle werden vermehrt eingesetzt, insbesondere in Anwendungen, die hohe Anforderungen an Datenkontrolle und Transparenz stellen.

  1. Einsatz von Retrieval Augmented Generation (RAG):

Unternehmen werden vermehrt auf RAG setzen, um die Leistung generativer KI zu optimieren. Durch die Integration von Retrieval-Systemen können generative KI-Modelle zusätzliches Wissen aus organisationseigenen Dokumenten oder Wissensdatenbanken abfragen, wodurch die Antworten aktueller und genauer werden.

  1. Bedeutung von Vektordatenbanken:

Spezielle Sprachmodelle, die Ähnlichkeiten zwischen Begriffen erkennen und in Form von Wortvektoren speichern können, werden vermehrt für Enterprise Search eingesetzt. Diese Technologie unterstützt eine semantische Suche, die nicht nur nach wörtlichen Begriffen sucht, sondern auch deren Bedeutung versteht.

  1. Verbesserung der Datenqualität:

Unternehmen werden an der Optimierung ihrer Datenqualität arbeiten, insbesondere bei der Bewältigung unstrukturierter Daten. KI-basierte Lösungen können Daten automatisiert mit Metadaten anreichern und klassifizieren, um so die Datenqualität zu verbessern.

Franz Kögl, Vorstand von IntraFind, betont die Bedeutung von generativer KI für die Produktivitätssteigerung von Unternehmen. Er betont jedoch auch die Notwendigkeit eines klaren Plans und der Beratung durch Experten, um sinnvolle Anwendungsfälle zu identifizieren und umzusetzen: „Unternehmen müssen sich fragen, was ihr Ziel ist, welche Prozesse sie beschleunigen möchten und welche Rahmenbedingungen für einen sicheren Einsatz erforderlich sind.“

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