KI-Entwicklungen und Trends

/ KI Grundlagen

Der Markt und die Technologien rund um KI entwickeln sich sehr dynamisch. In diesem Artikel wird auf einige spezifische Entwicklungen und Trends eingegangen, die einen maßgeblichen Einfluss auf die Nutzung von KI haben (werden).

Multimodale KI-Modelle

KI-Modelle, die Informationen aus verschiedenen Quellen wie Text, Bildern, Audio und Video kombinieren, um tiefere und kontextreiche Antworten zu liefern, werden als multimodal bezeichnet. Während viele KI-Modelle bislang auf einen Medientyp beschränkt waren, ermöglichen multimodale Modelle komplexe Anwendungen und Analysen.

Diese Technologie ermöglicht eine neuartige Form der Interaktion und Informationsverarbeitung. Da sie unterschiedliche Medientypen kombinieren kann, liefert sie Ergebnisse, die mehrdimensional und vielfältig sind. Der Einsatzbereich reicht von Kundenservice und digitalem Marketing bis zur Ausbildung und Know-How-Aufbau.

Nutzungsmöglichkeiten:

  • Kundensupport: Multimodale KI in Chatbots ermöglicht eine gleichzeitige Verarbeitung von Text, Sprache und Bild, um Kundenanfragen umfassender zu bearbeiten.
  • Medizin und Gesundheitswesen: In der Diagnose unterstützt die KI durch Auswertung von Text- und Bilddaten wie Röntgenbildern und Arztberichten.
  • Bildungswesen: Sie ermöglicht die Gestaltung interaktiver Lerninhalte, die verschiedene Medienformate kombinieren, um das Lernerlebnis zu verbessern.

Produkte (Beispiele):

  • GPT-4o (OpenAI): Ein multimodales Sprachmodell, das mehrere Datenquellen wie Text und Bild integriert.
  • Gemini (Google): Ein Modell, das die Verarbeitung von Sprache, Bildern und weiteren Informationsquellen ermöglicht und kreative Lösungen unterstützt.
  • Claude (Anthropic): Ein LLM, das multimodale Einbindungen und Anfragen verarbeiten kann.

Small Language Models (SLMs)

Small Language Models sind kompaktere Sprachmodelle, die auf spezifische Aufgaben ausgerichtet sind und weniger Rechenleistung benötigen. Sie bieten eine optimale Balance zwischen Effizienz und Präzision, was sie besonders attraktiv für Anwendungen mit begrenzten Ressourcen macht.

Durch ihre kleinere Größe können SLMs schneller und kosteneffizienter implementiert werden. Ihre spezifische Ausrichtung auf engere Anwendungsbereiche macht sie zu einer guten Wahl, wenn die Genauigkeit in einem bestimmten Kontext besonders wichtig ist, wie z. B. beim Kundensupport.

Insbesondere werden SLMs auch für den lokalen Einsatz auf mobilen Geräten verwendet.

Nutzungsmöglichkeiten:

  • Assistenz für Content-Erstellung: SLMs können spezifisch trainiert werden, um automatisch Inhalte für Blogs oder Social Media bereitzustellen.
  • Personalassistenz-Tools: In E-Mail-Programmen helfen SLMs bei der Formulierung von Antworten oder der Priorisierung von Aufgaben.
  • Smartphones: In mobilen Geräten unterstützen SLMs die Sprachsteuerung, Textvorhersage und Kontextualisierung von Inhalten, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.

Produkte (Beispiele):

  • Mistral (Mistral AI): Ein effizientes Modell für Textgenerierung und spezifische Aufgaben in kleinen Umgebungen.
  • Apple Intelligence (Apple): Ein KI-System, das auf Apple-Geräten für Spracheingabe, Textanalyse und Sprachsteuerung optimiert ist.
  • Phi-2 (Microsoft): Ein leichtgewichtiges Modell für hochspezifische Texterstellungsaufgaben und Analysen.

Autonome Agenten

Autonome Agenten sind KI-Anwendungen, die ohne ständige Überwachung eigenständig Aufgaben erledigen können. Sie sind in der Lage, komplexe Prozesse zu planen, zu überwachen und dynamisch anzupassen. In sich ändernden Umgebungen bieten sie eine Lösung für Prozesse, die Kontinuität und Anpassungsfähigkeit erfordern.

Diese Technologie kann Aufgaben effizienter und kostengünstiger ausführen und dabei die Notwendigkeit menschlicher Intervention reduzieren. Besonders in Bereichen wie der komplexen Planung, Software-Entwicklung oder im Kundenservice können autonome Agenten repetitive und zeitintensive Aufgaben automatisieren.

Autonome Agenten stellen den nächsten Quantensprung in der Entwicklung von (KI-basierter) Automatisierung dar.

Auf dieser Technologie liegt ein starker Fokus bei namhaften Software-Herstellern wie Google, Meta, Microsoft und Salesforce. Derzeit sind die Möglichkeiten noch begrenzt, die Ergebnisse sind zum Teil noch nicht verlässlich, und es ist eine enge Überwachung notwendig, aber die Entwicklung ist sehr rasant.

Nutzungsmöglichkeiten:

  • Predictive Maintenance (vorbeugende Wartung): in Erweiterung bereits seit längerem existierender KI-basierter Systeme, die den Wartungsbedarf prognostizieren, können autonome Agenten auch die notwendigen Wartungsarbeiten eigenständig planen und koordinieren (je nach Kontext und Reifegrad von Robotern bis hin zur kompletten Umsetzung ohne menschliches Zutun).
  • Personalisiertes E-Learning: Kenntnisstand und Lernverhalten werden individuell ermittelt, darauf basierend werden spezifische individuelle Lernpläne und -materialien erstellt, und diese Pläne werden durch KI als Lern-Tutor begleitet.
  • Kundenservice: Autonome Chatbots bearbeiten Anfragen und bieten automatisiert und „intelligent“ Lösungen für auftretende Probleme. Dies ist die nächste Stufe zu bereits verbreiteten (nicht-autonomen) Chatbots, die mit Kunden basierend auf vorgegebenen Szenarien und Lösungen kommunizieren.
  • Software-Entwicklung: der gesamte Software-Lebenszyklus von der Anforderungsanalyse bis zum Betrieb der Software wird automatisiert von einem Agenten oder einem Verbund von Agenten übernommen.

Produkte (Beispiele):

  • AutoGPT: Ein autonomer KI-Agent, der komplexe Aufgaben wie Marktrecherche oder Inhaltsgenerierung selbstständig ausführt.
  • Salesforce Agentforce: Ein KI-gestütztes Agentensystem zur Automatisierung von Kundeninteraktionen und Vertrieb.
  • Microsoft Copilot Studio: Ermöglicht die Anpassung und Erstellung von autonomen Agenten in der Microsoft 365 Umgebung.
  • Replit AI: diese Erweiterung der Replit Entwicklungsplattform erstellt automatisiert Software basierend auf einer initialen (oberflächlichen) Beschreibung und bietet dann die Möglichkeit der automatisierten Bereitstellung der Anwendung als Cloud-basierten Service bzw. Web-Anwendung.

Open-Source-Modelle

Open-Source-Modelle sind öffentlich zugängliche KI-Modelle, die Unternehmen und Privatpersonen ohne Lizenzkosten nutzen und bei Bedarf anpassen können. Dies bietet mehr Flexibilität und reduziert die Abhängigkeit von teuren Lizenzen oder kommerziellen Angeboten.

Im Gegensatz zu SaaS-Lösungen wie ChatGPT müssen Open-Source-Modelle jedoch selbst installiert, betrieben und gewartet werden. Auch die benötigten Hardware-Ressourcen müssen selbst bereitgestellt werden – entweder lokal oder in einer Cloud-Umgebung.

In punkto Datenschutz bieten Open-Source-Modelle durch den lokalen Betrieb Vorteile, da keine Daten an externe Provider übertragen werden.

Da der „Quellcode“ verfügbar ist, können Open-Source-Modelle für spezifische Bedürfnisse angepasst werden, was sie besonders in Branchen mit speziellen Anforderungen attraktiv macht. Sie fördern Innovation, da sie gemeinschaftlich weiterentwickelt und angepasst werden können.

Nutzungsmöglichkeiten:

  • Forschung und Bildung: Open-Source-Modelle erleichtern den Zugang zu KI-Technologie für Studierende und Forscher.
  • Spezialisierte Produktentwicklung: Unternehmen können Modelle an ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen, wie z. B. für personalisierte Marketinganwendungen.
  • Data Science und Analyse: Open-Source-Modelle bieten eine kostengünstige Basis für Analysen und Datenauswertungen in verschiedenen Sektoren.
  • Lokale KI-Installationen: Unternehmen (und/oder Benutzer) können Open-Source-Modelle lokal auf einem Server oder einem Desktop-/Laptop-Rechner installieren und zum Beispiel mit einer Chatbot-Anwendung verbinden. So entsteht ein „lokales ChatGPT“, das ohne Weitergabe von Daten an externe Provider wie OpenAI genutzt werden kann.

Produkte (Beispiele):

  • LLaMa (Meta): Eine Familie von Sprachmodellen, die für akademische und kommerzielle Zwecke kostenlos zur Verfügung stehen.
  • Mistral (Mistral AI): Eine Familie leistungsfähiger Sprachmodelle aus Frankreich für Texterstellungs- und Verarbeitungsaufgaben.
  • Stable Diffusion (Stability AI): Ein KI-Modell zur Bildgenerierung, das sehr flexible Möglichkeiten für Anpassungen und Automatisierungen bietet. Die ursprüngliche Entwicklung wurde an der Ludwig Maximilian Universität (LMU) in München gestartet.
  • FLUX.1 (Black Forest Labs): eine Familie von sehr leistungsfähigen Modellen, die in Süddeutschland entwickelt wurden. Die Veröffentlichung war im August 2024, und die Modelle waren vom Start weg konkurrenzfähig mit etablierten (auch kommerziellen) Modellen.

Integration von Generativer KI in bestehende Applikationen und Tools

Die Integration von Generativer KI in bestehende Softwarelösungen erlaubt es, KI-Funktionalitäten direkt in alltägliche Arbeitsabläufe einzubetten, ohne dass zusätzliche Software benötigt wird. Diese Entwicklung hat das Potenzial, KI für eine breite Nutzerschicht zugänglich zu machen, die KI im Arbeitsalltag effektiv einsetzen kann.

Mit diesen eingebauten KI-Funktionalitäten können Nutzer ihre Produktivität steigern und Aufgaben effizienter erledigen. Die Barriere zur Nutzung von KI wird gesenkt, und es können ohne großen Schulungsaufwand Mehrwerte geschaffen werden.

Es gibt inzwischen immer mehr etablierte große und kleine Software-Hersteller, die KI als zusätzliche Unterstützung in ihre Applikationen integrieren bzw. integriert haben.

Nutzungsmöglichkeiten:

  • Textbearbeitung und Übersetzung: Textverarbeitungsprogramme können KI-gestützt Rechtschreibkorrekturen, Stilanpassungen und Übersetzungen anbieten.
  • CRM-Systeme: Generative KI bietet automatische Kundensegmentierung und -ansprache basierend auf Verhalten und Vorlieben der Kunden.
  • Produktivitätstools und Office-Anwendungen: Generative KI kann direkt in Office-Anwendungen integriert werden und ermöglicht unter anderem automatisierte Berichte, Präsentationen und Vorhersagemodelle für geschäftliche Entscheidungen.

Produkte (Beispiele):

  • Microsoft Copilot (Microsoft): Ein KI-gestützter Assistent in Microsoft Office, der Content-Erstellung und Datenverarbeitung automatisiert.
  • Adobe Firefly: Ein generatives KI-Toolset für kreative Anwendungen in Adobe-Programmen.
  • Salesforce CRM: CRM-Plattform mit integrierter Generativer KI für optimierte Kundenerfahrungen und personalisierte Marketingmaßnahmen.

Fazit

Die KI-Landschaft entwickelt sich mit beeindruckender Geschwindigkeit, und die vorgestellten Trends zeigen deutlich: Wir befinden uns an einem Wendepunkt, der die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und Wert schöpfen, grundlegend verändert. Von multimodalen KI-Modellen, die verschiedene Datenquellen intelligent verknüpfen, über effiziente Small Language Models bis hin zu autonomen Agenten – die Möglichkeiten für Unternehmen sind vielfältig und vielversprechend.

Die vorgestellten Entwicklungen machen eines deutlich: KI wird zu einem integralen Bestandteil der Unternehmenslandschaft. Unternehmen, die sich jetzt mit diesen Trends auseinandersetzen und erste Schritte zur Integration von KI in ihre Geschäftsprozesse unternehmen, werden in den kommenden Jahren einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil haben. Der Schlüssel zum Erfolg liegt dabei in einem ausgewogenen Ansatz, der technologische Innovation mit praktischer Umsetzbarkeit und verantwortungsvoller Nutzung verbindet.

Der Erfolg in dieser neuen Ära der KI wird maßgeblich davon abhängen, wie gut es Unternehmen gelingt, diese Technologien in ihre bestehenden Prozesse zu integrieren und ihre Mitarbeitenden auf diesem Weg mitzunehmen. Dabei ist es wichtig, nicht nur die technologischen Aspekte im Blick zu haben, sondern auch die organisatorischen und menschlichen Faktoren zu berücksichtigen.

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