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KI-Trends: Der produktive Einsatz lässt zu lange auf sich warten

Vier Trendthemen stellt der alljährliche Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence als Innovationstreiber für die nahe Zukunft der künstlichen Intelligenz im Unternehmenseinsatz heraus: ModelOps, Composite AI, Responsible AI und Small and Wide Data.

Die vier neuen KI-Trends reihen sich in Gartners Innovation Triggers ein.

Gartner

Hinter allen vier Hypes stehen der Wunsch und die Notwendigkeit, KI-Initiativen schneller von der Proof-of-Concept-Phase in den Produktiveinsatz zu überführen. An erster Stelle dürfte für viele Unternehmen die Operationalisierung von KI-Modellen stehen – Stichwort: ModelOps. Mit ModelOps-Tools kann man KI-Modelle operationalisieren, während sich MLOps-Tools in erster Linie auf Modelle für maschinelles Lernen konzentrieren. Unternehmen würden laut Gartner noch viel zu wenig ihre KI-Methoden von Anfang an in CI/CD-Pipelines einbinden, um sie effizient und ohne Zeitverlust in bestehende Anwendungen und Workflows zu integrieren. Die Marktforscher sehen Modelloperationalisierung und KI-Orchestrierungsplattformen als wichtige Automatisierungstools, die KI-Modelle wiederverwendbar und schneller einsetzbar machen.

Ein zweiter Trend, den die Gartner-Forscher ausmachten, ist eine effizientere Nutzung sowohl von Daten und KI-Modellen als auch von Rechenkraft. Das Schlagwort lautet Composite AI und bedeutet die Bündelung mehrerer KI-Ansätze wie Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Computer Vision, Knowledge Graphs und anderer Methoden, Daten zueinander in Bezug zu setzen. Composite AI soll Unternehmen dabei unterstützen, robuste KI-Systeme zu bauen. Dazu gehört auch Generative AI, die Gartner weiterhin im Aufschwung sieht. Dabei generiert eine KI anhand realer Bilder, Audiodaten und Texte selbsttätig eigene Schöpfungen.