2025 Prognosen: Jahr des Compound AI für die Unternehmensadoption

Das neue Jahr wird die AI-Adoption auf Weise bringen, die wir bisher noch nicht gesehen haben, nach einer Neukalibrierung dessen, was wir jetzt wissen, innerhalb des Unternehmens erreicht werden kann. Wissensgraphen, die Compound AI unterstützen, werden im Mittelpunkt stehen, da sie Brennstoff für die Umwandlung unstrukturierter Informationen in handlungsfähiges Wissen hinzufügen. Neben anderen Tools wie GraphRAG, die Generative AI (GenAI) effizienter machen, werden sie weiterhin den Weg für die Integration von KI in unser tägliches Leben ebnen.

Realistische Ansichten darüber, was mit Generative AI-Modellen erreicht werden kann, werden das Jahr des Compound AI bringen

Organisationen beginnen, das Potenzial von GenAI zu nutzen, um reale Probleme zu lösen. Im neuen Jahr werden wir es auf Weise sehen, die wir bisher noch nicht gesehen haben, aber wenn es um die Adoption von KI für Unternehmensanwender geht, sind die Modelle allein noch nicht ausreichend, um komplexe Probleme zu lösen. Nehmen wir uns Menschen zum Beispiel, wir sind intelligenter und effizienter mit Werkzeugen, und wir haben mit Zugang zu Taschenrechnern, einer Bibliothek und einem Computer viel mehr erreichen können. Wir können nicht erwarten, dass Sprachmodelle alles tun, was wir von ihnen verlangen, besonders in einem Unternehmensumfeld, ohne die entsprechende Werkzeugausstattung. Durch die Hinzufügung von Wissensgraphen, die Compound AI-Workloads unterstützen, können Systeme innerhalb des Unternehmens umfassend genutzt und davon profitieren.

Eine Revolution der Informationsrangfolge mit GraphRAG

In den frühen Tagen des Internets waren die primären Suchmaschinen AltaVista und Lycos. Eine Suchanfrage würde alle Wörter auf einer Seite indizieren und Ergebnisse in einer Seitenrangfolge anbieten. Schließlich revolutionierte Google dies, indem es sich ansah, wie Seiten miteinander in Beziehung stehen. Seiten wurden wichtiger, wenn andere wichtige Seiten auf sie verwiesen. Diese rekursive Regel war nur möglich, wenn man das Web als Graphen betrachtete. So kamen wir zu dem Google und der Seitenrangfolge, die wir heute kennen. Als Google 2012 begann, textuelle Daten in einen Wissensgraphen umzuwandeln, sahen wir eine Evolution davon, wie Benutzer strukturierte Informationen über reale Entitäten bei der Suche erhielten.

Im kommenden Jahr wird es eine ähnliche Entwicklung geben, wie wir sie mit dem Internet von der Keyword-Suche zur Suche basierend auf Netzwerk- und Graph-Strukturen gesehen haben. Suchanfragen, die auf der Umwandlung von Text in strukturierte Darstellung basieren, werden auch mit Sprachmodellen erfolgen und Unternehmen enorm zugute kommen. Wenn wir mit GenAI fortschreiten, sehen wir etwas Ähnliches mit GenAI, das RAG nutzt, das jedes Wort oder jeden Teil eines Dokuments in einen Vektor umwandelt, sodass wir eine Frage stellen und sie auf die einzelnen Wörter im Dokument abbilden können.

Ich glaube, die nächste Iteration der Suche wird zur Verwendung einer Kombination aus Wissensgraph und RAG übergehen. Was dies tut, ist, Dokumente zu kreuzreferenzieren und schnell zu erkennen, dass sie etwas gemeinsam haben, und es als Verbindung zu verknüpfen, wenn es daran arbeitet, auf eine Anfrage zu reagieren. Im Laufe der Zeit wird es wahrscheinlich sein, dass die meisten unserer Dokumente in strukturierte Informationen umgewandelt werden, die in Wissensgraphen eingefügt werden, um eine Begründung zu ermöglichen, wenn wir nach einer Suchanfrage gefragt werden. Es wird einen Schwerpunkt auf die schnelle Umwandlung unstrukturierter Textinformationen in strukturierte Informationen für symbolisches Wissen geben, damit es handlungsfähig wird.

Die Schnittstelle des Internets ändert sich, unser tägliches Leben wird AI-Adoption vor der Arbeitswelt sehen

Als jemand, der mit Google aufgewachsen ist, ist es unvermeidlich, dass die Schnittstelle des Internets zu verschwinden beginnt. Der Aufstieg der ChatGPT-Adoption hat sich zu dem primären Mechanismus entwickelt, wie die nächste Generation mit dem Internet kommuniziert. Wenn wir diese Adoption in 2025 und darüber hinaus sehen, wird sie einen erheblichen Einfluss auf die Art und Weise haben, wie Branchen wie Werbung sich entwickeln, um einen Wettbewerbsvorteil zu behalten.

Wie bei den meisten technologischen Innovationen werden wir sie in unserem persönlichen Leben zuerst umsetzen. Ich glaube, wir werden dies mit persönlichen Assistenten wie Siri oder Alexa auf der Grundlage von Sprachmodellen sehen, die begründen und natürliche Muster für unsere täglichen Gewohnheiten entwickeln. Wenn wir beginnen, Menschen mehr auf persönliche Assistenz außerhalb der Arbeit zu sehen, werden die Erwartungen, ähnliche Assistenten auf der Arbeit zu haben, folgen.

Neukalibrierung des Budgets für die Implementierung von Generative AI im Unternehmen

Jetzt, da der Höhepunkt des AI-Hype-Zyklus hinter uns liegt, sind die Menschen viel pragmatischer in ihrem Ansatz zu GenAI. Im letzten Jahr und acht Monaten haben viele einen großen Teil ihres Budgets für GenAI ausgegeben und möglicherweise andere wichtige Bereiche des IT-Fußabdrucks und der Daten auf die zurückliegende Bahn gesetzt und unterinvestiert. Also werden wir im nächsten Jahr viele Organisationen sehen, die ihr Budget besser kalibrieren, um mehr zu tun. Jetzt, da wir die Sichtbarkeit und Transparenz darüber haben, wie GenAI für ein Unternehmen funktionieren oder nicht funktionieren kann, können diese Unternehmen ihr Investment zwischen GenAI und all den anderen wichtigen Initiativen ausbalancieren.