Die Evolution von Generative AI im Jahr 2025: Von einer Neuheit zu einer Notwendigkeit

Das Jahr 2025 markiert einen Wendepunkt in der Reise von Generative AI (Gen AI). Was als faszinierende technologische Neuheit begann, hat sich nun zu einem kritischen Werkzeug für Unternehmen in verschiedenen Branchen entwickelt.

Generative AI: Von der Lösungssuche nach einem Problem zu einer Problemlösungsmacht

Der anfängliche Enthusiasmus für Gen AI wurde von der bloßen Neuheit des Umgangs mit großen Sprachmodellen (LLMs) angetrieben, die auf umfangreichen öffentlichen Datensätzen trainiert wurden. Unternehmen und Einzelpersonen waren zu Recht von der Fähigkeit fasziniert, natürliche Sprachprompts einzugeben und detaillierte, kohärente Antworten von den öffentlichen Frontier-Modellen zu erhalten. Die menschliche Qualität der Ausgaben von LLMs führte viele Branchen dazu, sich Hals über Kopf in Projekte mit dieser neuen Technologie zu stürzen, oft ohne ein klares Geschäftsproblem zu lösen oder ein reales KPI zur Messung des Erfolgs. Während es in den frühen Tagen von Gen AI einige großartige Werte gab, ist es ein klares Signal, dass wir uns in einem Innovations- (oder Hype-) Zyklus befinden, wenn Unternehmen die Praxis aufgeben, zuerst ein Problem zu identifizieren und dann eine funktionierende technologische Lösung zu suchen, um es zu lösen.

Im Jahr 2025 erwarten wir, dass das Pendel zurück schwingt. Unternehmen werden Gen AI für Geschäftswert suchen, indem sie zuerst Probleme identifizieren, die die Technologie angehen kann. Es wird sicherlich viele mehr gut finanzierte Wissenschaftsprojekte geben, und die erste Welle von Gen-AI-Anwendungsfällen für Zusammenfassung, Chatbots, Content- und Code-Generierung wird weiterhin gedeihen, aber Führungskräfte werden AI-Projekte im Laufe des Jahres für ROI verantwortlich machen. Der Technologiefokus wird sich auch von öffentlichen allgemeinen Sprachmodellen, die Inhalte generieren, auf eine Ensemble von schmaleren Modellen verschieben, die kontrolliert und kontinuierlich auf die spezifische Sprache eines Unternehmens trainiert werden können, um reale Probleme zu lösen, die den Unternehmenserfolg in messbarer Weise beeinflussen.

2025 wird das Jahr sein, in dem AI zum Kern des Unternehmens wird. Unternehmensdaten sind der Schlüssel, um den wahren Wert von AI zu entsperren, aber die Trainingsdaten, die zur Entwicklung einer transformativen Strategie erforderlich sind, befinden sich nicht auf Wikipedia und werden es nie tun. Sie leben in Verträgen, Kunden- und Patientenakten und in den unstrukturierten Interaktionen, die oft durch das Backoffice fließen oder in Papierkisten leben. Die Beschaffung dieser Daten ist kompliziert, und allgemeine LLMs sind hierfür eine schlechte technologische Lösung, ungeachtet der Datenschutz-, Sicherheits- und Datenverwaltungsbedenken. Unternehmen werden zunehmend RAG-Architekturen und kleine Sprachmodelle (SLMs) in privaten Cloud-Umgebungen adoptieren, um ihre internen organisatorischen Datensätze zu nutzen, um proprietäre AI-Lösungen mit einem Portfolio von trainierbaren Modellen zu entwickeln. Zielgerichtete SLMs können die spezifische Sprache eines Unternehmens und die Nuancen seiner Daten verstehen und bieten höhere Genauigkeit und Transparenz zu einem niedrigeren Kostenpunkt – während sie die Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen einhalten.

Die kritische Rolle der Datenreinigung bei der AI-Implementierung

Wenn AI-Initiativen sich verbreiten, müssen Unternehmen die Datenqualität priorisieren. Der erste und wichtigste Schritt bei der Implementierung von AI, egal ob mit LLMs oder SLMs, besteht darin, sicherzustellen, dass interne Daten frei von Fehlern und Ungenauigkeiten sind. Dieser Prozess, bekannt als “Datenreinigung”, ist für die Kuration eines sauberen Datenbestands unerlässlich, der der Schlüssel zum Erfolg von AI-Projekten ist.

Viele Unternehmen verlassen sich noch auf Papiere, die digitalisiert und gereinigt werden müssen, um den täglichen Geschäftsbetrieb aufrechtzuerhalten. Ideal wäre es, wenn diese Daten in beschriftete Trainingssets für die proprietäre AI eines Unternehmens fließen würden, aber wir sind noch in den Anfängen, dies zu sehen. Tatsächlich fand eine von uns in Zusammenarbeit mit der Harris Poll durchgeführte Umfrage, bei der wir zwischen August und September über 500 IT-Entscheidungsträger befragten, heraus, dass 59 % der Unternehmen nicht einmal ihren gesamten Datenbestand nutzen. Der gleiche Bericht ergab, dass 63 % der Unternehmen zustimmen, dass sie ein mangelndes Verständnis ihrer eigenen Daten haben, was ihre Fähigkeit, das Potenzial von GenAI und ähnlichen Technologien zu maximieren, behindert. Datenschutz-, Sicherheits- und Governance-Bedenken sind sicherlich Hindernisse, aber genaue und saubere Daten sind kritisch, selbst leichte Trainingsfehler können zu sich verschlimmernden Problemen führen, die sich schwierig rückgängig machen lassen, wenn ein AI-Modell einmal falsch liegt. Im Jahr 2025 werden Datenreinigung und die Pipelines, um die Datenqualität sicherzustellen, zu einem kritischen Investitionsbereich, um sicherzustellen, dass eine neue Generation von Unternehmens-AI-Systemen auf zuverlässigen und genauen Informationen arbeiten kann.

Die expandierende Rolle des CTO

Die Rolle des Chief Technology Officers (CTO) war immer von entscheidender Bedeutung, aber ihre Auswirkungen werden sich im Jahr 2025 verzehnfachen. Wenn man Parallelen zur “CMO-Ära” zieht, in der die Kundenerfahrung unter dem Chief Marketing Officer von größter Bedeutung war, werden die kommenden Jahre die “Ära des CTO” sein.

Während die Kernverantwortungen des CTO unverändert bleiben, werden die Auswirkungen ihrer Entscheidungen größer sein als je zuvor. Erfolgreiche CTOs müssen ein tiefes Verständnis dafür haben, wie sich aufkommende Technologien auf ihre Organisationen auswirken können. Sie müssen auch verstehen, wie AI und die damit verbundenen modernen Technologien die Geschäftstransformation vorantreiben, nicht nur Effizienz innerhalb der Unternehmenswände. Die Entscheidungen, die CTOs im Jahr 2025 treffen, werden die zukünftige Entwicklung ihrer Organisationen bestimmen, was ihre Rolle einflussreicher macht als je zuvor.

Die Prognosen für 2025 unterstreichen ein transformatives Jahr für Gen AI, Datenmanagement und die Rolle des CTO. Wenn Gen AI von einer Lösungssuche nach einem Problem zu einer Problemlösungsmacht wird, werden die Bedeutung der Datenreinigung, der Wert des Unternehmensdatenbestands und die expandierende Rolle des CTO die Zukunft von Unternehmen prägen. Unternehmen, die sich diesen Veränderungen anpassen, werden gut positioniert sein, um in der sich entwickelnden technologischen Landschaft zu gedeihen.