KI-Modelle und Plattformen
Die Evolution von Generative AI im Jahr 2025: Von einer Neuheit zu einer Notwendigkeit
Unite.AI zu deinen bevorzugten Quellen auf Google hinzufügen
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 Aufschwung der Begeisterung für Gen AI wurde durch die bloße Neuheit der Interaktion mit großen Sprachmodellen (LLMs) getrieben, 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 ohne ein klares Geschäftsproblem oder echte KPIs zur Messung des Erfolgs in Projekte mit dieser neuen Technologie zu stürzen. 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 sich das Pendel zurückbewegen wird. Organisationen werden Gen AI für Geschäftswert suchen, indem sie zuerst Probleme identifizieren, die die Technologie lösen kann. Es wird sicherlich viele gut finanzierte Wissenschaftsprojekte geben, und die erste Welle von Gen-AI-Anwendungsfällen für Zusammenfassung, Chatbots, Content- und Code-Generierung wird weiterhin gedeihen, aber die Geschäftsführer werden AI-Projekte im Laufe des Jahres für ihre Rentabilität zur Rechenschaft ziehen. Die technologische Ausrichtung 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. Unternehmen Daten sind der Schlüssel, um den echten Wert von AI zu entsperren, aber die Trainingsdaten, die zur Entwicklung einer transformativen Strategie benötigt werden, sind nicht auf Wikipedia zu finden und werden es nie sein. Sie leben in Verträgen, Kunden- und Patientenakten und in den unstrukturierten Interaktionen, die oft durch das Backoffice oder in Kartons mit Papier fließen. 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 eigene 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 genauere und transparentere Ergebnisse zu einem niedrigeren Kostenpunkt liefern, während sie die Anforderungen an Datenschutz und Sicherheit erfüllen.
Die kritische Rolle der Datenreinigung bei der AI-Implementierung
Wenn AI-Initiativen sich ausbreiten, 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 Erstellung eines sauberen Datenbestands unerlässlich, der der Schlüssel zum Erfolg von AI-Projekten ist.
Viele Unternehmen verlassen sich immer noch auf Papiere, die digitalisiert und gereinigt werden müssen, um den täglichen Geschäftsablauf zu ermöglichen. Ideal wäre es, wenn diese Daten in beschriftete Trainingssets für die eigene AI des 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 über 500 IT-Entscheidungsträger zwischen August und September interviewten, 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 entscheidend, da bereits kleine Trainingsfehler zu komplexen Problemen führen können, die schwierig zu lösen sind, sobald ein AI-Modell falsche Ergebnisse liefert. Im Jahr 2025 werden Datenreinigung und die Pipelines, um die Datenqualität zu gewährleisten, zu einem kritischen Investitionsbereich, um sicherzustellen, dass eine neue Generation von Unternehmens-AI-Systemen auf zuverlässigen und genauen Informationen basiert.
Die expandierende Auswirkung der Rolle des CTO
Die Rolle des Chief Technology Officers (CTO) war immer schon wichtig, aber ihre Auswirkung wird 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 Kernverantwortlichkeiten des CTO unverändert bleiben, wird die Auswirkung 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 Effizienzsteigerungen innerhalb der Unternehmenswände. Die Entscheidungen, die CTOs im Jahr 2025 treffen, werden die zukünftige Entwicklung ihrer Organisationen bestimmen und ihre Rolle damit einflussreicher machen 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 von Unternehmensdatenbeständen und die expandierende Auswirkung des CTO die Zukunft von Unternehmen prägen. Unternehmen, die diese Veränderungen annehmen, werden gut positioniert sein, um in der sich entwickelnden technologischen Landschaft zu gedeihen.
