Die KI-Technologie ist von entscheidender Bedeutung, da sie es ermöglicht, menschliche Fähigkeiten – Verstehen, Argumentieren, Planen, Kommunizieren und Wahrnehmen – immer effektiver, effizienter und kostengünstiger durch Software zu übernehmen. Die letzten Jahre waren eine aufregende Zeit für künstliche Intelligenz. Früher hielten wir es für Science-Fiction, doch heute ist KI zu einem alltäglichen Bestandteil des Lebens geworden. Hier haben wir uns entschieden, uns auf einen Trend zu konzentrieren, der für IT-Führungskräfte am dringendsten ist – konkrete KI-Einblicke für das Team und das Unternehmen. Die potenziellen Auswirkungen von KI sind weitreichend – ebenso wie die damit verbundenen Prognosen, von empfindungsfähiger über generative und verantwortungsbewusste KI bis hin zu Zusammenarbeit und Automatisierung. Hier ist eine Liste der fünf wichtigsten KI-Prognosen für 2023 von IT-Führungskräften.
Automatisierte Inhalte und Handel
Da die generative KI neben Softwarecode eine Vielzahl neuartiger Inhalte wie Bilder, Videos, Musik, Sprache und Text produziert, prognostiziert Gartner, dass bis 2025 30 % der ausgehenden Nachrichten von großen Unternehmen synthetisch generiert werden. IDC prognostiziert, dass die massiven (>Billionen Parameter) Basismodelle hinter dieser automatisierten Inhaltsentwicklung bis 2026 „zu branchenüblichen Dienstprogrammen werden, die nur von den größten Anbietern bereitgestellt werden“.
Low-Code-KI macht in der Branche Fortschritte
Der Entwicklungsprozess von KI-Modellen ist komplex, mühsam und iterativ. Und der Aufbau eines guten Modellsatzes erfordert Tage und Tausende von Experimenten. Low-Code-KI-/Data-Science-Plattformen haben all das geändert. Die von Low-Code-Data-Science-Plattformen bereitgestellte Drag-and-Drop-Oberfläche hilft dabei, Experimente schneller zu erstellen.
Die richtige Modellpaketdefinition wird die betrieblichen Vorteile der KI verbessern
Die produktive KI umfasst die direkte Kodierung während des Modellerstellungsprozesses, wie und was im Modell nach der Bereitstellung überwacht werden soll. Die Erwartung zu setzen, dass kein Modell ordnungsgemäß erstellt wird, bis der vollständige Überwachungsprozess spezifiziert ist, wird viele Vorteile mit sich bringen, nicht zuletzt reibungslosere Operationen der künstlichen Intelligenz.
Das verteilte Modelltraining ist der Kern der KI-Modellierung
Data-Science-Teams müssen mit Tausenden von Modellen experimentieren. Und KI-Modelle können mit Millionen von Parametern ziemlich komplex werden. Mit Low-Code an der Spitze erhöht sich die Fähigkeit, an mehreren Experimenten gleichzeitig zu arbeiten, um ein Vielfaches. Aber um diese Tausenden von Experimenten zu realisieren, benötigen Data-Science-Teams ein kostengünstiges Computersystem, das entsprechend den Anforderungen skaliert werden kann. Das Training dieser komplexen, speicherintensiven Experimente mit konventionellen Methoden ist eine große Herausforderung.
Es wird eine Handvoll KI-Cloud-Dienste der Enterprise-Klasse geben
Natürlich hat nicht jedes Unternehmen, das KI sicher einsetzen möchte, die Ressourcen dafür. Die erforderliche Software und die erforderlichen Tools können einfach zu komplex oder zu teuer sein, um sie in Einzelteilen zusammenzufügen. Infolgedessen haben nur etwa ein Viertel der Unternehmen KI-Systeme in der Produktion weit verbreitet. Um diese Herausforderung zu meistern und eine gigantische Marktchance anzugehen, prognostiziere ich, dass 2023 eine Handvoll KI-Cloud-Dienste der Enterprise-Klasse entstehen werden.
source – www.analyticsinsight.net
