Heidelberg, 30. November 2023 -- SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), wirft einen Blick auf die KI-Entwicklungen 2024. Die folgenden Trends bewerten SAS Experten als prägend.
2024 werden Unternehmen ihre Einschätzung von Chat GPT & Co. ändern: Statt sie als eigenständige Technologie zu betrachten, werden sie sie zunehmend in umfassende KI-Strategien einbinden. Das betrifft unterschiedlichste Branchen: Banken können Simulationsdaten für Stresstests und Szenarioanalysen nutzen, um Risiken vorherzusagen und Verluste zu vermeiden. Im Gesundheitswesen lassen sich damit an die speziellen Bedürfnisse einzelner Patienten ausgerichtete Therapien entwickeln. Für die Fertigung ist Generative AI ein Faktor, um Qualität, Zuverlässigkeit, Wartung, Energieeffizienz und Output zu verbessern.
Bryan Harris, Chief Technology Officer, SAS
Während 2023 viel über den Verlust von Jobs diskutiert wurde, liegt der Fokus im kommenden Jahr darauf, welche neuen Stellen die Technologie schafft. Ein gutes Beispiel ist Prompt Engineering, das die Optionen eines Modells mit realen Anwendungen zusammenbringt. KI hilft Mitarbeitenden mit unterschiedlichsten Vorkenntnissen und Rollen, effektiver und effizienter zu arbeiten. Neue Technologien mögen kurzfristig für Disruptionen im Arbeitsmarkt 2024 sorgen, gleichzeitig schaffen sie aber neue Jobprofile und Stellen.
Udo Sglavo, Vice President of Advanced Analytics, SAS
Verantwortungsvolles Marketing mit KI bedeutet auch, dass man sich der Fehleranfälligkeit bewusst und besonders im Hinblick auf Bias, also potenzielle Voreingenommenheit in den Daten, wachsam ist. So viele Vorteile KI-basierte Marketing- und Werbemaßnahmen auch mit sich bringen, mit Bias belastete Daten und Modelle ziehen voreingenommene Ergebnisse nach sich. Sogenannte Modellkarten dokumentieren die wichtigsten Eigenschaften von Machine-Learning-Modellen. Eine Voraussetzung für den verantwortungsvollen Einsatz von KI im Marketing ist daher, dass alle Marketers – unabhängig von ihrem technischen Know-how – in der Lage sind, diese Modellkarten im Hinblick auf die Effektivität und Fairness ihrer Algorithmen zu beurteilen und sie gegebenenfalls anzupassen.
Jennifer Chase, Chief Marketing Officer, SAS
Banken und Versicherungen sehen sich düsteren Zeiten in Bezug auf Betrug gegenüber. Verbraucher sind zunehmend sensibilisiert für Betrugsversuche, aber Betrüger werden mithilfe von Generative AI und Deepfake-Technologien versierter und verfeinern ihre Techniken. Phishing-Nachrichten werden immer ausgefeilter. Fake-Websites wirken erstaunlich echt. Eine Stimme lässt sich anhand einer Audiodatei von wenigen Sekunden mit einem einfachen Online-Tool nachahmen. Finanzinstitute brauchen daher KI, um diese technologisch zunehmend ausgereiften Angriffe auf ihre Kunden zu erkennen und zu blockieren. Sie haben aber viel Zeit bei der Einführung verloren, und die müssen sie 2024 aufholen.
Stu Bradley, Senior Vice President of Risk, Fraud and Compliance Solutions, SAS
Schatten-KI ist die Fortsetzung von Schatten-IT – Lösungen, die ohne offizielle Genehmigung beziehungsweise Kontrolle der IT-Abteilung entwickelt oder angewandt werden. Auch wenn Mitarbeitende Generative-AI-Tools mit den besten Absichten nutzen, müssen CIOs den Balanceakt zwischen der Einbindung dieser Tools und Grenzen meistern, um ihre Organisation vor den damit verbundenen Risiken zu schützen.
Jay Upchurch, Chief Information Officer, SAS
Multimodale KI integriert Text, Bild und Audio in einem einzigen Modell und wird damit das nächste Level für Generative AI. Sie kann eine breite Palette an Inhalten gleichzeitig verarbeiten und ebnet somit den Weg für kontextsensiblere Anwendungen, die der effektiven Entscheidungsfindung dienen. Ein Beispiel dafür ist die Generierung von 3D-Objekten sowie Umwelt- und Geodaten, die in Bereichen wie Augmented Reality, Virtual Reality oder Digital Twin zur Simulation komplexer physischer Systeme zum Einsatz kommen.
Marinela Profi, AI/Generative AI Strategy Advisor, SAS
Technologien wie AI und IoT Analytics werden in den verschiedensten Bereichen von Wirtschaft und Staat 2024 eine Schlüsselrolle spielen – in der Industrie genauso wie in der Energiebranche oder bei Behörden. 2024 wird sich die Akzeptanz für KI- und IoT-Analytics durch die Verbreitung von Digital-Twin-Technologie beschleunigen. Damit lassen sich Sensor- und Betriebsdaten in Echtzeit auswerten sowie komplexe Systeme wie Fabriken, Smart Cities und Energienetze nachbilden. Digitale Zwillinge verschaffen Unternehmen die Chance, Abläufe zu optimieren, Produktqualität zu verbessern, Sicherheit zu erhöhen, Zuverlässigkeit zu stärken und Emissionen zu senken.
Jason Mann, Vice President of IoT, SAS
Versicherungen: Adäquate Reaktion auf Klimarisiken
Versicherer verzeichnen weltweit Verluste im Milliardenbereich als Folge von Naturkatastrophen. Als Reaktion darauf erhöhen sie ihre Prämien oder ziehen sich aus besonders betroffenen Regionen wie Kalifornien oder Florida zurück. Versicherungen werden zunehmend KI einsetzen, um das Potenzial ihrer immensen Datenspeicher zu nutzen, um Liquidität und Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern. Neben den Vorteilen, die sie mit dynamischer Preisgestaltung und Risikoberechnung erzielen, dient KI dazu, beispielsweise Schadenbearbeitung, Betrugsbekämpfung und Kundenservice zu automatisieren und zu verbessern.
Troy Haines, Senior Vice President of Risk Research and Quantitative Solutions, SAS
Die Auswirkungen von KI auf die Arbeitswelt werden auch im öffentlichen Sektor zu spüren sein. Behörden haben einerseits Schwierigkeiten, KI-Talente zu finden und zu halten, denn Experten erwarten ein sehr hohes Lohnniveau. Andererseits wird dieses spezifische Know-how dringend benötigt, um regulatorische Maßnahmen umzusetzen. Ebenso wie Unternehmen wird sich die öffentliche Verwaltung verstärkt KI und Analytics zuwenden, um die Produktivität zu erhöhen, einfache Aufgaben zu automatisieren und den Talent Gap auszugleichen.
Reggie Townsend, Vice President of the SAS Data Ethics Practice
Die Weiterentwicklung von Generative AI-Tools wird ein wichtiger Faktor für personalisierte Medizin sein – dazu gehören unter anderem die Erstellung patientenspezifischer Avatare für klinische Studien oder individuelle Therapiepläne. Systeme, die auf dieser Technologie basieren, dienen dazu, bessere Entscheidungen im klinischen Umfeld zu treffen, indem sie Krankenkassen, Leistungserbringern und Pharmaunternehmen Echtzeitinformationen an die Hand geben.
Steve Kearney, Global Medical Director, SAS
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