Mit dem Aufkommen neuer disruptiver Technologien stehen Unternehmen zunehmend vor der Frage: In welche Lösungen sollten sie investieren, um ihre Leistung zu verbessern? Hype Cycles des Analystenhauses Gartner bieten eine grafische Darstellung der Reife und Akzeptanz von Technologien und Anwendungen.
Künstliche Intelligenz, föderiertes maschinelles Lernen, Quantencomputing … Neue Technologien kommen regelmäßig auf den Markt und sorgen für Schlagzeilen. Die frühe öffentliche Bekanntheit dieser technologischen Durchbrüche – oft als „revolutionär“ angepriesen – brachte eine Reihe von Erfolgsgeschichten hervor. Doch sobald Experimente und Umsetzungen scheitern, schwindet das Interesse. Die Hauptursachen sind Leistungsprobleme und ein geringer ROI.
Nach diesem Tiefpunkt der Ernüchterung zeigen immer mehr Beispiele, wie Unternehmen besser verstandene neue Technologien nutzen können. Schließlich spiegelt ein „Produktivitätsplateau“ die allmähliche Akzeptanz durch die breite Öffentlichkeit wider.
Diese Abfolge von Phasen stellt die fünf Schlüsselphasen des Lebenszyklus einer Technologie dar, die berühmten „Hype Cycles“ der Firma Gartner.
Der kürzlich veröffentlichte „Hype Cycle for Emerging Technologies“ stellt eine Reihe neuer Technologien vor, die man unbedingt kennen sollte. „Diese Technologien werden in den nächsten zwei bis zehn Jahren wahrscheinlich transformative Vorteile bringen.“erklären die Analysten dieser amerikanischen Firma.
Neue Technologien lassen sich in vier Themenbereiche einteilen.
- Autonome künstliche Intelligenz: Die rasante Entwicklung der KI führt zu Systemen, die mit minimaler Aufsicht funktionieren, sich verbessern und in komplexen Umgebungen effektive Entscheidungen treffen können.
- Entwicklerproduktivität: Technologie steigert die Entwicklerproduktivität und ermöglicht es ihnen, qualitativ hochwertigere Produkte schneller zu liefern.
- Das Gesamterlebnis: Die Verflechtung von Kundenerlebnis, Mitarbeitererlebnis und Nutzererlebnis trägt zur Kunden- und Mitarbeiterbindung bei.
- Sicherheit und Datenschutz: Durch den Einsatz von Sicherheits- und Datenschutztechniken, die eine Kultur gegenseitigen Vertrauens und Bewusstseins schaffen, werden Organisationen widerstandsfähiger.
Wo sind die vielversprechendsten Technologien wie KI – und insbesondere die generative KI, die fast jeder nach dem Start von ChatGPT im November 2023 entdeckt hat?
L’IA autonome
Laut Gartner ist dies bei generativer KI (oder GenAI auf Englisch) der Fall „Über den Höhepunkt überzogener Erwartungen hinaus“Da Unternehmen weiterhin von der Begeisterung für Basismodelle zu Anwendungsfällen übergehen, die den ROI steigern. Dies beschleunigt die autonome KI.
Während es der aktuellen Generation von KI-Modellen an Autonomie mangelt, bringen KI-Forschungslabore schnell Agenten auf den Markt, die in der Lage sind, dynamisch mit ihrer Umgebung zu interagieren, um ihre Ziele zu erreichen, obwohl diese Entwicklung ein schrittweiser Prozess ist.
Laut Gartner könnten Multi-Agent-Technologien innerhalb von fünf bis zehn Jahren ausgereift sein. Andere autonome KI-Systeme, wie etwa humanoide Roboter am Arbeitsplatz, könnten weit verbreitet sein, allerdings in fernerer Zukunft.
Gartner führt insbesondere den Fall der künstlichen Quantenintelligenz an, bei der es sich noch um ein embryonales Forschungsgebiet handelt. Diese Technologie zielt darauf ab, die einzigartigen Eigenschaften der Quantenmechanik zu nutzen, um neue, leistungsfähigere KI-Algorithmen zu entwickeln, die der klassischen Leistung überlegen sind.
In Bezug auf den Datenschutz stellt Gartner fest, dass Unternehmen durch den Einsatz von Sicherheits- und Datenschutztechniken, die eine Kultur des gegenseitigen Vertrauens und des Bewusstseins für gemeinsame Risiken zwischen den Teams schaffen, widerstandsfähiger werden.
Zu den neuen Technologien, von denen erwartet wird, dass sie die Sicherheit und den Schutz personenbezogener Daten verbessern, gehören:
- AI TriSM („Künstliche Intelligenz, Vertrauens-, Risiko- und Sicherheitsmanagement“);
- föderiertes maschinelles Lernen, das es ermöglicht, einen zentralisierten Algorithmus auf verteilte Weise zu trainieren, ohne dass Benutzer ihre Daten preisgeben müssen;
- Homomorphe Verschlüsselung: Am Höhepunkt des „Hype-Zyklus“ ermöglicht diese Kryptografietechnik die Durchführung von Operationen an verschlüsselten Daten, ohne dass diese entschlüsselt werden müssen.
