Im Jahr 2023 hat die Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) aufsehenerregenden Einzug in Unternehmen und in die Diskussion der breiten Öffentlichkeit gehalten. Im Jahr 2024 haben sich LLMs (große Sprachmodelle) rasant weiterentwickelt und ihre Einsatzmöglichkeiten sind ausgereift. Doch nicht alle Prognosen der Analysten haben sich notwendigerweise bewahrheitet. Rückblick auf das, was dieses Jahr wirklich passiert ist.
1 – Verantwortungsvolle KI und Regulierung
Vorhersage
Zu Beginn des Jahres erwarteten wir eine eher langsame Entwicklung der Regulierung von KI-Systemen, die dem üblichen Rhythmus der IT-Gesetzgebung folgen würde. Trotz der von Präsident Joe Biden im November 2023 unterzeichneten Richtlinie (Executive Order) zur KI-Sicherheit und dem Inkrafttreten der europäischen KI-Verordnung (AI Act) im Jahr 2024 erwarteten nur wenige größere Fortschritte.
Wirklichkeit
Diese Vorhersagen erwiesen sich als relativ richtig, glaubt Michael BennettKI-Politikberater an der Northeastern University.
Auf Bundesebene wurden in den Vereinigten Staaten keine nennenswerten Fortschritte verzeichnet. Und die unverbindliche Wirkung der Biden-Richtlinie würde ihre Wirkung begrenzen, fügt hinzu Kashyap KompellaAnalyst bei RPA2AI.
Allerdings führte diese Regelung noch zu einigen Änderungen, etwa der Verpflichtung für jede Bundesbehörde, einen KI-Manager zu benennen.
Darüber hinaus haben mehrere Fälle rund um das Urheberrecht an Daten, die von KI-Modellen für ihr Training verwendet werden – wie der zwischen der New York Times und OpenAI – im Jahr 2024 keine dauerhafte Lösung gefunden. Diese Streitigkeiten haben dennoch bestimmte Akteure wie OpenAI dazu gedrängt, zu unterzeichnen Vereinbarungen mit Verlagen zur Nutzung ihrer Inhalte.
Auch Unternehmen wie Adobe haben damit begonnen, Künstler zu bezahlen.
Schließlich hat das KI-Gesetz bestimmte IT-Giganten dazu gedrängt, ihre Tools nicht in Europa zu veröffentlichen (wie Apple oder sogar Meta).
Ausblick für 2025
Die Wahl von Donald Trump könnte die bundesstaatliche Regulierung von KI weiter verlangsamen und stattdessen Raum für lokale und staatliche Initiativen schaffen. Michael Bennett geht davon aus, dass „Staaten, sogar Städte, wahrscheinlich neue Vorschriften testen werden, insbesondere in Bereichen wie Beschäftigung oder Polizei“.
2 – Open Source und Multimodalität
Vorhersage
Wir erwarteten die Entstehung multimodaler Modelle, die in der Lage sind, Text, Bilder oder Sprache als Eingabe zu verarbeiten und Inhalte in verschiedenen Formen wie Videos oder Audio als Ausgabe zu generieren.
Auch der Aufstieg von Open-Source-Modellen, der bereits von Meta (Llama) begonnen wurde, sollte sich beschleunigen.
Wirklichkeit
Die Modelle hätten tatsächlich Fortschritte gemacht, sei es in Bezug auf Präzision, Zuverlässigkeit und Fähigkeit, komplexe Aufgaben zu bewältigen, stellt fest Auch SunderProduktmanager bei Responsive.
Doch die Fortschritte bei der Multimodalität waren nicht so schnell wie erhofft. „Wir verfügen noch nicht über ein professionelles System, das verschiedene Arten von Daten nahtlos verarbeiten kann, wie zum Beispiel die Erstellung eines Kurzfilms aus spärlichen Daten“, sagt Michael Bennett.
Auch auf der Open-Source-Seite war die Begeisterung verhaltener. Halboffene Modelle wie Llama (dessen Datensatz geschlossen bleibt) haben sich dennoch gut entwickelt. Und der französische Mistral setzte auf offene Modelle, um sich auf dem Markt zu behaupten (was ihm auch gelang).
Generell spiegelt der Erfolg einer Plattform wie Hugginface – die Open-Source-Modelle hostet – eindeutig einen langfristigen Fondstrend wider. Ein Trend, der durch die Strategie der meisten Verlage, insbesondere der französischen, bestätigt wird, die sich bei der Umsetzung ihrer eigenen Lösungen auf Open Source verlassen.
3 – Mehrwert schaffen mit generativer KI
Vorhersage
Das Jahr 2024 sollte den Übergang vom Experimentieren zur Industrialisierung generativer KI in der Wirtschaft mit messbaren Kapitalrenditen (ROI) markieren.
Wirklichkeit
Trotz zunehmender Akzeptanz bleibt der ROI häufig in Frage gestellt. Für AJ Sunder experimentieren Unternehmen weiter – und behalten dabei die menschliche Aufsicht. „Die Versprechen von Produktivität oder Transformation sind noch nicht eingetroffen“, fasst er zusammen.
Produktivitätsgewinne seien in Bereichen wie Marketing oder Softwareentwicklung zwar bereits real, die Auswirkungen auf die Geschäftsprozesse seien jedoch insgesamt begrenzt, bestätigt Mark GreeneVizepräsident von UiPath, einem der größten Spezialisten für RPA (ein Bereich, mit dem GenAI zahlreiche Synergien in der Automatisierung und der agentischen KI verspricht).
4 – Auswirkungen auf die Beschäftigung
Vorhersage
Viele befürchteten massive Arbeitsplatzverluste, insbesondere und zum ersten Mal in der Kreativbranche und bei Wissensarbeitern (Journalismus, Design, Kunst).
Wirklichkeit
Generative KI hat bereits bestimmte Berufe verändert, ohne jedoch zu massiven Entlassungen zu führen. Beispielsweise nutzen Entwickler jetzt KI-Assistenten, behalten aber ihren Job … Vorerst, sagen einige.
Denn KI ersetzt nach und nach Arbeitsplätze, an denen es an Arbeitskräften mangelt, etwa in der Logistik, im Kundenservice oder bei der Erstellung von Inhalten. „Es ist eine faire Tatsache, dass KIs zunehmend das tun, was Menschen tun. Die Menschen, die wissen, wie man KI effektiv nutzt, werden am wertvollsten sein [pour les employeurs] » warnt Daryl Plummer, Analyst bei Gartner.
Abschluss
Das Jahr 2024 hat bestätigt, dass die generative KI beeindruckende Fortschritte macht, die Herausforderungen in Bezug auf Regulierung, Einführung und gesellschaftliche Auswirkungen jedoch weiterhin zahlreich sind.
Die kommenden Jahre werden darüber entscheiden, ob diese Technologien Unternehmen und Arbeitsweisen nachhaltig verändern können. Oder wenn der Balg wieder sinken wird, mit gemäßigteren Entwicklungen und eingeschränkt durch Themen wie Energie und ökologischer Fußabdruck, der zu sparsameren, kleineren, spezialisierteren Modellen und zu KI-Mischungen führen sollte (wird dies im Jahr 2025 bestätigt?).
