Drei Trends, die die KI verändern

KI hat für Unternehmen branchenübergreifend an Bedeutung gewonnen. Mit der Entwicklung entwickeln sich auch ihre Anwendungen weiter. Drei wichtige Trends prägen die Rolle von KI in Unternehmen neu: (1) die Verlagerung von KI an den Rand, (2) ihre zunehmende Zugänglichkeit über Datenwissenschaftler hinaus und (3) die Entstehung spezialisierter KI-Modelle, die proprietäre Daten für tiefere Einblicke und schnellere Innovationen nutzen.

Trend 1: KI am Rande – Intelligenz dort, wo sie am wichtigsten ist

KI ist nicht mehr auf riesige Cloud-Infrastrukturen oder teure On-Premise-Systeme beschränkt. Stattdessen rückt sie näher an den Ort, an dem die Daten generiert werden. Ob es IoT Sensoren in einer Fabrik, Kameras in autonomen Fahrzeugen oder Roboterarme an Fließbändern – KI trifft jetzt Echtzeitentscheidungen vor Ort – ohne auf entfernte Server warten zu müssen.

Warum diese Verschiebung?

• • • Schnellere, effizientere Verarbeitung KI am Netzwerkrand eliminiert Verzögerungen und reduziert die Abhängigkeit von der Cloud-Konnektivität. Eine intelligente Überwachungskamera kann beispielsweise Videos in Echtzeit analysieren, Anomalien erkennen und sofort Alarme auslösen – ohne riesige Datenmengen in die Cloud übertragen zu müssen.
    • Geschwindigkeit ist entscheidend Bei Entscheidungen in Sekundenbruchteilen können Verzögerungen kostspielig sein. Ein selbstfahrendes Auto muss Daten sofort verarbeiten, um Unfälle zu vermeiden. Ein Krankenhausgerät muss Patientendaten in Echtzeit analysieren, um lebensrettende Warnungen auszulösen.
    • Geringere Kosten Die Übertragung großer Datensätze in die Cloud verbraucht Bandbreite und treibt die Kosten in die Höhe. Edge AI senkt diese Kosten durch die lokale Verarbeitung von Informationen und reduziert so die Belastung der Cloud- und On-Premise-Ressourcen.
    • Höhere Sicherheit und Privatsphäre – Die Speicherung von Daten an der Quelle minimiert das Offenlegungsrisiko. Branchen mit strengen Vorschriften, wie das Gesundheits- und Finanzwesen, profitieren von On-Device-KI, die unnötige Datenübertragungen eliminiert.

KI ist nicht mehr nur leistungsstark – sie ist allgegenwärtig. Da KI-Chips und -Modelle immer effizienter werden, ist zu erwarten, dass sich noch mehr Intelligenz von zentralisierten Systemen auf Edge-Geräteund bietet Vorteile in Echtzeit dort, wo sie am wichtigsten sind.

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Trend 2: KI für alle – Über Data Science hinaus

KI ist nicht mehr nur Programmierern und Datenwissenschaftlern vorbehalten. Leistungsstarke Large Language Models (LLMs) verändern die Arbeitsweise von Fachleuten branchenübergreifend und machen fortschrittliche KI-Funktionen für Anwälte, Personalabteilungen, Forscher und Marketingfachleute zugänglich.

Wie KI Branchen umgestaltet:

Gesetz

Anwälte und Rechtsanwaltsfachangestellte bearbeiten Berge von Dokumenten – Rechtsprechung, Verträge, Vorschriften, Zeugenaussagen. Traditionell benötigten Teams von Rechtsanwälten unzählige Stunden für die Recherche, Erstellung und Prüfung juristischer Unterlagen. Mit KI-gestützten Tools können Anwälte mithilfe von LLMs die Rechtsprechung durchgehen, komplexe Präzedenzfälle zusammenfassen oder sogar Verträge mit auf den jeweiligen Fall zugeschnittenen Schlüsselklauseln entwerfen. KI-gestützte Verarbeitung ersetzt zwar nicht das menschliche Urteilsvermögen, kann aber den Zeitaufwand für mühsame Aufgaben drastisch reduzieren, sodass Anwälte sich stärker auf Strategie und Anwaltschaft konzentrieren können.

Personalwesen

Personalabteilungen bearbeiten zudem eine wahre Datenflut in Form von Lebensläufen, Leistungsbeurteilungen, Compliance-Vorschriften und Arbeitsplatztrends. KI kann HR-Experten dabei helfen, den Einstellungsprozess zu optimieren, indem sie Bewerbungen analysiert, Top-Kandidaten identifiziert und sogar Verbesserungsvorschläge für Stellenbeschreibungen macht, um einen vielfältigeren Talentpool anzusprechen. KI kann auch bei der Stimmungsanalyse helfen und HR-Teams einen besseren Einblick in das Mitarbeiterfeedback im großen Maßstab geben. Durch die Analyse von Daten wie Antworten auf offene Umfragen und Kommunikationsmustern am Arbeitsplatz kann KI außerdem Trends erkennen, die es HR ermöglichen, die Unternehmenskultur, das Engagement von Mitarbeitern und Kunden sowie die Mitarbeiterbindung zu verbessern.

Forschung

Für Forscher ist Datenanalyse eine Selbstverständlichkeit. Anstatt endlose Berichte manuell zu durchforsten, können Ökonomen beispielsweise mit einem LLM globale Finanzberichte, Regierungsdatensätze und akademische Forschungsergebnisse analysieren, zusammenfassen und daraus sogar Erkenntnisse gewinnen. Medizinforscher können KI-Tools nutzen, um Tausende klinischer Studien in Sekundenschnelle zu durchforsten. Ein LLM hilft dabei, Muster in einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen zu erkennen, sodass Literaturrecherchen nur noch Minuten statt Monate dauern. Das führt zu schnelleren Erkenntnissen, die zu schnelleren Durchbrüchen führen können.

Einzelhandel

Einzelhandel Marketer nutzen KI, um Kundenverhalten zu analysieren, Trends vorherzusagen und personalisierte Inhalte in großem Umfang zu erstellen. Stellen Sie sich ein Marketingteam vor, das basierend auf der Stimmung der Zielgruppe in sozialen Medien sofort zielgerichtete Anzeigentexte erstellen oder Echtzeit-Kundenfeedback analysieren könnte, um eine Kampagne spontan anzupassen. KI hilft Einzelhändlern, intelligenter und persönlicher mit Kunden zu kommunizieren – ohne manuelles Rechnen.

Die Befürchtung, dass KI menschliche Arbeitskräfte ersetzen wird, ist unbegründet. Vielmehr erweitert sie das Fachwissen, automatisiert mühsame Aufgaben und ermöglicht es Fachleuten, intelligentere und schnellere Entscheidungen zu treffen. Da KI-Tools immer intuitiver werden, wird ihre Wirkung weiter zunehmen und Spitzentechnologie für jedermann zugänglich machen.

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Trend 3: Der Aufstieg spezialisierter KI-Modelle

Die erste Welle von LLMs führte leistungsstarke, vortrainierte KI-Systeme wie ChatGPT und Llama ein, die das immense Potenzial generativer KI demonstrierten. Es wurde jedoch schnell klar, dass diese Allzweckmodelle zwar beeindruckend sind, aber einige gravierende Einschränkungen aufweisen.

Grundlegende LLMs werden anhand riesiger Mengen öffentlich verfügbarer Daten geschult, verfügen jedoch nicht über das Kontextverständnis, die Fachkompetenz und das proprietäre Wissen, das Unternehmen und branchenspezifische Organisationen benötigen, um tiefere Einblicke, intelligentere Problemlösungen und schnellere Innovationen zu erzielen. Sie sind weniger effektiv und können in manchen Fällen sogar falsch sein oder Antworten fälschen. Da sie branchenspezifischen Jargon, Arbeitsabläufe, Compliance-Vorschriften und andere wichtige Parameter nicht verstehen, sind sie auch nicht in der Lage, Unternehmen bei der Lösung branchenspezifischer Probleme zu unterstützen.

Die heutige KI geht über allgemeine LLMs hinaus und erkennt den Bedarf an lokalisierten, spezialisierten KI-Modellen – insbesondere solchen, die auf unternehmenseigenen Daten basieren. Unternehmen erkennen, dass der Wert eines KI-Systems nur so hoch ist wie die Relevanz der von ihm verarbeiteten Informationen. Daher trainieren oder optimieren viele Unternehmen LLMs zunehmend mit ihren eigenen Daten, um KI-Systeme zu schaffen, die relevanter, aussagekräftiger und in der Lage sind, echten Geschäftswert zu liefern.

Die Kombination des umfassenden Allgemeinwissens grundlegender LLMs mit den lokalisierten und spezialisierten LLMs des jeweiligen Unternehmensbereichs bietet folgende Vorteile:

• • • • Branchenspezifisches Know-how – KI, die anhand der einzigartigen Daten eines Unternehmens trainiert wurde, liefert präzise Erkenntnisse, die auf dessen Herausforderungen zugeschnitten sind, im Gegensatz zu verallgemeinerten Modellen, die anhand öffentlicher Datensätze trainiert wurden.
      • Fundiertere Entscheidungsfindung – Anhand proprietärer Daten wie interner Wissensdatenbanken, Kundeninteraktionen und Verkaufsaufzeichnungen kann KI Erkenntnisse generieren, die auf realer Geschäftsintelligenz basieren.
      • Bessere Sicherheit und Governance – On-Premises-KI eliminiert Risiken im Zusammenhang mit Cloud-basierten Datenübertragungen und gewährleistet die Einhaltung von Branchenvorschriften wie HIPAA.
      • Schnellere Innovation – Kundenspezifische Modelle werden kontinuierlich verbessert und ihre Genauigkeit wird auf der Grundlage von organisatorischem Echtzeit-Feedback und sich entwickelnden Branchenanforderungen verfeinert.

Die Zukunft der KI geht über allgemeine LLMs hinaus und umfasst auch lokalisierte, spezialisierte Modelle, die auf die individuellen Bedürfnisse von Unternehmen zugeschnitten sind. Indem Sie KI-Modelle mit Ihren eigenen Daten trainieren, gewinnen Sie präzisere Erkenntnisse und schnellere Innovationen.

Ansicht: Phison aiDAPTIV+ Lösung

Wie Phison Ihnen helfen kann, die aktuellen KI-Trends zu nutzen

Als KI schreitet weiter voranDiese drei Trends repräsentieren einen Wandel hin zu lokalisierteren, zugänglicheren und effektiveren Anwendungen. Die Verlagerung der KI-Verarbeitung an den Rand ermöglicht schnellere und effizientere Entscheidungen in Echtzeit. Gleichzeitig ermöglicht die bessere Zugänglichkeit von KI-Tools einem breiteren Spektrum an Fachleuten, deren Fähigkeiten in ihrer täglichen Arbeit zu nutzen. Schließlich kann die Entstehung spezialisierter LLMs, die auf proprietären Daten basieren, Unternehmen tiefere Einblicke, verbesserte Problemlösungen und einen Wettbewerbsvorteil bieten.

Phison hat massiv in Forschung und Entwicklung investiert, um KI zugänglicher und kostengünstiger zu machen. Unsere aiDAPTIV+ Lösung ermöglicht es Organisationen, KI-Modelle vor Ort zu trainieren, von IoT-Geräten am Rand und in der Robotik bis hin zu PCs, Workstations und Rechenzentrumsservern. Dadurch wird die Datensicherheit gewährleistet und gleichzeitig werden die hohen Kosten für Cloud-basiertes LLM-Training vermieden.

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