Generative KI entwickelt sich rasanter als jede vorherige Technologiewelle im Unternehmensbereich. Gartners aktuelle Prognosen skizzieren drei wesentliche Veränderungen, die die KI-Landschaft – von der Infrastruktur bis zu den Anwendungen – in den nächsten vier Jahren grundlegend verändern werden. Trotz eines allgemeinen Rückgangs der Risikokapitalfinanzierung bleibt das Investitionsvolumen in GenAI hoch. Cloud-Anbieter, Forschungslabore und gut finanzierte Startups treiben die rasanten Fortschritte bei Modellen, Entwicklungswerkzeugen und Unternehmensanwendungen voran.
Gartners erste Prognose unterstreicht den Aufstieg domänenspezifischer GenAI-Modelle. Während die heutigen universellen LLMs (Learning Learning Models) breite Aufgaben gut bewältigen, benötigen Unternehmen zunehmend Modelle, die auf spezifische Branchen, Arbeitsabläufe und Compliance-Anforderungen zugeschnitten sind. Bis 2027 werden mehr als 501 Tsd. 500 Tsd. domänenspezifische GenAI-Modelle in Unternehmen verfügbar sein, gegenüber nur 11 Tsd. 500 Tsd. im Jahr 2023. Diese kleineren, aufgabenoptimierten Systeme versprechen geringere Rechenkosten, höhere Genauigkeit, ein reduziertes Risiko von Fehlinterpretationen und schnellere Implementierungszyklen. Gartner empfiehlt IT-Verantwortlichen, sich auf die Verwaltung mehrerer spezialisierter Modelle vorzubereiten und die Optimierung bestehender, branchenspezifischer LLMs zu priorisieren, bevor sie kundenspezifische Modelle entwickeln.
Die zweite Prognose deutet auf ein explosionsartiges Wachstum im Bereich agentenbasierter KI hin, wobei autonome Agenten die digitalen Abläufe grundlegend verändern werden. Bis 2028 wird ein Drittel der Unternehmenssoftware agentenbasierte KI beinhalten, und Agenten werden mindestens 151.050 Billionen alltägliche Arbeitsentscheidungen autonom treffen. Da Multiagenten-Generative-Systeme (MAGS) zum Standard werden, müssen Unternehmen modulare Architekturen, klare Interoperabilitätsgrenzen und neue Standards für agentenbasierte Systeme implementieren, um für die funktionsübergreifende Zusammenarbeit von Agenten gerüstet zu sein.
Gartners dritte Prognose konzentriert sich auf multimodale GenAI, die Text, Bilder, Code, Audio, Video und strukturierte Daten kombiniert, um Unternehmens-Workflows zu optimieren. Multimodale Systeme werden Genauigkeit, kontextbezogenes Denken und Automatisierung deutlich verbessern. Bis 2030 erwartet Gartner, dass 801.050 Billionen Unternehmensanwendungen multimodal sein werden, verglichen mit weniger als 51.050 Billionen heute. Um sich darauf vorzubereiten, sollten Unternehmen in hochwertige multimodale Datensätze, domänenrelevante Modalitäten und robuste Governance-Frameworks investieren, um die zunehmend komplexen GenAI-Systeme zu verwalten.
Quelle:
https://www.gartner.com/en/articles/3-bold-and-actionable-predictions-for-the-future-of-genai
