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Künstliche Intelligenz (KI) ist inzwischen allgegenwärtig, doch an Innovationen mangelt es in diesem Bereich nicht. Ganz im Gegenteil – die Evolution von KI und Analytics ist noch lange nicht zu Ende. Auch in diesem Jahr ist mit zahlreichen Entwicklungen zu rechnen, mit denen Unternehmen ihre Prozesse optimieren, Insights generieren und strategische Entscheidungen treffen können.

Diese vier Trends sollten IT-Experten laut OpenText auf dem Schirm haben:

Datenarchitekturen werden effizienter, die Datenqualität steigt

In diesem Jahr erreichen Large-Language-Modelle einen höheren Reifegrad, wodurch eine nuanciertere Interpretation der Daten möglich ist. Nichtsdestotrotz wächst die Datenlandschaft unaufhaltsam weiter – nicht nur im Volumen, sondern auch in Komplexität. Dieser Wandel macht den Aufbau neuer Architekturen notwendig. Vektordatenbanken zum Beispiel unterstützen die effiziente Handhabung komplexer, hochdimensionaler Daten. Über Data Fabric hingegen werden verteilte Datenquellen in einer geschlossenen Infrastruktur gebündelt. Dies ermöglicht sowohl eine nahtlose Datenintegration als auch fortschrittliche Analysen, fördert das unternehmensweite Teilen von Daten und eliminiert Informationssilos.

Langfristig führen diese Ergänzungen und Weiterentwicklungen zu einer besseren Entscheidungsgrundlage. Prozesse, die mit der Entscheidungsfindung verbunden sind, schaffen so den Sprung von der Reaktivität hin zur Proaktivität.

Analytics-Prozesse erreichen Echtzeit und machen Daten zugänglicher

Der steigende, unter anderem durch IoT-Geräte begünstigte Bedarf an (nahezu) Echtzeitdaten und -analysen wird zwangsläufig zu höheren Investitionen in latenzarme Datenwege führen. Im Rahmen von Edge Computing werden Daten näher an der Quelle verarbeitet. Echtzeit-Streaming wird innerhalb des Geschäftsbetriebs eine essenzielle Rolle einnehmen, da es die kontinuierliche Datenverarbeitung und -analyse ermöglicht. Akkuratere Entscheidungen lassen sich nicht nur schneller treffen, sondern werden zudem kontextualisiert.

Gleichzeitig erleichtert Augmented Analytics den Zugang zu Daten. Selbst Nutzer, die in ihrem Arbeitsalltag nicht tief in technische Prozesse eintauchen, können mit Plattformen interagieren, die über Machine-Learning- und Natural-Learning-Processing-Funktionen verfügen.

Der Umgang mit KI wird sicherer und verantwortungsbewusster

Unternehmen verlassen sich mehr und mehr auf KI-generierte Insights. Dabei nehmen die Transparenz von KI sowie das Vertrauen in KI-Modelle eine zentrale Rolle ein. Das macht Explainable AI, also die Erklär- und Nachvollziehbarkeit von KI-Prozessen, unerlässlich – besonders in stark regulierten Branchen wie dem Finanz- oder Gesundheitswesen.

Im Zuge dessen werden Unternehmen zunehmend in Frameworks investieren. So helfen Lösungen für den ethischen Umgang mit KI dabei, Bias und Diskriminierung zu reduzieren, die Haftung bei KI-basierten Entscheidungen zu ermitteln sowie die Transparenz von KI- und Machine-Learning-Anwendungen zu steigern. Gleichzeitig machen strenge Datenschutzregulierungen den Einsatz zusätzlicher Technologien notwendig. Zum Beispiel lässt sich Compliance mittels KI-basierter Data Governance automatisieren. Blockchain-Technologie steigert durch unveränderliche Datensätze sowie transparenteres Datenmanagement ebenfalls die Datensicherheit.

KI und Analytics kommen selten allein: Technologische Fortschritte

In Verbindung mit KI und Analytics werden vor allem vier Technologien an Bedeutung gewinnen:

Quantum Computing wird immer mehr dazu genutzt, komplexe Probleme dank wesentlich höherer Rechenleistung schneller zu lösen – wie zum Beispiel großangelegte Optimierungs- oder Predictive-Analytics-Prozesse.
Innovative Entwicklungen im Bereich von DNA Storage ermöglichen es Unternehmen, noch größere Datenmengen auf kleinerem physischen Raum zu speichern. Dies soll insbesondere dazu dienen, die von IoT- und KI-Systemen generierten Exabytes an Daten lagern zu können.
Mittels Neuromorphic-Computing-Architektur, die sich am menschlichen Gehirn orientiert, werden Unternehmen komplexe Daten wesentlich effizienter als mit traditionellen Systemen verarbeiten und analysieren können.
Die synthetischen Datensätze, die KI-Systeme in Zukunft generieren, werden sich kaum von echten Daten unterscheiden. Nichtsdestotrotz eignen sie sich ideal dazu, Machine-Learning-Modelle zu verbessern, ohne den Datenschutz zu gefährden.

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