Fünf KI-Trends für 2021

Fünf KI-Trends für 2021

Zitat Kay Knoche

Nur wenige Themen werden derzeit so kontrovers diskutiert wie Künstliche Intelligenz. Viele verbinden sie mit großem Potential und Fortschritt, andere wiederum sehen zahlreiche Bedenken beim Einsatz der Technologie. Dieser Zwiespalt wird auch das Jahr 2021 prägen. Ein aktuelles Paper des Softwareunternehmens Pegasystems prognostiziert fünf KI-Trends für 2021:

1. KI-Governance gewinnt an Relevanz

Mehr und mehr Stimmen werden lauter, die sich für einen verantwortungsvollen Einsatz von   Künstlicher Intelligenz einsetzen. Deshalb wird KI-Governance im Jahr 2021 immer bedeutungsvoller. KI-Governance und deren Richtlinien werden sicherstellen, dass die Trainingsdaten fair und unvoreingenommen sind. Aber auch, dass sich KI-Modelle durch Empathie, Transparenz und Verantwortungsbewusstsein auszeichnen. Zudem muss eine KI regelmäßigen Kontrollen und Anpassungen unterzogen werden, um mögliche Verzerrungen zu minimieren.

 2. KI gestaltet Arbeitsabläufe in Post-Corona-Ära effizienter

Die Covid-19-Pandemie hat den enormen Stellenwert von Technologie aufgezeigt und die digitale Transformation beschleunigt. Viele Unternehmen setzten in kürzester Zeit Digitalisierungsprojekte um, für die sie ursprünglich mehrere Jahre veranschlagt hatten. Nachdem sie gesehen haben, was binnen kürzester Zeit möglich ist, werden sie in einem ähnlichen Tempo weitermachen. Angesichts steigender Kundenanfragen wird KI dabei voraussichtlich eine zentrale Rolle spielen. Durch Hyper-Automatisierung mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz werden Unternehmen ihre Arbeitsabläufe in der Post-Corona-Ära weiter rationalisieren.

3. KI wandert an den Netzwerkrand

Die Verbreitung von IoT-Geräten und 5G ermöglicht in Kombination mit den steigenden Rechen- und Speicherkapazitäten auch zunehmend einen KI-Einsatz am Edge. Um für eine ganzheitliche Kundensicht zu sorgen, müssen Unternehmen dabei aber sicherstellen, dass die Peripherie und die Zentrale synchronisiert werden.

4. ModelOps wird immer beliebter

Mit ModelOps ist eine Methode dafür entstanden, den Lebenszyklus komplexer Modelle für Maschinelles Lernen,  Künstliche Intelligenz und die Entscheidungsoptimierung zu verwalten. Analog zu DevOps lassen sich damit die Modellentwicklung und ihre Anwendung koordinieren. Diese Methode erlaubt es Unternehmen, ihre KI-Modelle besser zu entwickeln und zu operationalisieren. Sie erhalten eine systematischere Möglichkeit, KI-Modelle schnell und verantwortungsvoll zu entwickeln, zu testen und via Cloud effizienter einzusetzen.

 5. Skepsis nach wie vor vorhanden

Viele stehen Künstlicher Intelligenz weiterhin skeptisch gegenüber. Das liegt vor allem daran, dass sie sie nicht wirklich verstehen und unter anderem befürchten, durch sie im Arbeitsmarkt ersetzt zu werden. Daher ist es umso wichtiger verstärkt Aufklärungsarbeit zu betreiben, um zu zeigen, dass Künstliche Intelligenz eher ergänzt als ersetzt.

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