Vielleicht führt KI zu ein bisschen von beidem.
Jeden Tag landet neue Forschung zum Thema KI in meinem Posteingang. Wenn es sich nicht um eine technische Abhandlung über eine neue Methode zur Leistungssteigerung oder eine neue Architektur handelt, ist es eine Umfrage zu Wahrnehmungen und Plänen in Bezug auf KI im privaten und geschäftlichen Umfeld.
Wir haben uns auch eingehend mit der Einführung von KI beschäftigt. Nachdem wir durch unsere jährliche Studie einen Vorgeschmack auf die kommenden Entwicklungen erhalten hatten, führten wir eine umfassende Untersuchung durch, um genau zu verstehen, wie Unternehmen die Leistungsfähigkeit von KI derzeit nutzen und künftig nutzen wollen.
Die Ergebnisse haben uns nicht enttäuscht. Wirklich überrascht waren wir allerdings auch nicht. Schließlich können wir auf unsere eigenen Forschungsergebnisse zurückgreifen und haben, wie bereits erwähnt, ein Postfach voller Statistiken und Erkenntnisse aus der gesamten Branche.
Wir sind jedoch auf einige Details gestoßen, die ein wesentlich aussagekräftigeres Bild davon zeichnen, wie Unternehmen weltweit KI heute einsetzen. Dabei dreht sich längst nicht alles um OpenAI – und ebenso wenig ausschließlich um Produktivität. Betrachtet man den aktuellen Stand der KI aus der Perspektive des sich herausbildenden Technologie-Stacks, wird vielmehr deutlich, dass Unternehmen mit Hochdruck eine Vielzahl von Initiativen umsetzen, die größtenteils künftige KI-Anwendungsfälle unterstützen, statt bereits heute einen konkreten Mehrwert zu schaffen.
Anwendungsfälle zur Produktivitätssteigerung – also die Copiloten und Chatbots, die allgegenwärtig und in allem integriert zu sein scheinen – sind beispielsweise bereits weit verbreitet. Fast die Hälfte (40 %) der Unternehmen hat KI-Tools zur Steigerung der Mitarbeiterproduktivität eingeführt, und etwas mehr als ein Drittel (36 %) setzt jene Chatbots ein, die man entweder liebt oder hasst – und manchmal beides zugleich.
Doch diese Details sind gar nicht so interessant. Interessant ist vielmehr, für welche Modelle sich Unternehmen entscheiden und, wie sich zeigt, warum.
Denn Unternehmen standardisieren nicht auf ein einziges Modell. Im Durchschnitt nutzen sie 2,9 Modelle, wobei je nach Anwendungsfall unterschiedliche Modelle zum Einsatz kommen. Wir beobachten in allen Branchen eine breite Akzeptanz von Open-Source-Modellen und proprietären Modellen. Namen wie Llama und Mistral sind inzwischen ebenso geläufig wie ChatGPT und Hugging Face.
Das lässt für das nächste Jahr eine noch größere Vielfalt erwarten, wenn Unternehmen ihre wichtigste KI-Priorität umsetzen: die Automatisierung von Workflows. Denn dieser Anwendungsfall eignet sich nicht besonders gut für KI als Dienstleistung, da die KI in die Workflows eines Unternehmens eingebettet werden muss. „Workflows“ ist dabei ein Fachbegriff für Geschäfts- und Betriebsprozesse, die seit den Anfängen der Datenverarbeitung maßgeblich die Grundlage für den Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens bilden.
Aus Sicht von Praktikern oder IT-Verantwortlichen sind der Technologie-Stack und seine Entwicklung interessanter. Wir wissen, dass KI-Anwendungen moderne Anwendungen sind, durch die mehr APIs zum Einsatz kommen. Doch wie sieht der Stack aus und wo wird er bereitgestellt? Vielleicht ist Ihnen aufgefallen, dass wir KI-Anwendungsdienste in unsere Betrachtung des KI-Technologie-Stacks einbeziehen. Der Grund dafür ist, dass die Anforderungen an Sicherheit und Skalierbarkeit die bereits wichtige Rolle von Anwendungsdiensten bei der Bereitstellung und Absicherung von Anwendungen aller Art weiter stärken werden.
Es bestehen zahlreiche Bedenken hinsichtlich der Abwehr KI-gestützter Angriffe auf APIs und Anwendungen, des Schutzes der Privatsphäre von Kunden und Unternehmensangehörigen sowie der Geheimhaltung von Unternehmensgeheimnissen. Daher besteht für uns kein Zweifel daran, dass Anwendungsdienste – sowohl bestehende wie DDoS-Schutz und API-Sicherheit, Lastverteilung, und Ingress-Kontrolle, als auch neue wie KI-Gateways – entscheidende und integrale Bestandteile des KI-Technologie-Stacks sein werden.
Unternehmen planen, 9 % ihres KI-Budgets für diese Services auszugeben – zusätzlich zu all den anderen Investitionen, die sie in den Aufbau ihres KI-Technologie-Stacks tätigen werden.
Und genau das tun sie: Mehr als die Hälfte (54 %) der Unternehmen plant, KI-Modelle und KI-Anwendungen in der eigenen Infrastruktur bereitzustellen.
Nun, nach all dem gibt es noch viele Details zum aktuellen Stand der KI, auf die ich hier nicht eingehe, denn wir haben bereits einen vollständigen Bericht mit allen Einzelheiten verfasst, den Sie jetzt gleich hier abrufen können.
Tauchen Sie also ein und erfahren Sie, warum wir überzeugt sind, dass der Weg zur KI entweder in den digitalen Wahnsinn oder zu digitaler Reife führt.
Über den Autor
Lori MacVittie ist Distinguished Engineer und Chief Evangelist im Office of the CTO von F5 und verfügt über umfassende Expertise in den Bereichen Anwendungsbereitstellung, Automatisierungsstrategie und Infrastruktur. Sie ist dafür bekannt, Komplexität verständlich zu machen – ob sie Leitplanken für KI-Agenten definiert, fragile Multicloud-Architekturen analysiert oder die Grenzen skalierbarer Systeme auslotet. Sie verfügt über mehr als dreißig Jahre Branchenerfahrung in der Anwendungsentwicklung, IT-Architektur sowie im Netzwerk- und Systembetrieb. Bevor sie zu F5 kam, war sie als mehrfach ausgezeichnete Technologie-Redakteurin tätig. MacVittie hat einen Masterabschluss in Informatik und ist eine produktive Autorin, deren Veröffentlichungen die Bereiche Sicherheit, Cloud und Unternehmensarchitektur abdecken. Außerdem spielt sie leidenschaftlich gern Brett- und Videospiele und vertritt mit voller Überzeugung klare Ansichten zum Thema Käse.
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