Die neueste Prognose von Gartner zeigt, dass der Bereich der generativen künstlichen Intelligenz (GenAI) beispiellose Veränderungen durchmacht. Bis 2027 werden multimodale GenAI-Lösungen 40 % des Marktes ausmachen, was bedeutet, dass KI in der Lage sein wird, mehrere Datentypen wie Text, Bilder, Audio und Video gleichzeitig zu verarbeiten, was tiefgreifende Auswirkungen haben wird auf Unternehmensanwendungen. Dieser Artikel befasst sich mit den Prognosen von Gartner und analysiert die zukünftigen Entwicklungstrends von multimodaler GenAI, Open-Source-Large-Language-Modellen (LLM) und domänenspezifischen GenAI-Modellen sowie die Chancen und Herausforderungen, die sie für Unternehmen mit sich bringen.
Auf dem jüngsten IT-Symposium von Gartner teilten Analysten eine überzeugende Vorhersage: Bis 2027 werden 40 % der generativen künstlichen Intelligenz (GenAI)-Lösungen multimodal sein und Text, Bilder, Audio und Video verarbeiten können. Dieser Anteil ist im Vergleich zu 1 % im Jahr 2023 dramatisch gestiegen. Diese Änderung wird tiefgreifende Auswirkungen auf Unternehmensanwendungen haben.
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Erick Brethenoux, Senior Vice President bei Gartner, wies darauf hin, dass die Entwicklung des GenAI-Marktes hin zu multimodalen Modellen dazu beitragen wird, die Beziehungen zwischen verschiedenen Datenströmen zu erfassen und möglicherweise die Vorteile von GenAI auf verschiedene Arten von Daten und Anwendungen auszudehnen. Er betonte, dass multimodale GenAI Menschen dabei unterstützen kann, mehr Aufgaben in verschiedenen Umgebungen auszuführen.
Laut dem Gartner Generative Artificial Intelligence Technology Boom Cycle Report 2024 gelten multimodale GenAI und Open-Source-Large-Language-Modelle (LLM) als äußerst einflussreich und dürften Unternehmen in den nächsten fünf Jahren erhebliche Wettbewerbsvorteile und Marktreaktionsgeschwindigkeiten bringen. . Gartner wies außerdem darauf hin, dass innerhalb des nächsten Jahrzehnts domänenspezifische GenAI-Modelle und autonome Agenten voraussichtlich breite Anwendung finden werden.
Analyst Arun Chandrasekaran erwähnte, dass es für Unternehmen eine Herausforderung sein wird, sich im GenAI-Ökosystem zurechtzufinden, da sich die Technologie- und Lieferantenumgebung schnell verändert. Obwohl sich GenAI derzeit mit Beginn der Branchenkonsolidierung in einer „Tiefebene der Enttäuschung“ befindet, werden die wirklichen Vorteile erst dann zum Vorschein kommen, wenn der Hype nachlässt, und die Fähigkeiten werden rasch weiterentwickelt.
Die Transformation der multimodalen GenAI wird Unternehmensanwendungen verbessern und weitere neue Funktionen einführen. Viele multimodale Modelle sind derzeit auf die Handhabung von zwei oder drei Modalitäten beschränkt, es wird jedoch erwartet, dass diese Vielfalt in den kommenden Jahren zunehmen wird. Brethenoux erwähnte, dass Menschen im wirklichen Leben Informationen durch eine Kombination aus Audio, Bild und Gefühl verstehen, weshalb multimodale GenAI von entscheidender Bedeutung ist.
In Bezug auf das große Open-Source-Sprachmodell wies Chandrasekaran darauf hin, dass es Unternehmen das Potenzial für Innovationen bietet und die Abhängigkeit von bestimmten Anbietern durch Anpassung, Datenschutz- und Sicherheitskontrollen, Modelltransparenz usw. verringern kann. Letztendlich kann Open-Source-LLM kleinere und einfacher zu trainierende Modelle bereitstellen, um die Kerngeschäftsprozesse von Unternehmen zu unterstützen.
Domänenspezifische GenAI-Modelle werden für bestimmte Branchen oder Aufgaben optimiert, wodurch die Ausrichtung von Anwendungsfällen innerhalb des Unternehmens verbessert und Genauigkeit und Sicherheit verbessert werden. Chandrasekaran erklärte weiter, dass diese Modelle eine schnellere Wertschöpfung, eine bessere Leistung und eine stärkere Sicherheit erreichen können, was Unternehmen dazu ermutigt, GenAI in einem breiteren Spektrum von Anwendungsfällen einzuführen.
Autonome Agentensysteme können Ziele ohne menschliches Eingreifen erreichen, indem sie KI-Technologie nutzen, um Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und Ergebnisse zu generieren. Brethenoux betonte, dass autonome Agenten einen großen Sprung in den KI-Fähigkeiten darstellen, der zu Verbesserungen der Geschäftsabläufe und des Kundenerlebnisses führen und möglicherweise auch zu einer Verlagerung der Arbeitsmodelle innerhalb von Organisationen von der Ausführung zur Überwachung führen wird.
Highlight:
Bis 2027 werden 40 % der generativen KI-Lösungen eine multimodale Integration erreichen, ein deutlicher Anstieg gegenüber 2023.
Multimodale GenAI- und Open-Source-Großsprachenmodelle sollen in den nächsten fünf Jahren erhebliche Wettbewerbsvorteile bringen.
Domänenspezifische GenAI-Modelle können die Genauigkeit und Sicherheit von Unternehmensanwendungen verbessern und eine breitere Akzeptanz fördern.
Alles in allem wird die rasante Entwicklung der multimodalen GenAI Unternehmensanwendungen tiefgreifend verändern, und Open-Source-LLM und domänenspezifische Modelle bieten Unternehmen auch mehr Auswahlmöglichkeiten und Innovationsspielraum. Obwohl weiterhin Herausforderungen bestehen, ist die Zukunft von GenAI vielversprechend und seine Vorteile werden sich mit zunehmender Reife der Technologie allmählich zeigen. Unternehmen müssen sich diesem Trend aktiv anpassen, um auch in Zukunft im Wettbewerb einen Schritt voraus zu sein.