Wegen der Aufregung rund um generative KI entstehen zwar potenzielle Risiken, aber auch viele neue Fähigkeiten und Anwendungsfälle für Datenwissenschaftlerinnen und Organisationen. Zu diesem Schluss kommt Gartner in einer neuen Analyse über die wichtigsten Trends in Data Science und Machine Learning.

Datenzentrierte KI wandle den modell- und codezentrierten Ansatz zu einem stärkeren datenorientierten Ansatz, um bessere KI-Systeme zu entwickeln, schreibt der Marktforscher. Lösungen wie etwa KI-spezifisches Datenmanagement zielen darauf ab, viele der aktuellen Daten-Herausforderungen zu lösen, darunter Zugänglichkeit, Volumen, Datenschutz, Sicherheit, Komplexität und Umfang.

Generative KI vereinfache die Beschaffung realer Daten, damit Machine-Learning-Modelle effektiver trainiert werden könnten. Gartner prognostiziert, dass bis 2024 60% der Daten für KI-Modelle synthetisch sein werden, um die Realität und Zukunftsszenarien zu simulieren und das Risiko von KI zu verringern.

"Frühe Grundlagenmodelle wie ChatGPT konzentrieren sich auf die Fähigkeit der generativen KI, kreative Arbeit zu verbessern, aber bis 2025 gehen wir davon aus, dass mehr als 30 % – gegenüber heute Null – der neuen Medikamente und Materialien systematisch mithilfe generativer KI-Techniken entdeckt werden", sagt er Brian Burke, Research VP für Technologieinnovation bei Gartner. "Und das ist nur einer von zahlreichen Anwendungsfällen in der Branche."

Die Investitionen in KI-Technologie nehmen weiterhin zu. Bis Ende 2026 soll Big Tech mehr als 10 Milliarden US-Dollar in KI-Startups investieren. In einer aktuellen Umfrage von Gartner zeigt, dass fast die Hälfte der 2500 Teilnehmenden wegen ChatGPT nun mehr in Künstliche Intelligenz investieren.

"Der Generative-KI-Hype zeigt keine Anzeichen eines Abklingens", sagte Frances Karamouzis, Distinguished VP Analyst bei Gartner. "Unternehmen kämpfen darum, herauszufinden, wie viel Geld sie in generative KI-Lösungen stecken sollen, welche Produkte die Investition wert sind, wann sie anfangen sollen und wie sie die mit dieser neuen Technologie verbundenen Risiken mindern können."

Ein weiterer Trend ist Edge-KI. Diese ist insbesondere in Endpunkten, Gateways und Edge-Servern eingebettet. Die Edge-KI soll Unternehmen dabei helfen, neue Muster zu erkennen und strengere Datenschutzanforderungen zu erfüllen. Ausserdem unterstütze sie auch bei der Entwicklung, Orchestrierung, Integration und Bereitstellung von KI.

Gartner erwartet, dass Edge-KI in 2 bis 5 Jahren eine breite Akzeptanz finden und transformative Geschäftsvorteile mit sich bringen.