KI: Warum und wie man ihr volles Potenzial ausschöpfen kann?

Wenn man künstliche Intelligenz (KI) vorstellen muss, handelt es sich einerseits um eine Disziplin und um kognitive und intellektuelle Fähigkeiten, die durch Computersysteme oder Kombinationen von Algorithmen verkörpert werden, um bestimmte Aufgaben mit einer Form von Intelligenz auszuführen, die der menschlichen ähnelt. Dies ist eine Definition unter vielen, die existieren, denn man kann sagen, dass die Komplexität der KI mit der der menschlichen Natur vergleichbar ist.

Das bedeutet, dass es, wie bei den Menschen, keine Einzigartigkeit in der Definition oder den Typen der KI gibt. Es ist jedoch möglich, sie mit bestimmten Schritten zu verstehen, beginnend mit der „natürlichen Sprachverarbeitung“, also der Art und Weise, Informationen zu übermitteln. In einem zweiten Schritt betrifft dies die Art und Weise, wie die verstandenen und erworbenen Kenntnisse repräsentiert und gespeichert werden, und schließlich, wie sie internalisiert und als Antwort auf eine Frage genutzt werden.

Das Immaterielle greifbar zu machen, ist eine Aufgabe, die durch den Menschen möglich gemacht wird, was zwei wesentliche Fragen aufwirft: Wie geht er dabei vor und warum ist es ihm wichtig, dies zu tun? Die KI, die im Moment im Zentrum aller Diskussionen steht und auch das Ziel aller IT-Strategien darstellt, erlebt derzeit ihre Blütezeit.

Mit einem sehr schnellen Entwicklungstempo in diesem Bereich werden Innovationsstrategien, die einen Open-Source-Ansatz wählen, befürwortet, da sie die Agilität und Transparenz in Bezug auf die mit der KI verbundenen Anwendungen ermöglichen. Open Source, wie die meisten Softwareanbieter in diesem Ökosystem erkannt haben, ist das Mittel, um KI zu materialisieren. Heute sind Open-Source-Gemeinschaften der Ausgangspunkt für Innovation, insbesondere im Bereich der KI.

Man kann mit Sicherheit sagen, dass die KI eine Neudefinition der Nutzung der traditionellen Informatik betreibt, als Technologie, die zum ersten Mal seit langem die Innovation anregt, Debatten über ihren Anwendungsbereich hervorruft und die Grenzen immer weiter verschiebt. Wir stehen vor einer bedeutenden Schlussfolgerung, nach den vielen Meilensteinen der letzten zwanzig Jahre: Es ist nun möglich, die volle Kraft der KI freizusetzen.

Diese Kraft hängt direkt von derjenigen ab, die die IT-Akteure der KI zuweisen, je nach ihrer Position auf dem Markt. Gartner beschreibt die KI als „das Potenzial, Unternehmen einen enormen Mehrwert zu bieten, indem sie deren Produktivität steigert, ihre Entscheidungsfindung verbessert und neue Wachstums- und Innovationsmöglichkeiten schafft“, wobei jedoch eine Nuance besteht: dass einige Unternehmen die Nutzung der KI auf einen einzigen Aufgabentyp beschränken, um ihren Umfang einzuschränken. Es besteht kein Zweifel daran, dass die künstliche Intelligenz ein wichtiger Vorteil ist, um Industrien und Regierungen weiterzuentwickeln, sei es im Bereich der Datenanalyse, der Betrugserkennung und -prävention, bis hin zu bedeutenden Fortschritten im Gesundheitsbereich.

Die generative KI ist das Konzept, das in der Ära des Informationszugangs am meisten Aufsehen erregt hat, als eine Technologie, die in der Lage ist, neue Inhalte aus Deep-Learning-Modellen zu erstellen, die mit großen Datensätzen trainiert wurden. Diese Art von KI-Modellen wird genutzt, um neue Daten zu generieren, im Gegensatz zu diskriminierenden KI-Modellen, die es ermöglichen, Daten nach ihren Unterschieden zu klassifizieren. Sie werden dann verwendet, um Texte, Bilder und Code zu erstellen, wie beispielsweise Chatbots, die Erstellung und Bearbeitung von Bildern, die Unterstützung bei der Erstellung von Softwarecode und die wissenschaftliche Forschung.

Unternehmen benötigen von Softwareanbietern Lösungen, um die Technologien der generativen KI im Alltag einzusetzen (indem sie beispielsweise eine intelligente Analyse oder sogar eine intelligente Fehlerbehebung der Plattformen für Systemadministratoren anbieten, Code im Assistenzmodus für Entwickler generieren usw.). Die Anbieter müssen die Kontrolle über diese Technologien von Anfang bis Ende aufrechterhalten.

Ein großer Vorteil hier ist, den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen wie einem LLM zu beherrschen, indem man das Datenset vorbereitet, das Modell mit Data Scientists trainiert, es mit Operatoren in großem Maßstab weiterentwickelt und die Produktion innerhalb von Unternehmensanwendungen abschließt.

Nicht nur die Nutzer werden von der künstlichen Intelligenz beeinflusst: Auch Unternehmen, von denen einige eine Strategie der digitalen und kulturellen Transformation als einzige Leitlinie für ihre Zukunftsprojekte wählen, sind betroffen. Das Risiko für diejenigen, die sich weigern, auf den Zug aufzuspringen, besteht darin, zurückgelassen zu werden. Es ist unerlässlich, sich gleichzeitig mit der KI weiterzuentwickeln, um zu hoffen, ihr volles Potenzial freizusetzen.