Zukunftsweisende Technologien: Ein Überblick über die 3 Hype Cycle Trends mit Schwerpunkt auf Künstlicher Intelligenz

Der technologische Wandel hat sich in den letzten Jahren beschleunigt. Neue Trends entstehen und vergehen. Dieser Prozess verläuft für einige Technologien schneller, während andere länger im sogenannten Hype-Zyklus verweilen. Der Gartner Hype Cycle versucht genau das, zu identifizieren, wo genau sich eine Technologie oder Anwendung in diesem Cycle befindet.

Einer der bekanntesten Vertreter, der diesen Zyklus durchläuft, ist sicher ChatGPT. In kürzester Zeit ist die KI bekannt geworden und hat viele Anwendungen inspiriert. Dabei unterstützt sie die Menschen in verschiedenen Bereichen und bei unterschiedlichen Aufgaben. Mit vorlaufender Zeit hat der direkte Hype etwas abgenommen und die KI-Anwendungen mit ChatGPT durchdringen zunehmend alle Bereiche im privaten und unternehmerischen Umfeld.

In diesem Artikel möchten wir in drei Trends oder Technologien im Bereich Künstlicher Intelligenz eintauchen, die sich in diesem Zyklus befinden. Dabei möchten wir nicht einfach nur die Technologien auflisten, sondern möchten auf die drei ausgewählten mehr im Detail eingehen, weil sie derzeit in aller Munde sind, oder als eine Schlüsseltechnologie angesehen werden.

Der Gartner Hype Cycle einfach erklärt

Der Gartner Hype Cycle dient als Orientierungshilfe für die Entwicklung verschiedener Technologien und deren Reifegrad. Entwickelt von der renommierten Forschungs- und Beratungsfirma Gartner, bietet dieser Zyklus einen einzigartigen Rahmen, um die Reife neuer Technologien zu verstehen. So können Unternehmen leichter bewerten, ob die Integration einer Technologie zu einem bestimmten Zeitpunkt sich für sie selbst lohnt.

Im Kern ist der Gartner Hype Cycle eine grafische Darstellung, die den Reifegrad und die potenziellen Auswirkungen verschiedener Technologien über die Zeit hinweg verfolgt. Dieses Modell hilft dabei, den Hype und die Erwartungen zu verstehen, die oft mit neuen Technologien einhergehen. u Beginn einer technologischen Neuerung, wie im Falle von ChatGPT zum Beispiel, steigen die Erwartungen rapide an. Viele sind mit der Technologie bisher nicht vertraut und erwarten oftmals Veränderungen, die die Technologie vielleicht sogar gar nicht leisten kann. Dieser Höhepunkt wird als „Peak of Inflated Expectations“ bezeichnet.

Nach diesem Gipfel folgt jedoch oft ein steiler Abstieg in das „Tal der Enttäuschung“, wenn die Technologie die anfänglichen Versprechen nicht einhalten kann. Hier erleben viele Technologien einen Realitätscheck, der oft von Skepsis und Zweifeln begleitet wird. Doch in diesem Tal liegen auch Chancen und Lektionen, die es zu lernen gilt. Die Erwartungen werden also angepasst und die Chancen der Technologie richtig bewertet.

Diese Grafik existiert für verschiedene Themenbereiche, einschließlich des Gartner Hype Cycle für künstliche Intelligenz. Dort sind Themen wie Quantencomputing, Generative AI, virtuell Assistenz, Edge Computing oder Deep Learning aufgeführt.

Generative KI: Die kreative Kraft der Maschinen

Die generative KI, ein wahrhaft kreatives Juwel in der Welt der künstlichen Intelligenz, öffnet die Tür zu einer Ära, in der Maschinen nicht nur Informationen verarbeiten, sondern auch als Quelle endloser Inspiration dienen. Doch was macht generative KI so einzigartig?

Der Herzschlag dieser Technologie liegt in ihren neuronalen Netzwerken, die wie virtuelle Gehirne agieren. Hierbei stehen zwei dominante Modelle im Rampenlicht: die GANs (Generative Adversarial Networks) und die VAEs (Variational Autoencoders). GANs funktionieren, indem sie zwei neuronale Netzwerke, den Generator und den Diskriminator, in einen kreativen Schlagabtausch versetzen. Der Generator schafft Inhalte, während der Diskriminator zwischen Realität und Fiktion unterscheidet. Diese Konfrontation führt zu einem fortwährenden Verbesserungsprozess, der die Generierung immer realistischerer Inhalte ermöglicht.

VAEs hingegen nehmen einen subtileren Ansatz ein und erkunden den latenten Raum der Daten. Sie lernen nicht nur Muster, sondern auch die Unsicherheiten in den Daten kennen. Dies ermöglicht eine kreativere und variablere Generierung von Inhalten.

Was generative KI besonders gut beherrscht, ist die Schaffung von Inhalten mit einer künstlerischen Note. Von Gemälden bis zu musikalischen Arrangements kann sie sich in den verschiedenen Genres der Kreativität entfalten. GANs haben sich in der Kunstwelt einen Namen gemacht, indem sie Gemälde im Stil berühmter Künstler neu erschaffen. VAEs hingegen überraschen mit ihrer Fähigkeit, originale musikalische Stücke zu komponieren, die das Ohr mit unerwarteten Harmonien verwöhnen.

Einordnung in den Hype Zyklus

Die generative KI erobert die Bühne des technologischen Fortschritts und befindet sich derzeit an der Spitze des Gartner Hype-Zyklus. Diese Position auf dem Gipfel der übersteigerten Erwartungen verdeutlicht den Wirbelwind der Aufmerksamkeit, den diese innovative Technologie entfacht. Ihre Reise durch die Phasen des Hype-Zyklus war geprägt von einer anfänglichen Euphorie, begleitet von einem Geflecht aus Erwartungen und Spannungen.

Gartner betont, dass Generative Künstliche Intelligenz gegenwärtig den Zenit der überschwänglichen Erwartungen erreicht hat, was auf einen regelrechten Hype hinweist. Die Technologie, welche kreative Algorithmen nutzt, um Inhalte zu generieren, wird als Vorreiter für transformative Anwendungen betrachtet. Dies unterstreicht die komplexe Dynamik dieser Innovation, die nicht nur auf einem Höhepunkt der Erwartungen steht, sondern auch aufgrund ihrer kreativen Algorithmen als bahnbrechend für transformative Anwendungen angesehen wird.

Die bisherige Wahrnehmung von Generative AI spiegelt die Faszination wider, die von ihrer kreativen Schaffenskraft ausgeht. Von Content-Erstellung bis zu AI-unterstützten Chatbots hat diese Form der Künstlichen Intelligenz das Potenzial, Grenzen zu überschreiten. Die Erwartungen sind hoch, da man sich eine Zukunft vorstellt, in der Generative AI die Art und Weise revolutioniert, wie wir Informationen generieren und teilen.

Intuitive KI-Nutzung: Technologie im Einklang mit dem Menschen

Das Konzept der intuitiven Nutzung von künstlicher Intelligenz steht gerade am Scheideweg im Gartner Hype Cycle KI. Dieser Schritt ist durch eine aufbrechende Dynamik gekennzeichnet, der das weitere Potenzial sieht und mehr Aufmerksamkeit auf sich zieht. Inmitten dieses zyklischen Verlaufs verkörpert die intuitive KI-Nutzung den Übergang von der initialen Begeisterung zu einer tiefgreifenderen Ebene des Verständnisses und Begeisterung, um die Benutzerfreundlichkeit von KI zu steigern und sie zugänglicher zu machen.

Die Relevanz dieses Themas erstreckt sich weit über die technologischen Grenzen hinaus. Denn die intuitive Nutzung birgt das Potenzial, die künstliche Intelligenz jedem zugänglich zu machen, so neue Anwendungen zu ermöglichen und neue Bereiche zu erschließen.

Was verbirgt sich hinter diesem Technologie Hype?

Die Vision ist, dass jeder KI intuitiv nutzen kann, ähnlich wie es heute mit Smartphones oder anderen Tools der Fall ist. Dies würde es ermöglichen, die künstliche Intelligenz besser in den Alltag zu integrieren und jeden an ihren Vorteilen teilhaben zu lassen. Denn nicht jeder ist zwangsläufig ein Experte in Programmierung, Prompt Engineering oder anderen benötigten Fertigkeiten, um KI wie ChatGPT oder andere Tools effektive zu nutzen. Es geht also darum, dass sich die KI besser an den Menschen anpasst und nicht andersherum.

Mit dem Streben nach dieser ambitionierten Zielsetzung greifen Entwickler vermehrt auf hochentwickelte Modelle zurück, die befähigt sind, natürliche Sprache zu dechiffrieren und zu verarbeiten (NLP). Hierbei kommen künstliche Intelligenzen zum Einsatz, welche die subtile Nuancierung menschlicher Sprache verstehen. Diese basieren auf der Transformer-Architektur, die die Fähigkeit zur akkuraten Erfassung komplexer Zusammenhänge in der menschlichen Sprache verbessert. Infolgedessen können KI-Systeme nicht nur natürlichere Konversationen führen, sondern auch Anweisungen mit höherer Präzision verstehen.

Dies wird durch Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) weiter verstärkt, indem es den Modellen ermöglicht, Wörter nicht nur isoliert zu betrachten, sondern sie in den Kontext des Satzes oder ganzer Abschnitte zu setzen. Sie versetzten die Modelle in die Lage, die Wörter nicht nur isoliert zu betrachten, sondern sie in den Kontext des Satzes oder ganzer Abschnitte zusetzten.

Dieser Aspekt verleiht der künstlichen Intelligenz die Fähigkeit, den Menschen zu verstehen und ihm auch in natürlicher Sprache auf seine Frage präzise zu antworten. Sie kann somit situationsabhängig entscheiden und agieren.

Virtuelle Assistenten als Beispiel

Virtuelle Assistenten sind die Essenz der intuitiven Nutzung von KI. Sie sollen den Menschen als natürlichen Begleiter in ihrem Alltag und im Beruf unterstützen. So können sie während der Tätigkeit Informationen bereitstellen. Ein Beispiel hierfür ist der Bitrix24 CoPilot der in das Customer Relationship Management Software eingebunden ist, so den Zugang zu den unterschiedlichen Informationen hat und somit bei allen Tätigkeiten unterstützen kann.
Das Schreiben einer E-Mail an Kunden wird damit ein leichtes, denn die AI hat Zugriff auf alte Kundendaten und Schriftverkehr und kann damit den Text präzise verfassen.

Demokratisierung von Daten: Die Macht der breiten Datenverfügbarkeit

Die Demokratisierung von Daten entfesselt eine bahnbrechende Dynamik, indem sie die Hegemonie über die Potenz der Informationen in die Hände sowohl von Unternehmen als auch von Einzelpersonen verlagert. In einem Umfeld, in dem Daten als das moderne Äquivalent zu Gold angesehen werden, ergibt sich die anspruchsvolle Herausforderung, dass jeder – unabhängig von seiner technischen Expertise – befähigt sein sollte, die Errungenschaften der Künstlichen Intelligenz zu nutzen.Intelligenz zu nutzen. Die Grundlage für diese Erreichbarkeit liegt in der umfangreichen Zugänglichkeit zu Daten, die nicht lediglich den Kreis der Experten umfasst, sondern auch die allgemeine Öffentlichkeit einbezieht.

Um diesem Ziel näherzukommen, wird vermehrt auf Open-Source-Initiativen und kollektive Datennutzung gesetzt. Plattformen, die Daten öffentlich zugänglich machen, ermöglichen es Entwicklern und Forschern weltweit, auf eine vielfältige und umfassende Datengrundlage zuzugreifen. Diese Vorgehensweise schafft nicht nur Chancengleichheit, sondern fördert auch die Innovation, indem unterschiedliche Perspektiven und Erfahrungen in die Entwicklung von KI-Modellen einfließen.

Die Entwicklung von Datenaggregationsplattformen, die verschiedene Datentypen zusammenführen, spielt ebenfalls eine zentrale Rolle. Durch die Zusammenführung von strukturierten und unstrukturierten Daten können KI-Systeme ein umfassenderes Verständnis der Realität erlangen. Dies ist entscheidend, um KI-Modelle zu schaffen, die nicht nur auf spezifischen Datensätzen basieren, sondern auf einer breiten, repräsentativen Grundlage.

Vorteile der Demokratisierung von Daten

Künstliche Intelligenz basiert auf einer breiten Datenbasis. Eine der Herausforderungen dabei ist die Integrität der Daten, ethische Aspekte und der Schutz der Einzelnen und ihrer Daten."Die Demokratisierung schafft eine Offenheit und Zugänglichkeit zu der Grundressource der KI-Anwendungen, den Daten. Dies wird es ermöglichen, dass mehr Unternehmen eigenständig Anwendungen entwickeln können und dazu beitragen, dass diese fortschrittlicher werden.

Ebenso eröffnet es die Möglichkeit, die Rechte des Einzelnen besser zu schützen. Indem die Daten öffentlich zugänglich sind und mehr ein Gemeingut, können unabhängige Experten in die Daten einsehen und feststellen, ob rechtliche Standards und Datenschutzmaßnahmen auch wirklich eingehalten wurden. Das wird langfristig auch das Vertrauen in KI-System stärken und potenzielle Risiken minimieren.

Hinzu kommt auch die laufende Diskussion in der Gesellschaft über ethische Standards und Richtlinien im Umgang mit KI. Dabei geht es zum einen um die Datensicherheit, aber auch gerade darum, welche Informationen die Modelle zum Lernen benutzen, und ob die Modelle damit nicht eine Verhaltensweise lernen, die vielleicht unerwünscht ist, so wie die Bevorzugung von Geschlechtern oder ähnlichem.

Neue Trends am Horizont

Ein vielversprechender neuer Trend im Hype-Zyklus ist die aufstrebende emergente Künstliche Intelligenz. Diese revolutionäre Technologie befindet sich noch in den Anfängen und hegt die Ambition, die Grenzen des Erreichbaren zu erweitern. Mittels Federated Machine Learning und Graph Data Science (GDS) prophezeit sie eine neue Ära der kollaborativen Intelligenz, in der Maschinen nicht nur Wissen erzeugen, sondern dieses auch mühelos teilen. Emergente Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf unerwartete und neuartige Fähigkeiten, die in fortgeschrittenen KI-Systemen auftreten. Diese Fähigkeiten entwickeln sich sprunghaft und erscheinen oft in größeren KI-Modellen. Anders ausgedrückt bedeutet Emergenz in diesem Kontext, dass die KI über die ursprünglich programmierten oder trainierten Fähigkeiten hinausgeht und eigenständig neue Verhaltensweisen oder Fertigkeiten zeigt. Es handelt sich um einen Prozess, bei dem die KI die Fähigkeit entwickelt, auf ihre Umgebung zu reagieren, sich anzupassen und zu lernen, ohne dass diese spezifischen Fähigkeiten explizit in das System eingeführt wurden.

Fazit

Angesichts dieser komplexen Exkursion durch die Tiefen der Technologielandschaft wird deutlich, dass der Gartner Hype Cycle bei Weitem nicht lediglich eine grafische Repräsentation darstellt. Vielmehr agiert er als Navigationsinstrument durch das dichte Gewirr aufstrebender Innovationen und markiert den konstanten Fluss des Fortschritts. Drei besonders hervorstechende Trends, welche aus diesem Zyklus hervorgehen, veranschaulichen die sich entfaltenden Potenziale der Künstlichen Intelligenz.

Die faszinierende Welt der Generativen Künstlichen Intelligenz entfaltet sich als lebendiges Panorama kreativer Raffinesse von Maschinen. Diese Technologie eröffnet uns ein Portal zu einer schier unerschöpflichen Quelle der Inspiration und künstlerischen Schöpfungskraft. Mitten in diesem kreativen Schmelztiegel jedoch finden sich komplexe ethische Überlegungen und anspruchsvolle Qualitätskontrollen, die ein nuanciertes Bild dieser fortschrittlichen Technologie zeichnen.

Darüber hinaus wird uns die Demokratisierung der Daten die Sicherheit geben, dass die KI in unserem Interesse handelt und niemand durch sie benachteiligt wird. Es ist auch ein Mechanismus, der gewährleistet, dass die Qualität der Daten ausreichend ist und die Rechte des Einzelnen gewahrt.

Hingegen wird uns die intuitive Nutzung der KI in Zukunft den Maschinen noch näher bringen. Mit ihrer Hilfe wird es uns möglich sein, Aufgaben partnerschaftlich zu erledigen. Sie wird es ermöglichen, dass jeder KI nutzt. Bereits jetzt schon setzten viele Firmen auf AI-in-One-Lösungen, die Mitarbeiter beim Schreiben von E-Mails und Texten unterstützen. Nutzen also auch Sie die Fähigkeiten dieser spannenden Technologie und melden sich kostenlos bei Bitrix24 an.