Die KI-Trends für 2022

Das hält die Künstliche Intelligenz im Jahr 2022 für uns bereit.


Wer diesen Beitrag lesen sollte:

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Roboterhand und menschliche Hand i
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Emanuel Schattauer von FACT.AI über die kommenden Trends rund um maschinelles Lernen, Automatisierung und AI-as-a-Service.

Der große Hype, der noch vor wenigen Jahren um Künstliche Intelligenz (KI) geherrscht hat, hat zwar nachgelassen. Maschinelles Lernen und die Automatisierung intelligenten Verhaltens gehören aber nach wie vor zu DEN Zukunftsthemen. Emanuel Schattauer hat mit Fact AI 2017 ein preisgekröntes Tech-Startup mitgegründet, das sich genau damit beschäftigt. Uns hat er die drei Top-Trends verraten, die 2022 beim Thema KI auf uns zukommen: 

1. KI wird vertrauenswürdig

Europäische Unternehmen sind bereits stark sensibilisiert beim Einsatz von künstlicher Intelligenz im Zusammenhang mit personenbezogenen Daten. Die Guidelines der EU zu Vertrauenswürdiger KI schaffen den weltweit wohl besten Rahmen, um Menschen vor missbräuchlichen Einsatz von KI zu schützen. Dieses Thema wird 2022, aber auch in den kommenden Jahren, massiv an Wichtigkeit gewinnen und europäische KI-Anbieter sind hier weltweit absolute Vorreiter. In dem Zusammenhang ist "Explainable AI", also KI, die man erklären kann, eines der wichtigsten Paradigmen, wobei das meist noch mit großem Aufwand verbunden ist.

2. Der Markt wird erwachsener

Der Hype um KI hat deutlich nachgelassen. War es vor ein paar Jahren noch trendig KI einzusetzen, haben Unternehmen inzwischen recht klare Vorstellungen, welches Problem sie gelöst haben wollen und KI kann dafür ein Tool von vielen sein. So ist seit 2020 ist die Nachfrage nach KI-Lösungen europaweit stark gestiegen. War es für KI-Anbieter vor zwei Jahren noch schwer, sich nur auf ein Themengebiet zu spezialisieren, ist es inzwischen fast notwendig. Die Spezialisierung findet nicht so sehr nach Branchen statt, z.B. Auto-Industrie vs. Online-Händler, sondern eigentlich eher nach Aufgaben in Unternehmen. So ist es KI-Anbietern zunehmend möglich, in einem "kleinen" Bereich, z. B. der "Vorhersage von Kundenbedürfnissen" eine große Expertise aufzubauen, durch die sich die Erfolgschance der Projekte unabhängig von der Branche stark erhöht.

3. KI wird ein Service

Das große Ziel ist “AI-As-A-Service”, das heißt der Einsatz von KI wird reibungslos ermöglicht. Alle großen Cloud-Anbieter haben mittlerweile potente KI-Tools, die sich einfach integrieren lassen. Damit KI allerdings gut funktioniert, muss man relevante Daten von unbrauchbaren trennen und die relevanten Daten noch zusätzlich aufbereiten. Zumeist ist das der größte Aufwand, das eigentliche Trainieren der KI ist dann oft schon trivial im Vergleich.  zu haben, das lösen sie nicht. In Anwendungsbereichen, wo genügend relevante Daten verfügbar sind (z. B. GPT-3 von OpenAI), führt das zum Aufblühen ganzer Ökosysteme wie etwa dem der "AI Copywriting Assistants".