Laut dem Tech Trends-Bericht von Deloitte ist die KI im Jahr 2025 verdeckt am Arbeitsplatz

Der 16. jährliche Deloitte Tech Trends Report analysiert die vielen Veränderungen in der KI-Landschaft im vergangenen Jahr und bietet Hinweise darauf, was in den nächsten 18 bis 24 Monaten zu erwarten ist.

Jedes Jahr veröffentlicht Deloitte seinen Tech Trends-Bericht, der tief in die Technologielandschaft des vergangenen Jahres eintaucht und makroökonomische Branchentrends identifiziert, die in den kommenden 18 bis 24 Monaten eine entscheidende Rolle bei der digitalen Transformation spielen werden. Es überrascht nicht, dass künstliche Intelligenz (KI) ein Schlüsselthema in der diesjährigen Ausgabe war, die heute veröffentlicht wurde - nur nicht in der gleichen Weise wie in der Vergangenheit.

Auch wenn KI in diesem Jahr genauso in aller Munde ist wie damals, als ihre Popularität vor zwei Jahren explodierte, gab es in der Branche einige bedeutende Veränderungen in der Art und Weise, wie Technologie von Verbrauchern und Organisationen wahrgenommen, angepasst und eingesetzt wird, was dem Bericht zufolge „ wird in den Stoff unseres Lebens eingewebt.“

Mike Bechtel, Chef-Futurist von Deloitte und einer der Autoren des Berichts, erklärte, dass KI ähnlich wie Elektrizität oder das World Wide Web, Technologien, über die Menschen selten täglich nachdenken, auf die sie sich aber bei ihrer Arbeit verlassen, zu einer zugrunde liegenden Ebene für wichtige Geschäftsabläufe wird.

„Der Unterschied zwischen den nächsten 18 bis 24 Monaten und den letzten 18 bis 24 Monaten besteht darin, dass die KI verdeckt agiert“, sagte Bechtel. „Was wir sehen, ist, dass es sozusagen zur Grundlage oder Unterstruktur all der anderen geschäftsorientierten Dinge wird, die wir tun und über die wir nachdenken müssen.“

Da KI fast alle Geschäftsabläufe durchdringt, schwinden die anfänglichen Bedenken gegenüber der Technologie. Anstatt sich zu fragen, ob sie voll und ganz auf KI setzen sollten, stehen Unternehmensleiter nun vor der neuen Hürde, herauszufinden, wie sie die Technologie nutzen können, und prüfen dabei Konzepte wie die Aufrüstung von Hardware, Small Language Models (SLMs), agentische KI und mehr.

KI im Geschäftsleben: Eine Gruppe von Agenten mit Spezialkräften

Als KI-Chatbots wie ChatGPT die Welt im Sturm eroberten, wurden die zugrunde liegenden Large Language Models (LLMs) zur Optimierung von Geschäftsabläufen gefragt. In diesen Fällen verfügt ein Unternehmen über einen Chatbot, der alles kann.

„In den letzten zwei Jahren kam es mir so vor, als wäre KI eine monolithische Sache - ein Chatfenster für alle unsere Bedürfnisse und alle unsere Neugierden“, sagte Bechtel. „Was wir jetzt zu sehen beginnen, ist diese fraktale Explosion, bei der es KIs (Plural) geben wird, Dutzende und dann Hunderte und schließlich Tausende von domänenspezifischen Agenten, die auf domänenspezifischen Daten trainiert werden.“

Darüber hinaus wird in dem Bericht erläutert, dass aufgrund der Flexibilität von SLMs jeder Assistent Organisationen bei der Durchführung einer bestimmten Aufgabe helfen kann, beispielsweise bei der Beantragung eines Zuschusses, der Bereitstellung eines Finanzberichts und der Zusammenfassung eines Inspektionsberichts - alles alltägliche Aufgaben, bei denen Schulungen erforderlich sind ein LLM wäre ineffizient.

Diese SLMs arbeiten zusammen und bilden ein Team virtueller Assistenten, auf die sich Unternehmen bei der Erledigung vieler Aufgaben verlassen können. Organisationen können KI ähnlich wie Apps angehen. „Dafür gibt es eine App“ könnte durchaus zu „Dafür gibt es einen Agenten“ werden.

„Es ist weniger ein einzelner Superanzug; es ist eher eine Gruppe, ein Avengers-Team, wenn man so will, aus Agenten mit besonderen Fähigkeiten und Superkräften, die man für besondere Bedürfnisse hinzuzieht“, sagte Bechtel.

Weitere Vorteile von SLMs bestehen darin, dass sie auf dem Gerät ausgeführt werden können, kosteneffizienter sind, weniger Daten erfordern und häufig Open-Source-Lösungen sind.

KI in Hardware

Im vergangenen Jahr kam es zu einem explosionsartigen Anstieg der Menge an KI-zentrierter Hardware, die mit fortschrittlicherer Rechenleistung ausgestattet ist. Diese Hardware kann KI-Anwendungen auf dem Gerät ausführen und KI-Funktionen und Arbeitsabläufe integrieren.

„Eine Erneuerung der physischen Computer von Unternehmen und Mitarbeitern steht kurz bevor, wie wir sie seit 15 Jahren nicht mehr erlebt haben“, sagte Bechtel. „Zum ersten Mal in einer Generation können physische Geräte, Prozessoren, Server, Netzwerke und Laptops der Schlüssel sein, um in die Zukunft zu gelangen, die man sich wünscht, und in der Vergangenheit festzustecken.“

Diese Entwicklung zwingt Unternehmen dazu, die Aufrüstung der physischen Geräte ihrer Mitarbeiter in Betracht zu ziehen, da die KI-Transformation, die sie sich für ihr Unternehmen vorstellen, ohne die entsprechende Hardware zu ihrer Unterstützung nicht möglich ist.

Diese Wiederbelebung der Priorisierung von Hardware-Investitionen zur Erreichung der Ziele der digitalen Transformation veranlasste den Bericht dazu, einen der sechs Trends als „Hardware frisst die Welt“ zu bezeichnen.

Das offensichtlichste Beispiel für diesen Trend ist der enorme Popularitätszuwachs von Nvidia im vergangenen Jahr, dessen GPUs zu einem der gefragtesten Güter wurden und das Unternehmen zu einem der wertvollsten Unternehmen der Welt machten. Deloitte prognostiziert, dass der weltweite Markt für KI-Chips in einer konservativen Prognose von 50 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 110 Milliarden US-Dollar im Jahr 2027 oder in einer optimistischen Prognose auf bis zu 400 Milliarden US-Dollar im Jahr 2027 wachsen wird.

Wenn es um die Entscheidung geht, wann Ressourcen in die Aufrüstung der Hardware eines Unternehmens investiert werden sollen, sagt Bechtel, sein wichtigster Ratschlag sei, „nach Bedarf zu gehen“.

„Wenn Sie über eine Reihe strategischer Fähigkeiten verfügen, die Sie unbedingt bereitstellen möchten, und Ihr Hardware-Bestand Ihr limitierendes Reagens ist, dann ist es auf jeden Fall an der Zeit“, sagte Bechtel. „Wenn Sie funkelnde Hardware im Schaufenster kaufen, nur weil sie glitzert, ist das möglicherweise nicht die Entscheidung mit dem größten Mehrwert.“

Wo können Sie mit KI beginnen?

Obwohl sich die gesamte KI-Landschaft seit 2023 erheblich verändert hat, ist der Ratschlag, mit welchem Bereich Unternehmen beginnen sollten, derselbe wie im letzten Jahr: Daten.

Unabhängig davon, ob Ihr Unternehmen an der Verwendung eines LLM oder SLM interessiert ist, benötigen Sie letztendlich saubere, organisierte und aktuelle Daten, um die richtigen Ergebnisse zu erzielen.

„Ich denke, die Empfehlung Nummer eins, die ich allen meinen Kunden in jedem Sektor und in jeder Region gebe, ist, Ihre individuellen Datensätze zu bereinigen und zu normalisieren und zu verwalten, bevor Sie daran denken, sie in eine KI zu übertragen“, sagte Bechtel.

Ungefähr drei Viertel der Kunden, mit denen er spricht, denken, dass sie ein KI-Projekt wollen, wenn sie in Meetings gehen, verlassen sie aber mit der Erkenntnis, dass sie ein Datenmanagement- und Governance-Projekt benötigen.

Um „Müll rein, Müll zum Quadrat“ zu vermeiden, schlägt der Bericht vor, dass die Kosten für die Datenkennzeichnung ein wichtiger Treiber für KI-Investitionen sind. Darüber hinaus ergab der Bericht 2024 State of Generative AI in the Enterprise Q3 von Deloitte, dass 75 % der befragten Unternehmen ihre Investitionen in das Datenzyklusmanagement aufgrund generativer KI erhöht haben.

„Wenn man sich das Wort ‚IT‘ richtig anschaut, denkt man eher an das ‚T‘ richtig, wie ‚Oh, die Technologie glänzt‘, aber die Information ist leicht die halbe Miete“, sagte Bechtel.