KI geht im Jahr 2025 verdeckt, wie der Tech -Trendsbericht von Deloitte zeigt

Jedes Jahr taucht der Tech Trends-Bericht von Deloitte tief in die technologische Landschaft des vergangenen Jahres ein und beleuchtet die makroökonomischen Branchentrends, die die digitale Transformation in den nächsten 18 bis 24 Monaten prägen werden. Der diesjährige Bericht, der heute veröffentlicht wurde, stellte erneut künstliche Intelligenz (AI) in den Fokus, jedoch mit einer Abweichung von früheren Jahren.

Trotz der ungebrochenen Popularität von AI seit ihrem Interessenschub vor zwei Jahren hat die Branche bemerkenswerte Veränderungen in der Wahrnehmung, Anpassung und Implementierung der Technologie durch Verbraucher und Organisationen erlebt. Laut Bericht wird AI „in den Stoff unseres Lebens eingewoben“.

Mike Bechtel, Deloittes Chef-Futurist und Mitautor des Berichts, verglich AI mit essentiellen Technologien wie Elektrizität oder dem World Wide Web – Dingen, auf die wir täglich ohne viel Nachdenken angewiesen sind. Er stellte fest, dass AI zunehmend zu einer zugrunde liegenden Schicht für wichtige Geschäftsprozesse wird.

„Der Unterschied zwischen den nächsten 18 bis 24 Monaten und den letzten 18 bis 24 Monaten ist, dass AI undercover agiert“, erklärte Bechtel. „Sie wird zur Grundlage oder Unterstruktur all der anderen geschäftsorientierten Dinge, die wir tun und bedenken müssen.“

Da AI für nahezu alle Geschäftsprozesse integral wird, schwindet die anfängliche Besorgnis über die Technologie. Unternehmensführer verlagern ihren Fokus von der Frage, ob sie AI einführen sollen, hin zu der Frage, wie sie diese am besten nutzen können, und erkunden Optionen wie Hardware-Upgrades, kleine Sprachmodelle (SLMs), agentische AI und mehr.

AI in Unternehmen: Ein Team spezialisierter Agenten

Als AI-Chatbots wie ChatGPT auf die Bühne traten, waren die dahinterstehenden großen Sprachmodelle (LLMs) schnell gefragt, um Geschäftsprozesse zu optimieren. Ursprünglich war die Idee, einen vielseitigen Chatbot zu haben, der alles bewältigen kann.

„In den letzten zwei Jahren fühlte es sich an, als wäre AI ein monolithisches Ding – ein Chatfenster für all unsere Bedürfnisse und Neugierden“, sagte Bechtel. „Jetzt sehen wir eine fraktale Explosion, bei der es AIs (im Plural) geben wird, mit Dutzenden, dann Hunderten und schließlich Tausenden domänenspezifischer Agenten, die mit domänenspezifischen Daten trainiert sind.“

Der Bericht hebt hervor, dass SLMs aufgrund ihrer Flexibilität für spezifische Aufgaben wie das Beantragen von Zuschüssen, das Erstellen von Finanzberichten oder das Zusammenfassen von Inspektionsberichten angepasst werden können – Aufgaben, bei denen das Training eines LLM ineffizient wäre.

Diese SLMs können zusammenarbeiten und ein Team von virtuellen Assistenten bilden, auf die Organisationen für verschiedene Aufgaben angewiesen sind. Dieser Ansatz spiegelt wider, wie wir heute Apps nutzen, was zur Vorstellung führt, dass „es für alles einen Agenten gibt“.

„Es ist weniger ein einziger Superanzug; es ist eher wie ein Team, ein Avengers-Team, wenn man so will, aus speziell befähigten Agenten mit spezialisierten Superkräften, die man für besondere Bedürfnisse ruft“, bemerkte Bechtel.

SLMs bieten zusätzliche Vorteile: Sie können auf Geräten laufen, sind kosteneffizienter, benötigen weniger Daten und sind oft Open-Source.

AI in Hardware

Im vergangenen Jahr gab es einen Anstieg an AI-zentrierter Hardware mit erhöhter Rechenleistung, die in der Lage ist, AI-Anwendungen direkt auf dem Gerät auszuführen und AI-Funktionen sowie Arbeitsabläufe zu integrieren.

„Eine Auffrischung der physischen Computer von Unternehmen und Mitarbeitern steht bevor, wie wir sie seit 15 Jahren nicht mehr gesehen haben“, erklärte Bechtel. „Zum ersten Mal seit einer Generation können physische Geräte – Prozessoren, Server, Netzwerke, Laptops – der Schlüssel sein, um die gewünschte Zukunft zu erreichen oder in der Vergangenheit stecken zu bleiben.“

Dieser Trend drängt Unternehmen dazu, die Geräte ihrer Mitarbeiter aufzurüsten, da die angestrebte AI-Transformation ohne die richtige Hardware-Unterstützung nicht erreicht werden kann.

Der Bericht identifiziert diesen Wandel als einen von sechs Trends und nennt ihn „Hardware frisst die Welt“. Ein herausragendes Beispiel ist die explosionsartige Popularität von Nvidia, dessen GPUs stark nachgefragt sind und das Unternehmen zu einem der wertvollsten der Welt machen. Deloitte prognostiziert, dass der globale AI-Chip-Markt von 50 Milliarden Dollar im Jahr 2024 auf 110 Milliarden Dollar im Jahr 2027 in einer konservativen Schätzung oder bis zu 400 Milliarden Dollar in einem optimistischen Szenario wachsen wird.

Wenn es darum geht, wann in Hardware-Upgrades investiert werden soll, rät Bechtel, „mit dem Bedarf zu führen“. Er sagte: „Wenn Sie eine Reihe strategischer Fähigkeiten haben, die Sie unbedingt liefern wollen und Ihr Hardware-Bestand der begrenzende Faktor ist, dann ist es an der Zeit. Wenn Sie nur wegen des Glanzes nach neuer Hardware schauen, ist das möglicherweise nicht die wertvollste Entscheidung.“

Erste Schritte mit AI

Trotz der sich entwickelnden AI-Landschaft seit 2023 bleibt der Ausgangspunkt für Unternehmen derselbe: Daten. Egal, ob ein Unternehmen an der Nutzung eines LLM oder SLM interessiert ist, saubere, organisierte und aktuelle Daten sind entscheidend für präzise Ergebnisse.

„Meine erste Empfehlung an alle meine Kunden in jedem Sektor und jeder Region ist, Ihre individuellen Datensätze zu bereinigen, zu normalisieren und zu steuern, bevor Sie daran denken, sie in eine AI zu laden“, riet Bechtel.

Er bemerkte, dass etwa drei Viertel seiner Kunden zunächst zu Besprechungen kommen und ein AI-Projekt wollen, aber feststellen, dass sie zuerst ein Datenmanagement- und Governance-Projekt benötigen.

Um das Szenario „Müll rein, Müll potenziert“ zu vermeiden, betont der Bericht, dass die Kosten für die Datenkennzeichnung ein wesentlicher Treiber für AI-Investitionen sind. Darüber hinaus stellte der Deloitte-Bericht „State of Generative AI in the Enterprise Q3 2024“ fest, dass 75 % der befragten Organisationen ihre Investitionen in das Datenzyklusmanagement aufgrund generativer AI erhöht haben.

„Wenn man das Wort ‚IT‘ betrachtet, denkt man oft an das T, wie ‚oh, glänzende Technologie‘, aber der Informationsanteil ist locker die Hälfte des Spiels“, schloss Bechtel.