KI bietet das Potenzial, die Anwendungsfälle, die Entwicklung von Funktionen und Produkten sowie die Produktivität zu steigern. Einige Unternehmen haben sogar festgestellt, dass KI die Arbeitsweise ihrer Entwickler verändert.

1. Generative KI entwickelt sich zu einem breiteren Tool mit vielfältigen Anwendungsfällen.

Während noch vor einem Jahr Chat-Funktionen ein Hauptaugenmerk der generativen KI waren, denken Unternehmen heute über einfache Interaktionen hinaus. Konzepte wie Zusammenfassungen und Retrieval Augmented Generation (RAG) haben an Bedeutung gewonnen. Generative KI entwickelt sich zu einem umfassenderen Tool mit vielfältigen Anwendungsfällen.

Chat ist eine offensichtliche Fähigkeit, aber die Unternehmen denken darüber hinaus. Dies ist ein echter Trend, der sich fortsetzen wird. Er ist sehr wichtig für die Branche und wird sich fortsetzen.

Darüber hinaus verändert die generative KI die Arbeitsweise von Entwicklern, aber die Auswirkungen müssen erst noch entdeckt werden. Einige Entwickler stellen eine erhöhte Produktivität fest, andere vielleicht nicht. Aber man kann mit Sicherheit sagen, dass generative KI die Fähigkeiten der Entwickler in bestimmten Bereichen verbessert, z. B. beim Schreiben von gut strukturiertem Code, der auf definierten Komponenten basiert, bei Datenabfragen oder bei der Fehlerbehebung und Anomalieerkennung.

Führende Technologieunternehmen und andere investieren massiv in generative KI. Diese Technologie ist nicht mehr auf bestimmte Bereiche beschränkt, sondern breitet sich im Gesundheitswesen und in verschiedenen regulierten Branchen aus, die in der Vergangenheit bei solchen Innovationen eher zurückhaltend waren. Diese weit verbreitete Akzeptanz deutet auf das langfristige Potenzial der generativen KI hin.

2. Um KI effektiv nutzen zu können, müssen die Daten zugänglich, standardisiert und abfragbar sein.

Unternehmen müssen sich mit den datenbezogenen Herausforderungen der KI auseinandersetzen und sicherstellen, dass ihre Datensilos gut miteinander verbunden sind, wobei die Datenverwaltung aussagekräftige Vergleiche und die Zuordnung von Entitäten ermöglicht, anstatt dass die Daten über verschiedene Datenbanken, Tabellenkalkulationen und Notizblöcke verstreut sind.

Um KI effektiv zu nutzen, müssen die Daten zentralisiert, standardisiert und abfragbar sein. Datenvernetzung, Datenproduktion und Datenaustausch werden zu grundlegenden Prinzipien in der KI-Landschaft.

3. Es ist wichtig, KI und Cybersicherheit Hand in Hand zu denken.

In der heutigen Landschaft spielt die Cybersicherheit eine einzigartige Rolle. Sie kann sowohl eine Bedrohung als auch eine Verteidigung sein und betrifft das gesamte Unternehmen, von hochrangigen Vorstandsmitgliedern bis hin zu einzelnen Entwicklern.

Diese Situation wirft Fragen über die gemeinsame Nutzung von Daten auf, und die Vielseitigkeit der KI eröffnet neue Möglichkeiten, birgt aber auch Risiken, einschließlich der Identifizierung von Schwachstellen und potenziellen Phishing-Angriffen.

Generative KI hat großes Potenzial im Bereich der Cybersicherheit, insbesondere bei der von Menschen gesteuerten Entwicklung. Es ist wichtig, KI und Cybersicherheit gemeinsam zu betrachten.  

Darüber hinaus ist das Thema KI-Governance von zentraler Bedeutung. Es geht darum, die richtigen Strukturen und Teams einzurichten und verschiedene Aspekte zu verwalten. Das ist zwar weniger technisch, aber es spielt eine entscheidende Rolle für den Erfolg von KI-Initiativen.

Trends auf dem Rückzug

Trends wie DevOps, Containerisierung, Kubernetes und Serverless sind zu Branchenstandards geworden. Sie werden viel genutzt, aber es wird weniger über sie gesprochen. In ähnlicher Weise haben sich Site Reliability Engineering (SRE) und Observability vom Hype zu praktischen Disziplinen entwickelt.

Der Hype um das Web 3.0 und das Metaverse mag sich aufgrund verschiedener Faktoren, einschließlich der jüngsten Ereignisse wie dem FDX-Absturz, abgekühlt haben. Die zugrunde liegenden Technologien entwickeln sich jedoch weiter, wenn auch mit weniger Aufmerksamkeit als die generative KI.