Prognosen für 2025: Strategien, um das Potenzial von KI zu realisieren

Führungskräfte von Snowflake bieten Einblicke in die Entwicklung in den Bereichen KI, Open Source und Cybersicherheit in den nächsten Jahren – und in die grundlegenden Führungsfähigkeiten, die hierfür erforderlich sind.

Da wir uns dem Ende eines Kalenderjahres nähern, ist es naheliegend, darüber nachzudenken, was das neue Jahr für uns bereithält. Es ist eine Untertreibung zu sagen, dass die Zukunft sehr schwer vorherzusagen ist, aber es ist möglich, sich auf die wahrscheinlichsten Ergebnisse vorzubereiten und sich auf das Unerwartete einzustellen. 

Im Technologiebereich von Unternehmen kommen sowohl die größten Gewissheiten als auch die größten potenziellen Überraschungen aus einem Bereich: dem schnell voranschreitenden Bereich der künstlichen Intelligenz. Deshalb sollten wir 2025 und darüber hinaus viel Aufmerksamkeit auf die Entwicklung und Einführung von KI richten.

Gemeinsam mit einem Dutzend Expert:innen und Führungskräften bei Snowflake habe ich genau das getan, und heute stellen wir das Ergebnis vor: Snowflakes Daten- und KI-Prognosen für 2025. Neben KI-Fortschritten befassten wir uns auch mit richtungsweisenden Trends und dringenden Anforderungen in den Bereichen Cybersicherheit, Open-Source-Software und mehr. Doch ganz natürlich drehten sich viele unserer Gespräche um KI und darum, wie dieser schnelllebige, volatile Technologiebereich die Welt weiterhin überraschen könnte.

2025 wird das Jahr, in dem viele Unternehmen von Experimenten mit LLMs und generativer KI zur Implementierung übergehen, was ganz eigene Herausforderungen mit sich bringen wird. Aus meiner Sicht sind das die Schlüsselideen, die aus unseren Diskussionen über KI und insbesondere ihre Auswirkungen auf Unternehmen hervorgegangen sind.

• KI-Beobachtbarkeit ist unerlässlich, um KI zu operationalisieren, und Plattformen werden Lösungen einführen. Wenn Sie ein Large Language Model ausführen, müssen Sie genau beobachten können, wie sich das Modell verändern kann, wenn es neue Daten aufnimmt. Außerdem ist Transparenz in Bezug auf Kosten und Performance wichtig. KI-Beobachtbarkeitslösungen werden entwickelt, um diesem Bedarf gerecht zu werden. Mit der Zeit werden jedoch höchstwahrscheinlich die großen Datenplattformen, einschließlich Snowflake, diese Lösungen bereitstellen.

• Halluzinationen werden die Einführung von kundenorientierter KI verlangsamen. Die Modelle werden immer besser und Techniken wie Retrieval Augmented Generation (RAG) können Halluzinationen und Fehler reduzieren und Kontrollmechanismen aufstellen, die sensible Daten sowie die Stimme und den Ton eines Unternehmens schützen. Doch Unternehmen werden weiterhin zögern, Kund:innen eine Technologie vorzustellen, die möglicherweise Bias zeigt oder ungenaue Reaktionen liefert. Deshalb wird intern genutzte KI auch in den nächsten Jahren im Fokus stehen.

• Mit der nächsten Entwicklung der Daten wird KI fit gemacht. Seit Jahren lautet ein wesentlicher Grundsatz der digitalen Transformation, Daten zugänglich zu machen, Datensilos aufzubrechen, damit Unternehmen einen Nutzen aus all ihren Daten ziehen können. Das bleibt natürlich wichtig, aber der nächste Schritt besteht darin, sicherzustellen, dass die einheitlichen Daten des Unternehmens KI bereit sind und in bestehende Agenten und Anwendungen integriert werden können. 

  Der Trend zur Zentralisierung von Daten wird sich beschleunigen und sicherstellen, dass die Daten hochwertig, genau und gut verwaltet sind. Neben der Arbeit mit gut strukturierten Daten in Data Warehouses können moderne KI-Systeme Deep Learning und Natural Language Processing nutzen, um effektiv mit unstrukturierten und semistrukturierten Daten in Data Lakes und Lakehouses zu arbeiten. Insgesamt müssen Daten für KI-Systeme leicht zugänglich sein, mit klarem Metadatenmanagement und einem Fokus auf Relevanz und Aktualität. Und die Datenstrategie muss sich weiterentwickeln, um sicherzustellen, dass KI-Initiativen auf Geschäftsziele ausgerichtet sind und dem Unternehmen effektiv eine datengestützte Kultur vermitteln.

• Erwarten Sie autonome Agenten, Dokumentenverarbeitung und KI als eigene Killer-App. Unser Bericht stellt fest, dass LLMs und generative KI so tief in unser Leben und unsere Arbeit eingebettet sein werden, dass das Denken an eine „Killer-App für KI“ so wie das Denken an eine Killer-App für Elektrizität ist. Doch wenn wir den kurzfristigen Gewinner suchen, dann sind es interne Anwendungsfälle, mit denen Mitarbeitende Erkenntnisse aus riesigen Mengen unstrukturierter Daten gewinnen können. Snowflake hat einem Kundenunternehmen kürzlich geholfen, etwa 700.000 Seiten an Recherchedaten aufzunehmen und sie über einen dialogorientierten Chatbot einfach nutzbar zu machen. So konnten Analyst:innen Erkenntnisse gewinnen, die vorher funktional nicht verfügbar waren, obwohl das Unternehmen über die Daten verfügte. Und das wird noch einige Zeit ein großer Einsatz generativer KI bleiben.

  Doch in den nächsten Jahren werden autonome Agenten den Durchbruch im Umgang mit KI schaffen. Anstatt eine bestimmte Frage zu beantworten, werden unabhängige Akteure auf umfassende Anweisungen von menschlichen Benutzer:innen reagieren. „Eine Marketingkampagne erstellen und starten, um diese wichtige Kundengruppe anzusprechen“ könnte automatisch in Teilaufgaben aufgeteilt werden, wie z. B. die Gestaltung von Textgrafiken auf Markenebene, Ad-Käufe, um die gewünschte Zielgruppe zu erreichen, und die Optimierung auf Basis der anfänglichen Performance.

• Führung ist das Gegenmittel zur KI-Erschöpfung. KI hat sich so schnell weiterentwickelt, dass das Projekt, das vor zwei Wochen alle Wachstunden eines Teams verbraucht hat, morgen völlig überholt sein könnte. Gehen Sie voran oder wiederholen Sie die Arbeit? Wenn letzteres: Was, wenn es nächste Woche wieder passiert? Jeder, den ich im KI-Bereich kenne, hat irgendwann im letzten Jahr über Burnout gesprochen. Damit Teams produktiv und kreativ arbeiten können, müssen Führungskräfte eingreifen. Wir müssen uns auf Ziele und ROI konzentrieren, anstatt uns auf das glänzende Objekt zu konzentrieren. Bei KI-Projekten sollte es nicht um „das Neueste“ oder „das Beste“ gehen. Wie bei jeder Geschäftsentscheidung oder Investition müssen auch wir abwägen, was an Ergebnissen und Ressourcen am effektivsten ist.

Diese Gedanken sind nur einige der Punkte im Bericht. Auf gesellschaftlicher Ebene betrachten wir das Zusammenspiel von Branchenleitlinien und regulatorischer Aufsicht. Unsere Cybersicherheitsexpert:innen befassen sich damit, wie KI Angreifer:innen unterstützt und neue Wege zur Bekämpfung bietet. Wir untersuchen Entwicklungen bei Open-Source-Technologien, mit denen Unternehmen ihre Datenstrategien verbessern können. Und wir sprechen darüber, wie Führungskräfte mit dem manchmal nervigen Tempo des Wandels Schritt halten können. Sehen Sie sich Snowflakes Daten- und KI-Prognosen für 2025 an.