Trends 2024

Vertrauen in generative AI schaffen

Verwandeln Sie Big Data in Better Data mithilfe unserer Top 10 der AI-Trends. Bisher war der Datenzugriff für generative AI (GenAI) völlig ungeregelt, ohne Nachvollziehbarkeit der Datenherkunft oder Qualitätskontrolle. Jetzt ist es an der Zeit für den nächsten Schritt. Zu den mit Big Data verbundenen drei V's Volume, Velocity und Variety (für große sich schnell ändernde Daten aus unterschiedlichen Quellen) müssen die für Better Data wichtigen V's Validity (Gültigkeit) und Value (Wert) hinzukommen. Sind Ihre Daten dafür geeignet?

Hybride AI zur Überbrückung

Ob ML oder Erweiterungen: Jetzt ist es Zeit für „traditionelle“ AI, in den produktiven Betrieb zu gehen und skaliert zu werden. Dies gilt insbesondere in etablierten Anwendungsfällen wie Betrugsanalysen und die Analyse von Kundenabwanderungen.

Analysten-Prognose

Generative AI wird bis 2025 einen Anteil von ca. 30 % am gesamten AI-Markt erreichen.

Quelle: Boston Consulting Group
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Eine bessere Anwendererfahrung für Datennutzer

Diese Benutzergruppe bevorzugt automatisch erstellte Visualisierungen und Einblicke, die durch Erklärungen in natürlicher Sprache ergänzt werden.

Analysten-Prognose

Bis zum Jahr 2025 werden 66 % der G2000-Unternehmen AI-gesteuerte Headless-BI und Analysen mit Chat-, Q&A- und proaktiven Benachrichtigungsfunktionen einführen, wodurch sich die Anzahl der Anwender mit Zugang zu Kontextinformationen vervierfacht.

Quelle: IDC FutureScape: Worldwide Data and Analytics 2024 Predictions, IDC #US51295223, Okt. 2023
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Leben im Zeitalter unstrukturierter Daten

Durch den Einsatz von Knowledge Graphs und Vektordatenbanken, ergänzt durch RAG (Retrieval, Augmentation, Generation), sind die Möglichkeiten, strukturierte und unstrukturierte Daten zuverlässig zu kombinieren, quasi grenzenlos.

Analysten-Prognose

Die Menge der unstrukturierten Daten in Unternehmen wird sich 2024 verdoppeln.

Quelle: Forrester, Predictions 2024: Data And Analytics
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Von BI zu AI und wieder zurück: Business-Analyse im Wandel

Wir werden zwischen diesen beiden unterschiedlichen Modi hin- und herwechseln – ermöglicht durch Einbettbarkeit, Konnektivität und APIs – und den maximalen Nutzen aus jeder Plattform ziehen.

Analysten-Prognose

Laut Gartner werden sich bis 2026 70 % der Design- und Entwicklungsarbeiten für neue Webanwendungen und mobile Apps durch generative AI deutlich verändern.

Quelle: Gartner Top Strategic Technology Trends for 2024, 16. Oktober 2023. GARTNER ist eingetragenes Warenzeichen und Dienstleistungsmarke von Gartner, Inc. und/oder seinen Niederlassungen in den USA und international und wird hier mit Genehmigung verwendet. Alle Rechte vorbehalten.
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Auf die Datenherkunft kommt es an: Die DNA Ihrer Daten verstehen

Wir brauchen einen Mechanismus zur eindeutigen Etikettierung (Labeling) und Kennzeichnung von Daten, der neben Techniken der Provenienzforschung und der Kryptographie auch solche einsetzt, die wir noch nicht erfunden haben, um eine Art „DNA-Test für Ihre Daten" zu schaffen.

Analysten-Prognose

Bis 2025 werden 90 % der Online-Inhalte durch AI generiert.

Quelle: Interview von Nina Schick bei Yahoo Finance Live, 7. Januar 2023
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„Citizen Developer“ müssen über AI-Kompetenz verfügen

Die Zahl der Apps, die von Personen entwickelt wurden, die keine Profis sind, wird explosionsartig zunehmen. Daher müssen Unternehmen Maßnahmen ergreifen, um ihre Beschäftigten über die Vorteile und Tücken generativer AI aufzuklären.

Analysten-Prognose

Um die neuen Risiken zu minimieren, die durch die intensive Nutzung von generativer AI durch die Belegschaft entstehen, werden in 60 % der Großunternehmen bis Ende 2025 der Erwerb von Datenkompetenz sowie Schulungen für den verantwortungsvollen Umgang mit AI zum Pflichtprogramm gehören.

Quelle: IDC FutureScape: Worldwide Future of Enterprise Intelligence 2024 Predictions, IDC #US51293423, Okt. 2023
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Data Engineering, Analyse und Data Science verschmelzen

Business-Analysten werden dadurch beispielsweise in der Lage sein, Datenmanagement- und Datenaufbereitungsaufgaben bereits früher in der Pipeline durchzuführen. Dieselben Analysten können dann auch komplexere Statistikmodelle auf die Daten und Tools anwenden, mit denen sie täglich arbeiten, ohne diese zuvor in eine erweiterte Workbench exportieren zu müssen.

Analysten-Prognose

Aufgrund der Marktkonvergenz werden 50 % der Unternehmen bis 2026 Plattformen für Analytics and Business Intelligence (ABI) sowie für Data Science and Machine Learning (DSML) als eine einheitliche, zusammensetzbare Plattform betrachten müssen.

Quelle: Gartner, Predicts 2023: Analytics, BI and Data Science Composability and Consolidation
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Automatisierung und AI als Erfolgskreislauf

Bisher wurden LLMs und generative AI hauptsächlich zur Unterstützung bei Schlussfolgerungen und für Analysen genutzt und weniger für iPaaS und zur Umsetzung von Maßnahmen. Doch inzwischen gibt es einige spannende Projekte gerade für Letzteres, darunter ein LLM-Ansatz, der Synergien zwischen Schlussfolgerung und Maßnahme herstellt.

Analysten-Prognose

Bis 2027 werden sich die Ausreißer-Erkennung und andere Augmented-Analytics-Funktionen zu autonom handelnden Analyseplattformen entwickeln, die 20 % aller Geschäftsprozesse selbständig verwalten und ausführen.

Quelle: Gartner, Predicts 2023: Analytics, BI and Data Science Composability and Consolidation
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AI-Anpassung auf der „letzten Meile“ wird für Unternehmen entscheidend

Ihre Unternehmensdaten sind hier ein wertvoller Rohstoff und es werden „Solution Fabrics“ entstehen, in denen domänenspezifische Daten und Apps geteilt und gehandelt werden können.

Analysten-Prognose

Bis 2026 werden mehr als 80 % der Anwendungsfälle für generative AI in Unternehmen maßgeschneiderte, spezialisierte AI-Modelle nutzen statt generischer Basismodelle, die über öffentliche APIs angeboten werden.

Quelle: IDC FutureScape: Worldwide Future of Enterprise Intelligence 2024 Predictions, IDC #US51293423, Okt. 2023
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Daten werden zum Produkt

Werden Daten als wertvolle Ressource oder Produkt betrachtet, können sie katalogisiert, für diverse interne Zwecke genutzt und sogar zur Handelsware werden. Genau wie beim Aufkommen des Musik-Streamings benötigen die Entwickler hochwertiger Datenprodukte mehr Plattformen, auf denen diese gehandelt werden können.

Analysten-Prognose

Bis 2026 werden 60 % der führenden Enterprise-Intelligence-Unternehmen Datenprodukte definiert haben, und 15 % haben dann diesen Produkten mithilfe einer Datenbewertungsmethode bereits einen Wert zugewiesen.

Quelle: IDC FutureScape: Worldwide Future of Enterprise Intelligence 2024 Predictions, IDC #US51293423, Okt. 2023
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Wie geht es nun weiter?

Stellen Sie sich ein für AI grundlegendes Produkt vor, das gehandelt werden kann und umso wertvoller wird, je häufiger es genutzt wird. Wie lässt sich diese Zukunftsvision realisieren? Der Weg zu vertrauenswürdigen Daten birgt zahlreiche Chancen und Risiken, die versierte Unternehmen im Blick haben sollten.