Composable AI als Schlüssel zur flexiblen Zukunft für KI-Aktionen und Agenten
KI-Agenten sind derzeit ein viel diskutiertes Thema im Bereich der generativen KI. Während aktuelle Co-Piloten und ChatBots zwar fortgeschritten sind, benötigen sie dennoch ständige Eingaben und menschliche Steuerung. Autonome Agenten hingegen sollen künftig mit selbständig arbeiten und Aufgaben in einzelne Ausführungsschritte zerlegen.
Edge AI: Ein weiterer wichtiger Trend den Gartner identifiziert
Neben autonomen Agenten prägen Edge AI Anwendungen die Diskussion. Edge AI setzt auf kleinere Modelle (1B bis 10B Parameter), die auf PCs oder Mobilgeräten laufen und so auch in ressourcenbeschränkten Umgebungen „akzeptable und angemessene Genauigkeit“ zu angemessenen Kosten bieten.
Gartner: Warum KI den Erwartungen (noch) nicht gerecht wird
Trotz des Hypes um generative KI macht sich in Unternehmen Ernüchterung breit. Die Technologie erfüllt die hohen Erwartungen der Führungskräfte aktuell nicht. Gründe hierfür sind unter anderem die hohe Anzahl an Startups mit unzureichender Finanzierung und geringer Differenzierung, der Kampf um qualifizierte Fachkräfte, die unterschätzte Komplexität des Change Managements und die Schwierigkeit, den Geschäftswert von KI-Lösungen zu messen. Zusätzlich bestehen weiterhin Bedenken hinsichtlich Halluzinationen und Erklärbarkeit von KI-Modellen.
Kommt jetzt der „Trough of disillusionment“ ?
Wer den Hype-Cycle von Gartner kennt, der weiß, dass man sich nach der ersten Euphorie auf das Tal der Enttäuschungen zu bewegt. Es wird bestimmt einige Enttäuschungen in einzelnen Projekten geben. Bei Composable AI schätzen wir die Situation allerdings so ein, dass es eine Vielzahl von Anwedungsfällen geben wird, die kurzfristig schon die erste Ergebnisse liefern. Es wird einfach zu viel Geld in diese Technologie investiert.
Composable AI: Der Schlüssel zu Flexibilität und Agilität
Die beschriebenen Herausforderungen unterstreichen die Notwendigkeit eines flexiblen und agilen Ansatzes für KI. Composable AI bietet hier eine Lösung. Durch die Kombination verschiedener, spezialisierter KI-Module können Unternehmen schnell auf sich ändernde Anforderungen reagieren und den Geschäftswert von KI maximieren. Dieser modulare Ansatz ermöglicht es, die besten KI-Komponenten für jede spezifische Aufgabe auszuwählen und zu integrieren, anstatt auf monolithische Lösungen angewiesen zu sein.