Die 10 wichtigsten KI-Trends, die Unternehmen im Jahr 2023 verändern werden

Während sich die KI aus ihren Early Adopter-Formen entwickelt und in den Mainstream eintritt, sehen Analysten voraus, wie die Technologie mehr Rollen übernehmen und die Landschaft verschiedener Branchen verändern wird. Unternehmen setzen bereits auf KI-Assets für mehr Effizienz, schnellere Einblicke und verbesserte Kundenerlebnisse. Schauen wir uns an, was wir vom KI-Markt erwarten können, wenn er im Jahr 2023 reift.

Die 10 wichtigsten KI-Trends, die Unternehmen im Jahr 2023 verändern werden:

Die 10 wichtigsten KI-Trends, auf die Sie 2023 achten sollten

1. Kreative oder generative KI

Generative KI bezeichnet den Teilbereich des maschinellen Lernens, der aus einem bestehenden Datensatz neue Daten oder Inhalte generiert. Sein Ziel ist es, etwas zu produzieren, das den ursprünglichen Eingabedaten aus der realen Welt nahe kommt. Dieser KI-Typ verwendet Deep-Learning-Algorithmen, um Muster und Merkmale in diesem Datensatz zu lernen, der aus Code, Text, Bildern, Audio, Video oder anderen Datentypen bestehen kann. Generative KI hat bereits ein breites Anwendungsspektrum. Hier sind drei gefragte Beispiele, die alle vom in San Francisco ansässigen KI-Forschungsunternehmen OpenAI produziert wurden und auch im kommenden Jahr glänzen werden:

• Generativer vortrainierter Transformer 3 (GPT-3)

GPT-3 wurde 2020 entwickelt und ist ein Sprachvorhersagemodell, das Text „automatisch vervollständigt“, nachdem es Millionen von Webseiten und wissenschaftlichen Arbeiten im Internet studiert hat. GPT-3 verfügt über 175 Milliarden maschinelle Lernparameter. Dieses generative KI-Produkt führt aktuelle Copywriting-Tools aus, die menschenähnliche schriftliche Inhalte generieren, nachdem Sie sie mit Kontexten wie Themen, Beschreibungen oder einleitenden Sätzen gefüttert haben. Sie können dieses Tool verwenden, um Gliederungen, Zusammenfassungen, Essays, Kommentare und mehr zu entwickeln.

GPT kann jedoch Vorurteile enthalten, da seine Ausgabe aus zuvor veröffentlichten Inhalten stammt, die auch rassistische, religiöse oder geschlechtsspezifische Vorurteile aufweisen können.

• ChatGPT

ChatGPT ist eine Bot-Version von GPT-3, die im November 2022 ihr Debüt feierte. Es ist ein großes Sprachmodell, das Fragen beantworten und Anweisungen ausführen kann, nachdem es durch menschliche Gespräche und von Menschen geschriebene Internetinhalte „trainiert“ wurde. Durch das Studium menschlicher Feedbackquellen wie Reddit „lernte“ diese KI, was Menschen erwarten, wenn andere ihnen eine Frage stellen – den „menschlichen Stil“ der Antwort.

OpenAI hat ChatGPT entwickelt, um Konversationsdialoge mit Menschen nachzuahmen. Da der Bot Listen und menschlich klingende Briefe erstellen und organisieren kann, sehen die Branchen seinen breiteren Einsatz als Büroassistent und Kundendienstunterstützung vor.

Einige der Bedenken im Zusammenhang mit ChatGPT sind die mögliche Verwendung zum Verfassen von Aufsätzen und wissenschaftlichen Arbeiten. Der generierte Inhalt kann jedoch unsinnige Sätze oder sogar falsche Informationen enthalten. Es kann erforderlich sein, die Leistung von ChatGPT zu überprüfen, um Fehlinformationen in den Kundendiensteinstellungen zu verhindern.

• DALL-E

DALL-E wurde 2022 aufgrund seiner Grafikerstellungsfunktionen zur beliebtesten der drei OpenAI-Kreationen. Der Produktname stammt vom spanischen Surrealisten Salvador Dali und dem Roboter im Pixar-Animationsfilm WALL-E aus dem Jahr 2008.

Sie können Kunstwerke erstellen, indem Sie eine Beschreibung eingeben, und DALL-E generiert mehrere Versionen. Oder Sie können mithilfe von Texteingabeaufforderungen ein neues Bild aus einem vorhandenen erstellen. Benutzer können "In-Painting" durchführen oder Teile eines Bildes löschen und durch etwas anderes ersetzen. Oder sie können „Out-Painting“ durchführen, bei dem DALL-E mehr zu einem Originalfoto hinzufügen kann (Hauptmotiv oder Szenerie). Diese Fähigkeiten machen DALL-E zu einem praktischen Werkzeug für die Bereiche Branding und kreatives Marketing.

Berichten zufolge hat OpenAI Richtlinien festgelegt, die DALL-E daran hindern, „gewalttätige, nicht jugendfreie oder hasserfüllte Bilder“ zu erstellen. Dennoch ist auch dieses Tool anfällig für Verzerrungen, wie GPT-3. Berichten zufolge hat DALL-E Bilder von kaukasischen Männern nach der Aufforderung „der CEO“ erstellt.

Mehr DALL-E-Benutzer könnten das Tool verwenden, um animierte Kunst zu erstellen, insbesondere menschenähnliche Bilder mit einer Stimme über KI-generierte Text-zu-Video-Plattformen.

Andere Marktführer, die ebenfalls KI-Tools entwickelt haben, sind Amazon. Sein Text-to-Speech-Tool Polly generiert sprechende Stimmen für Marken. Der Handelsriese steckt auch hinter DeepComposer , der eine kurze Melodie zu einem kompletten Song erweitern kann. In der Zwischenzeit kann CodeAssist von Microsofts GitHub Entwicklern dabei helfen, neue Software schneller zu erstellen, indem Codes vervollständigt werden.

2. Größere Zusammenarbeit zwischen KI und Mensch

Das Ausmaß der KI-Unterstützung für verschiedene menschliche Funktionen hat neue Höhen erreicht und wird sie noch erreichen, was ihnen den Namen Cobots oder kollaborative Roboter einbringt. Marktinsider gehen davon aus, dass mehr Unternehmen Maschinen mit integrierter KI einsetzen, um sich wiederholende und körperlich anstrengende Aufgaben zu erledigen. Dadurch können menschliche Mitarbeiter spezialisiertere Aufgaben ausführen. KI-Funktionen können Teams auch in die Lage versetzen, Defekte oder Ausfälle schnell zu erkennen und darauf zu reagieren, die Sicherheit zu verbessern und Kosten für Reparaturen oder Verletzungen zu senken.

Cobots werden in diesen Bereichen weiter verbreitet sein:

• Automobilherstellung : Automontage, Spritzlackierung, Oberflächenpolieren, Systemprüfung und die Nachrüstung oder Rekonstruktion von Autoproduktionslinien, um elektrische Modelle aufzunehmen.Unternehmen mit Palettier- und Schweißaktivitäten erwarten, mehr Cobots mit höheren Nutzlasten und einer größeren Reichweite einzuführen.
• Landwirtschaft : Drohnen für die Aussaat, Dünger- und Pestizidanwendung, Verfolgung von Eindringlingen und invasiven Arten sowie LED-Beleuchtung und Hydroponik für Indoor-Farmen
• Gesundheitswesen und Gastgewerbe : Probenentnahme, Wiederauffüllung von Krankenhausbedarf, Operationen, Genesung von Verletzungen, Unterstützung von Gesundheitspersonal in Wohn- und Pflegeheimen für ältere oder behinderte Menschen
• Lebensmittel und Getränke : Lagerung, Lebensmittelverpackung
• Elektronik : Qualitätsprüfung für Telefonchips, Telefonchipprozessoren und Leiterplatten
• Neue Technologien : Drehmomentsensoren, Näherungssensoren, Endeffektoren (End-of-the-Arm-Werkzeuge wie Vakuum-, mechanische, pneumatische und magnetische Greifer
• Verteidigung : Straßen von Sprengkörpern säubern, Sensoren zum Aufspüren von Sprengstoffen

Unternehmen können sich auch an diese Maschinen wenden, um Arbeitskräftemangel und Probleme in der Lieferkette zu lindern. Insbesondere die Gesundheits-, Bau- und Verteidigungsindustrie können traditionelle Trainingsmethoden durch VR- und AR-basiertes Lernen ersetzen, um Sicherheit und geringere Ausgaben zu erzielen.

3. Ethik und Regulierung

Inmitten der vielen Vorteile der generativen KI fürchten die Menschen ihren Missbrauch, beispielsweise die Produktion von Deep-Fake-Videos. Cyberkriminelle können diese Tools verwenden, um Betrug, Verleumdung, Erpressung, Rache, Nötigung oder Erpressung zu begehen. Es stellen sich auch Fragen hinsichtlich der Grenzen von Original- und proprietären Inhalten. Die KI-Branche erwartet, dass Nutzer und Kunden Transparenz, Sicherheit und verantwortungsbewusstes Handeln fordern.

Das New York City Department of Consumer and Worker Protection hat bereits ein KI-Gesetz (New York City Local Law 144) verabschiedet, das Arbeitgeber dazu verpflichtet, die Anforderungen der Prüfung auf Voreingenommenheit zu erfüllen, bevor sie automatisierte Tools zur Bewertung von Stellenbewerbern verwenden. Darüber hinaus sollten die Einstellungsteams die Kandidaten über ihre Verwendung dieser Tools für die Einstellung und Stellenausschreibung informieren.

Bereits 2021 hat der Europäische Rat einen Vorschlag zur Regulierung von KI vorgelegt. Die vorgeschlagene Gesetzgebung klassifiziert KI-Anwendungen und -Systeme in verbotene, risikoreiche und risikoarme Kategorien.

Nach seiner Verabschiedung wird das KI-Gesetz als KI-Pendant zur Datenschutz-Grundverordnung dienen.

4. Demokratisierung: Low-Code-No-Code-KI

Der Low-Code-No-Code- Trend in der Website- und App-Entwicklung wird sich auf KI übertragen und es Unternehmen ermöglichen, diese intelligenten Systeme durch vorgefertigte Vorlagen und Drag-and-Drop-Methoden anzupassen. Auf diese Weise wird die Integration von KI in bestehende Arbeitsabläufe schneller erfolgen. Die KI-Nutzung wird auch innerhalb ihres Unternehmens-Setups schneller skalieren.

Neben der Verwendung von Low-Code-No-Code-KI zur Automatisierung wiederholter Aufgaben wie Rechnungsstellung, Formularausfüllung und Kontaktvalidierung können Unternehmen KI-Tools wie Sway AI und Akkio für die Datenanalyse aktueller Prozesse und die Visualisierung zukünftiger Leistungen programmieren.

KI-Marktinsider erwarten auch, dass mehr Anbieter von Cloud-Diensten KI in ihre Angebote integrieren werden, da dies langfristig vorgesehen ist.

Da die IT-Modernisierung mit Low-Code-No-Code-Tools 70 % günstiger ist und schneller abgeschlossen ist (nur drei Tage ) als herkömmliche Methoden, verwenden 66 % der Entwickler bereits (39 %) oder planen dies (27 %). im Jahr 2023. Unterdessen prognostiziert Gartner, dass bis 2026 „Citizen Developers“ – oder diejenigen, die keine formellen Programmierkurse besucht haben – 80 % der Benutzer von Low-Code-Tool-Entwicklung ausmachen werden.

5. Anspruchsvolle Cybersicherheit

Ein weiterer trauriger Aspekt der KI ist, dass Hacker sie und ihre Funktionen nutzen können, um den End-to-End-Lebenszyklus ihrer Angriffe von einigen Wochen auf nur Tage oder Stunden zu verkürzen, so ein McKinsey-Bericht .

Da immer mehr Branchen KI-Ressourcen einsetzen, könnten kritische Infrastrukturen – einschließlich der nationalen zivilen Infrastruktur, die Haushalte mit Strom und Wasser versorgt – durch Hackeraktivitäten bedroht werden. Gleichzeitig werden kleinere, weniger geschützte Organisationen weiterhin anfällig sein.

Die Karrieremöglichkeiten in der Informationssicherheit werden aufgrund dieser neuen Risiken zunehmen. Spezialisten können Sicherheits-KI einsetzen und überwachen für:

• Datenverarbeitung , einschließlich Klassifizierung, Katalogisierung, Integration und Qualitätskontrolle
• Schwachstellenmanagement durch Überwachung des Netzwerkverkehrs und Identifizierung von Mustern, die auf kriminelles Verhalten hindeuten
• Bedrohungserkennung durch prädiktive KI, die vorhersagen kann, welche der Tausenden von Warnungen die höchsten Risiken birgt, und diese zuerst behandelt

IBM berichtete im Jahr 2022, dass Unternehmen mit Cyber-Risikomanagementstrukturen und -richtlinien durchschnittlich 3 Millionen USD einsparen und die Lebenszyklen von Sicherheitsverletzungen aufgrund der schnellen Erkennung und Reaktion um 74 Tage verkürzen.

Zunehmende Cyber-Bedrohungen können den Versicherungsmarkt auch dazu drängen, neue Technologien und Strategien zur Bewertung und Verwaltung von Cyber-Risiken einzuführen. Versicherer können auch risikobasierte Preise und Freistellungsklauseln für Ransomware und Cyberangriffe einführen.

6. Digitale Zwillinge

Ein digitaler Zwilling ist eine digitale Kopie eines Objekts oder Prozesses in der physischen Welt. Mithilfe von KI erstellen Branchen virtuelle Modelle für Simulationen, mit denen sie vorhersagen können, wie sich ein Produkt oder System verhalten wird.

Die Omniverse-Plattform des führenden GPU-Herstellers NVIDIA ist ein Beispiel für Digital-Twin-Technologie. So hilft es den folgenden Unternehmen:

• BMW

Die deutsche BMW Group nutzt das Omniverse als virtuelle Fabrik. Die Plattform integriert Daten aus verschiedenen Design- und Planungstools verschiedener Hersteller, um fotorealistische Simulationen in Echtzeit in einer einzigen Umgebung zu erstellen.

Mitarbeiter von verschiedenen Standorten und Zeitzonen können auf diesen virtuellen Raum zugreifen, um Details von Produktionsprozessen nach Bedarf zu planen oder zu optimieren, wodurch die Notwendigkeit physischer Reisen reduziert wird. Das Omniverse simuliert alle 31 BMW Fabriken und alle ihre Elemente – von ihren menschlichen Mitarbeitern und Fabrikinnenräumen bis zu den Montageteilen und Robotern.

• Lowes

Der amerikanische Einzelhändler Lowe's Companies Inc. hat ebenfalls das Omniverse angezapft, um seine beiden Geschäfte zu simulieren: eines in Washington (Mill Creek) und eines in North Carolina (Charlotte). Das Personal kann mit seinen Desktop-Computern oder den Augmented-Reality-Headsets von Magic Leap 2 auf diese simulierten Steckdosen zugreifen.

Die Omniverse-Version des Geschäfts hilft dabei, Regale aufzufüllen, Layouts neu zu konfigurieren, Produktinformationen aus geschlossenen Kartons in schwer zugänglichen Regalen mit „Röntgenblick“ anzuzeigen und das Kundenerlebnis durch 3D-Heatmaps zu optimieren, die den Kundenverkehr und die Verkaufsleistung anzeigen.

• HEAVY.AI (früher OmniSci)

Omniverse ermöglicht es dem HeavyRF-Tool des Analyseunternehmens HEAVY.AI, die Entwurfspläne für drahtlose Netzwerke seiner Telekommunikationskunden zu entwerfen. Die KI-Tools simulieren reale Umgebungen und zeigen den Standort ihrer Kunden und Hindernisse an, einschließlich der Materialzusammensetzung der letzteren. Auf diese Weise können Telekommunikationsunternehmen den besten Standort für Mobilfunkmasten und Basisstationen für ihre 5G-Infrastruktur bestimmen, wodurch die Kosten für die Standortbereitstellung und die Planungszyklen reduziert werden.

Weitere Beispiele sind die Schaffung digitaler Zwillingsstädte . Beispielsweise verfügt das Shanghai Urban Operations and Management Center über einen digitalen Klon der chinesischen Stadt mit ihren Gewässern, Flughäfen, Häfen und anderen Einrichtungen.

Obwohl der Zugang zu dieser Technologie für hochwertige Anwendungsfälle war, arbeiten Technologiefirmen wie Amazon (über TwinMaker ) und Prevu3D daran, sie auch für kleinere Unternehmen erschwinglich zu machen.

7. KI zur Personalisierung

eCommerce : Während 62 % der Verbraucher Bedenken hinsichtlich der Voreingenommenheit von KI äußerten, sagten 69 % der Befragten einer Salesforce-Umfrage , dass sie offen für die Verwendung durch Marken sind, wenn dies ihr Einkaufserlebnis verbessern wird.Dieser Trend wird sich fortsetzen, da 91 % der Verbraucher bereits mit Chatbots interagieren , von denen die meisten KI-gestützte Bots sind. KI-Marketing-Tools helfen Marken dabei, Kundeninteraktionen zu analysieren, um Produktsuchen, Empfehlungen und Nachrichten zu personalisieren.

Unterhaltung : Die Abhängigkeit von KI könnte auch beim Filmemachen zunehmen, wo Filmunternehmen bereits auf Publikumsanalyse-Tools zurückgreifen, um die besten Geschichten für ihre nächsten Filme zu finden.Screenvision Media stellte seinen Werbetreibenden im Jahr 2022 sein proprietäres Cinelytics vor, während Warner Bros. früher eine ähnliche Technologie einführte, um den Ticketverkauf vorherzusagen. Bereits 2018 hat 20th Century Fox gemeinsam mit dem Advanced Solutions Lab von Google Merlin Video entwickelt, um das Interesse der Kinobesucher auf der Grundlage der Untersuchung von Filmtrailern durch die KI vorherzusagen. Außerdem verwendet Netflix den Wiedergabeverlauf seiner Abonnenten, um vorzuschlagen, was als nächstes angesehen werden soll.

Arbeitsplatz : Auch bei Arbeitgebern gibt es Bedenken wegen KI-Voreingenommenheit.Marktinsider sagen jedoch, dass KI-Tools weiterhin eine Option sein werden, um das Engagement durch Teamkommunikationssoftware (wie Glint und Leena.AI ) und Lernen am Arbeitsplatz (unter Verwendung von Plattformen wie Hone und EdApp ) zu verbessern.

Laut PwC sehen 54 % der Führungskräfte in Unternehmen, die bereits KI einsetzen, eine Verbesserung der Mitarbeiterproduktivität, während 80 % glauben, dass die Automatisierung bei jeder Geschäftsentscheidung hilfreich sein wird.

8. KI in der Sprachtechnologie

Sprachbiometrie : Immer mehr Unternehmen werden die Verwendung von Biometrie oder Sprachauthentifizierung für den Identitätsschutz anstelle von Passwörtern oder PINs erkunden.Sprachassistenten erstellen einen „Stimmenabdruck“ von Ihrer aufgezeichneten Probe und verwenden diesen, um jede neue Stimme zu vergleichen, die sie erhalten, wenn Sie Ihr Gerät durch Sprache entsperren. Eine wachsende Zahl von Banken verwendet Spracherkennung, die es Kunden ermöglicht, über Sprachauthentifizierung auf ihre Konten zuzugreifen.

Klonen von Stimmen: Die KI kann die Sprachprobe einer Person verwenden, um neue Audiodaten zu generieren.Die Technologie wird die Aufnahme von Voice-overs für ein Projekt und Sprachinhalte für Filme, Videospiele und andere beschleunigen. VoCapsule hat eine „Sprachbank“-Plattform namens My Legacy Voice . Mitglieder können auf ihre Sprachdaten zugreifen, wenn sie Sprachschwierigkeiten haben. Ausgewiesene „Hauptempfänger“ können auch nach dem Tod des ursprünglichen Mitglieds auf die Daten zugreifen.

Unternehmen können das Klonen von Stimmen auch zum Lokalisieren von Inhalten verwenden, sodass die Menschen Werbeaktionen oder Anweisungen in ihrer Muttersprache hören können. In der Zwischenzeit können Filmemacher diese Technologie verwenden, um die Stimme eines Schauspielers zu manipulieren, um verschiedene Sprachen zu sprechen. Sie werden extrahierte Elemente aus der Originalaufnahme des Künstlers auf eine sekundäre Spur übertragen, die die Rede eines Dolmetschers oder eines Sprechers enthält. Der Prozess behält den Akzent und die Stimmleistung der sekundären Übersetzungsstimme bei.

9. KI im Autofahren

Die Automobilindustrie sieht eine stärkere Einführung von KI-basierten Fahrerüberwachungssystemen vor, die menschliche Fahrer warnen oder das autonome Fahren aktivieren können, wenn sie Schläfrigkeit oder Krankheit erkennen. Adaptive Tempomaten können Kollisionswarnungen senden und die Fahrzeuggeschwindigkeit automatisch anpassen.

Außerdem sehen die Hersteller die Automatisierung – nicht die Elektrifizierung – als die Zukunft des Fahrens. Renub Research prognostiziert, dass der Markt für autonome Fahrzeuge bis 2030 von 4 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021 auf 186,4 Milliarden US-Dollar ansteigen wird.

Autonome Fahrzeugfunktionen entwickeln sich weiter, vom Vorhandensein von Sensoren und Radargeräten zur Objekterkennung bis hin zu Convolutional Neural Networks. Diese Netzwerke erkennen und klassifizieren das Gelände und ebnen den Weg für die Wegplanung, Routenoptimierung und schließlich das „Training“ von selbstfahrenden Autos für sicheres Fahren. Darüber hinaus entstehen Fahrzeugkonnektivitätslösungen, die es autonomen Autos ermöglichen, zu „kommunizieren“ und zu vermeiden, dass sie mit anderen, Fußgängern und anderen Objekten zusammenstoßen.

10. KI in der Medizin

Präzisionsmedizin : Da KI elektronische Patientenakten optimiert, können Mediziner gezielte Diagnosen liefern, patientenspezifische Medikamente entwickeln und Behandlungspläne anpassen.KI-unterstützte Diagnostik kann den Schaden verringern, den jeder vierte Patient jährlich aufgrund von Fahrlässigkeit oder Versehen im Krankenhaus erleidet.

Virtuelle Untersuchungen und dezentrale klinische Studien : Telemedizin wird seine Möglichkeiten erweitern, um mit Hilfe von Smartphone-Lösungen und Wearables physische Fernuntersuchungen einzubeziehen.Forschungs- und pharmazeutische Einrichtungen können bei der Durchführung klinischer Studien dieselben Geräte verwenden, sodass die Teilnehmer nicht zu einem Studienzentrum reisen müssen, um Umfragen und Bewertungen zu beantworten.

Emotionale KI-Technologie : KI mit Fähigkeiten zur Emotionserkennung und -erzeugung wird autistische Kinder, depressive Patienten und andere mit degenerativen Erkrankungen wie Demenz einbeziehen.

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