Trends bei Daten und KI, die im Geschäftsumfeld umgesetzt werden | Digitale Strategien

Die SDG Group hat die zweite Welle ihres Innovation Radars vorgestellt, die es Unternehmen und Fachleuten ermöglicht, sich über die Trends in vier Bereichen zu informieren: Künstliche Intelligenz, die maschinelles Lernen und Datenwissenschaft umfasst; Datentechnologien, die Datenverarbeitung und -transformation kombinieren; D&A Architecture über Trends in der Datenarchitektur und Business, das die am weitesten verbreiteten Anwendungsfälle in Unternehmen zeigt. Drei konzentrische Ringe wiederum ermöglichen es, die lang-, mittel- und kurzfristige Relevanz aller Trends in den vier Abschnitten zu erkennen.

In seiner ersten Epoche zeigte Radar Trends in der künstlichen Intelligenz auf, wie z. B. semantische Suche oder Prompt Engineering, während gleichzeitig Low-Code/No-Code im Bereich Datentechnologien positioniert wurde; Dies impliziert die Möglichkeit, Anwendungen ohne fortgeschrittene technische Programmierkenntnisse zu entwickeln. Andererseits lieferte das Radar auch Details zum Aufwärtstrend von Fabric-Datenarchitekturen, die eine zentralisierte Sicht auf die Daten in verschiedenen Systemen und Anwendungen und in gleicher Weise eine Implementierung beinhalten, die auf aktiven Metadaten basiert, die die Generierung von Daten ermöglichen Pipelines einfacher und automatisierter zu gestalten.

In dieser zweiten Epoche war die wichtigste zusätzliche Variable die Einführung der Tools mit den größten Auswirkungen auf die Technologiebranche. Ein klares Beispiel ist die Einführung von Chat GPT-4o, das sich aufgrund seiner umfassenden Fähigkeiten in allen Arten von Geschäftsbereichen im Bereich der künstlichen Intelligenz und standardmäßig auch im Geschäftsleben einen Namen macht.

„Multimodale LLMs haben sich weiterentwickelt und generieren über den Text hinaus weitere Daten, sodass dieser Fortschritt in der generativen KI neue Anwendungsfälle in Unternehmen fördert“, erklärte Sergio Muñoz, Head of Innovation bei der SDG Group Spain. „Chat GPT-4o vereint Audio-, Video- und Textfunktionen und verbessert die Generierungszeiten, wodurch eine neue Welt von Möglichkeiten für die schnelle und einfache Echtzeit-Videoübersetzung und -analyse dank geringerer Latenz eröffnet wird.“

Abgesehen von Chat GPT gibt es verschiedene LLMs, die sich ständig weiterentwickeln und verbessern, beispielsweise die von Llama (Meta), Gemini (Google), Claude (AWS) und Phi (Microsoft). „Kurz gesagt, LLMs und ihre Fortschritte implizieren eine synchronisierte Entwicklung neuer Datenarchitekturen und Arbeitsumgebungen; etwas, das wir in zukünftigen Epochen unseres Radars sehen werden“, schloss Sergio Muñoz.