05.04.2024
ACCENTURE TECH VISION

„Künstliche Intelligenz wird nie mehr so schlecht sein wie heute“

Viele der Probleme, die es aktuell mit künstlicher Intelligenz noch gibt, werden bald der Vergangenheit angehören, erwartet Christian Winkelhofer von Accenture. Er rechnet mit starken technologischen Verbesserungen in den nächsten Jahren.
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Christian Winkelhofer ist Managing Director Neue Technologien bei Accenture Österreich
Christian Winkelhofer ist Managing Director Neue Technologien bei Accenture Österreich | Foto: Accenture

Wie geht es weiter mit künstlicher Intelligenz? Erreicht die Entwicklung in diesem Bereich langsam ein Plateau – oder müssen wir uns im Gegenteil sogar auf ein exponentielles Wachstum einstellen? In der KI-Community wird dies aktuell intensiv diskutiert.

Christian Winkelhofer, Managing Director für neue Technologien bei Accenture Österreich, hat dazu eine klare Meinung: „Da darf ich die Lanze brechen für eine exponentielle Technologienentwicklung“, sagte er anlässlich der Präsentation der jährlichen „Tech Vision“-Studie des Beratungsunternehmens.

Das kommende GPT-Modell von OpenAI werde „natürlich viel besser werden“ als das aktuell in der Bezahlvariante von ChatGPT verfügbare GPT-4. Dieses wiederum sei ein „Quantensprung in der Qualität der Ergebnisse“ gegenüber dem weiterhin frei verfügbaren GPT-3.5-Modell gewesen, sagt Winkelhofer weiter.

Mit der nächsten Generation seien viele der Probleme, die jetzt noch existieren würden, gelöst. Etwa die berühmt-berüchtigten Hallunzinationen – also jene faktisch falschen, vom Sprachmodellen erfundenen Outputs, die es für User:innen oft schwierig machen, auf Anwendungen wie ChatGPT zu vertrauen.

Umgang mit Halluniziationen von KI-Modellen

Doch auch schon jetzt gebe es gute Möglichkeiten für den Umgang mit Hallunizanationen, erläutert Winkelhofer. „Beispielsweise kann man künstliche Intelligenz in einen Prozess einbinden, in dem man noch eine weitere Qualitätssicherung durchführt und das Ergebnis noch einmal verifiziert wird“. Man könne auch in den Prompts das Modell anweisen, dass es nur Ergebnisse liefern dürfe, die in der Wissenbasis enthalten seien. Ebenso könne man sich die jeweilige Quelle mitausgeben lassen und sie manuell überprüfen.

Winkelhofers Schlussfolgerung: „Wir werden auch im Umgang mit solchen Modell viel reifer“. Nicht die Maschine sei blöd, wenn eine Ausgabe nicht passt – man müsse sich vielmehr auch selbst weiterbilden, um KI so nützen zu können, dass man die erwünschten Ergebnisse erreiche.

Soweit die Möglichkeiten, wie man sich bei bestehenden KI-Sprachmodellen gegen auftretende Probleme wappnen kann. Der Accenture-Berater erwartet aber eben auch starke technologische Verbesserungen in den kommenden Jahren: „Es ist kein Ende in Sicht. Die Entwicklung wird dramatisch weitergehen“, sagt Winkelhofer.

Seine Schlussfolgerung: „Künstliche Intelligenz wird nie wieder so schlecht sein wie heute – und heute ist sie schon in einer sehr guten Lage“.

Generative künstliche Intelligenz: Die vier zentralen Technologietrends

Die diesjährige „Tech Vision„-Studie mit dem Titel „Wie ein Mensch“ steht ganz im Zeichen von generativer künstlicher Intelligenz. „Diese Technologie ist ein echter Wendepunkt, weil sie anderes ist. Die Verwendung wird immer menschenähnlicher“, kommentiert der Accenture-Berater. Konkret hat das Unternehmen in der Studie vier zentrale Tech-Trends ausgemacht:

Trend 1: Neuer Zugang zu Wissen

Die Zeit des Nachschlagens ist laut Accenture vorbei: „Ich werde keine Betriebsanleitungen mehr nachlesen müssen, sondern ich werde der Maschine sagen, was ich wissen will“, erläutert Winkelhofer. Dies wird sich auch im Berufsleben niederschlagen: „Wenn ein Helpdesk-Mitarbeiter in einem Callcenter Auskunft geben soll, wird nicht mehr der Mensch die vorhandene Wissensbasis durchforsten und eine passende Antwort suchen, sondern die Maschine“.

Trend 2: Vom Assistenten zum Akteur

Noch einen Schritt weiter geht es beim zweiten Trend, den Accenture identifiziert hat: KI-Modelle werden sich demnach vom Assistenten, wie im ersten Trend beschrieben, zu eigenen Akteuren entwickeln. Diese KI-Agenten agieren mit bereitgestellten Hintergrundwissen – und handeln eigenständig.

Ein konkretes Beispiel: Die US-Supermarktkette Walmart nutzt die KI-basierte Verhandlungssoftware des Unternehmens Pactum, um mit Zulieferer über Konditionen zu verhandeln. Laut Winkelhofer würden beide Seiten angeben, bessere Ergebnisse zu erzielen: „Wir sehen hier eine klassische Win-win-Situation.“

Trend 3: Ein neues Universum

„Das Metaverse ist tot, lange lebe das Metaverse“, sagt Winkelhofer. Bei der Entstehung virtueller Welten spiele künstliche Intelligenz an mehreren Stellen eine Rolle – etwa bei der Gestaltung dieser virtuellen Welten, die mit generativer KI viel einfacher werde. Ebenfalls vereinfacht werde dank KI die Interaktion mit VC-Devices.

Trend 4: Neue menschliche Schnittstellen

„Es wird sich die Art und Weise, wie Menschen mit der Technologie interagieren können, dramatisch ändern“, erläutert Winkelhofer. Innovative Technologien wie KI-Wearables oder Gehirn-Computer-Schnittstellen könnten eine nahtlose Verbindung von Menschen mit Technologie ermöglichen. Dies bringe Unternehmen neue Möglichkeiten für Produkte und Dienstleistungen.

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„Die große Stärke des Programms ist Neugier. Es geht darum, das Beste aus der ganzen Welt zusammenzutragen und dann zu nutzen“, sagt Aditi Subbarao, Enterprise Account Director beim US-AI-Data-Cloud-Anbieter Snowflake, im Gespräch mit brutkasten. Sie spricht über das Global FinTech-Scouts Program der Raiffeisen Bank International (RBI), für das sie seit dem Start vergangenes Jahr als Expertin fungiert. Ziel ist es, die wichtigsten Erkenntnisse im FinTech-Bereich von globalen Top-Expert:innen zusammenzutragen und für die gesamte RBI-Gruppe – und damit im ganzen CEE-Raum – nutzbar zu machen.

Im Mai holte die RBI ihre „Scouts“ wieder nach Wien. Brutkasten war vor Ort und bat fünf der Expert:innen, darunter auch Subbarao um ihre Einschätzung zu den aktuell wichtigsten FinTech-Trends.

1. KI-Agenten und die notwendige Datenstrategie

KI-Agenten seien aktuell wenig überraschend das dominierende Thema in den Führungsetagen der Finanzwelt, erklärt Aditi Subbarao. Dabei gehe es um die effiziente und sichere Umsetzung. Und diese sei an strenge technologische Voraussetzungen geknüpft: „Ohne eine solide Datenstrategie gibt es keine KI-Strategie. Unternehmen werden von KI-Agenten nicht profitieren, solange ihre zugrunde liegenden Daten nicht robust und KI-fähig sind“.

Zusätzlich zur Datenqualität sei die Sicherheit der Systeme entscheidend. Subbarao warnt vor unregulierten Modellen: „Selbst bei einer optimalen Datenbasis können ohne sichere, regulierte KI-Agenten mit angemessenen Leitplanken nicht die zuverlässigen und richtlinienkonformen Ergebnisse erzielt werden, die man für seine Kunden will“.

2. Web3 und Payments wachsen zusammen

Ein grundlegender Wandel vollzieht sich auch in der Infrastruktur digitaler Transaktionen, erklärt Vel Vasic, CEO des in Singapur ansässigen FinTech-Venture-Studios OTLRS. Er beobachtet eine zunehmende Verschmelzung etablierter Systeme: „Wir erleben derzeit, wie der traditionelle Zahlungsverkehr und Web3, die früher völlig getrennte Welten waren, konvergieren“.

Die Integration gehe dabei in beide Richtungen. „Zahlreiche Anbieter digitaler Vermögenswerte betrachten den Zahlungsverkehr mittlerweile als zentralen Bestandteil der Customer Journey“, führt Vasic aus. Er prognostiziert für die Branche eine weitreichende Veränderung: „In den kommenden zehn Jahren wird sich dies in Kombination mit künstlicher Intelligenz zu einem nahtlosen Omnichannel-Erlebnis für digitale Zahlungen entwickeln“.

3. Identitätsprüfung im Zeitalter von KI-Betrug

Die schnelle Verbreitung von künstlicher Intelligenz bringt auch neue Herausforderungen im Bereich der Cybersicherheit mit sich. Für Scarlett Sieber, Chief Strategy and Growth Officer beim New Yorker FinTech-Konferenzveranstalter Money20/20, rücken defensive Strategien in den Fokus. „Mein Hauptinteresse gilt der Rolle von Betrug und Identitätsprüfung im Kontext von künstlicher Intelligenz“, erklärt Sieber.

Sie sieht dabei einen direkten Zusammenhang zwischen technologischer Entwicklung und Cyber-Kriminalität: „Mit dem Aufstieg der KI verzeichnen wir einen deutlichen Anstieg von Betrugsfällen. Infolgedessen spielt die eindeutige Identitätsfeststellung eine wichtigere Rolle als jemals zuvor“.

4. Hyperpersonalisierung durch „Context Pulling“

Im Bereich der Kundenbindung verändert sich die Art und Weise, wie Finanzprodukte angeboten werden, erklärt Ken Thomas, Principal beim Londoner VC BackFuture. Er identifiziert einen Wandel in der Kundenansprache: „Der übergreifende Trend, den ich derzeit beobachte, ist die Hyperpersonalisierung und deren Wechselwirkung mit Banking“.

Die Strategie wandelt sich von traditionellen Marketingmethoden hin zu einer situativen Ansprache: „Wir nennen das ‚Context Pulling‘ anstelle von ‚Product Push‘. Anstatt eine statische Menge an Rewards anzubieten, geht es nun vielmehr darum, den Kunden die richtigen Rewards zur exakt richtigen Zeit zukommen zu lassen, um so die Interaktion und das Engagement zu steigern“.

5. Besserer Zugang zum US-Dollar

Nnanna Ijezie, Product Manager bei Booking.com in Amsterdam, sieht eine starke Nachfrage im Fremdwährungsbereich: „Wir beobachten weltweit einen wachsenden Zugang zum US-Dollar“.
Dieser Trend wird maßgeblich von neuen Marktteilnehmern getrieben. „Startups, FinTechs und Banken arbeiten daran, immer mehr Menschen einen einfacheren, schnelleren und kostengünstigeren Zugang zu dieser Währung zu ermöglichen“, so Ijezie.

Dabei kommen auch neue Technologien zum Einsatz: „Eine der populärsten Methoden, über die derzeit alle sprechen, sind Stablecoins, doch das zugrunde liegende Bedürfnis bleibt, der breiten Masse einen effizienteren Zugang zum US-Dollar zu verschaffen“.

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