17.01.2024

6 “Global Tech Trends” für Unternehmen (Generative AI ist nur einer davon)

Deloitte präsentierte die jährlichen "Global Tech Trends". Der Succus: Generative AI bleibt wichtig, ist aber nicht alles.
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Global Tech Trends 2024 | Erde vom Weltall aus bei Nacht - earth from space by night
(c) Nasa via Unsplash

Es ist nicht jedes Jahr so einfach, aber für das vergangene lässt sich ganz klar feststellen: Der globale Tech-Trend schlechthin war Generative AI. Der Hype rund um ChatGPT veranlasste unzählige Unternehmen, mit der Technologie zu experimentieren und mehr oder weniger nützliche neue Produkte zu bauen. Und folgt man den Expert:innen von Deloitte, ist es noch nicht vorbei. Auch in den “Global Tech Trends” 2024 des Beratungsriesen steht die Technologie ganz oben.

Oder besser gesagt, nicht “auch”, sondern erstmals. Denn vergangenes Jahr kam der Hype dann wohl doch zu schnell, um bereits Anfang des Jahres von Deloitte in seinem vollen Umfang antizipiert werden zu können. Künstliche Intelligenz schaffte es 2023 in den “Global Tech Trends” auf Platz 2, wobei generative AI in der Studie noch eher als Zukunftsmusik gehandelt wurde. Auf Platz 1 stand im Vorjahr übrigens ein Trend, der sich dieses Jahr wiederum auf Rang 2 wiederfindet: Immersive Technologien.

Aber nun zur Sache: Das sind Deloittes sechs “Global Tech Trends” für das Jahr 2024:

1. Generative AI als Wachstumstreiber für Unternehmen

Generative AI löste vergangenes Jahr bekanntlich einen Hype aus, der große Teile der Wirtschaft erfasste. Und die Technologie ist gekommen, um zu bleiben, schätzt man bei Deloitte. “Für Unternehmen beinhaltet Generative AI enorme Potenziale zur Produktivitäts- und Effizienzsteigerung”, heißt es vom Beratungsriesen. Bernhard Göbl, Partner bei Deloitte Österreich, mahnt aber: “Die Chancen, die diese Technologie mit sich bringt, sind unbestritten. Gleichzeitig muss uns aber auch bewusst sein, dass diese neue Intelligenz der Maschinen weitreichende und zum Teil noch unvorstellbare Auswirkungen auf unterschiedlichste Bereiche haben wird.” Der EU Artificial Intelligence Act sei daher zu begrüßen.

2. Immersive Technologien für Industrie und Co.

Viele Unternehmen würden mittlerweile immersive Technologien nutzen, um beispielsweise digitale Zwillinge, räumliche Simulationen, erweiterte Arbeitsanweisungen oder kollaborative digitale Räume einzurichten, heißt es von Deloitte: “Vor allem für die Industrie birgt das unter anderem großes Potenzial, um Produktionsstätten und Abläufe sicherer und effizienter zu gestalten.”

3. Ausbau der IT-Infrastruktur als Erfolgsfaktor

Der Ausbau der IT-Infrastruktur ist quasi ein Meta-Thema. Denn das Training von AI-Modellen, die Durchführung komplexer Simulationen und die Erstellung digitaler Zwillinge in realen Umgebungen würden jeweils immens viel Rechenleistung erfordern, heißt es von Deloitte. Dadurch entstehe ein völlig neuer Bedarf an spezieller Hardware. “Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen immer neue Wege finden, um mehr aus ihrer bestehenden Infrastruktur herauszuholen – und gegebenenfalls modernste Hardware hinzufügen, um Prozesse weiter zu beschleunigen”, meint Bernhard Göbl.

4. IT-Kernmodernisierung “weiterhin notwendig”

Nach Jahren der Investitionen in ausgewählte Technologien würden Unternehmen weiterhin an der IT-Modernisierung arbeiten, heißt es von Deloitte: “Wer in Zukunft führend sein will, muss auf punktuelle Ansätze zur Bewältigung einzelner Schwachpunkte verzichten und stattdessen einen neuen, ganzheitlichen Rahmen für laufende technische Modernisierung schaffen”. In den kommenden Jahren würden Unternehmen einen maßgeschneiderten und integrierten Modernisierungsplan entwickeln müssen, um die IT-Kernmodernisierung mittel- bis langfristig bewältigen zu können.

5. Weitere Sensibilisierung für Cyber-Risiken

Durch die zunehmende Verbreitung von AI-Tools sei es für Kriminelle noch einfacher geworden, ihre Opfer gezielt zu täuschen. “Wir sehen beinahe tagtäglich, dass Deepfakes verwendet werden, um Zugangskontrollen mit Sprach- und Gesichtserkennung zu umgehen. Und auch für Phishing-Versuche werden sie eingesetzt. Um sich hier entsprechend zu schützen, braucht es eine Mischung aus Richtlinien, Technologien und einer kontinuierlichen Sensibilisierung der Mitarbeitenden”, meint Göbl.

6. “Entwicklerorientierte Denkweise”: Bessere Bedingungen für Tech-Talente

Die bisherigen Rahmenbedingungen in Unternehmen würden die Arbeitsweise für Tech-Fachkräfte wie Developer “alles andere als effizient” machen, heißt es von Deloitte. “In den meisten Unternehmen verbringen Developer nur 30 bis 40 Prozent ihrer Zeit mit tatsächlichen Entwicklungstätigkeiten. Die Betriebe sollten also in Zukunft mehr darauf achten, ihre Prozesse und Arbeitsabläufe stärker an diesen Schlüsselkräften auszurichten, um so eine entwicklerorientierte Denkweise zu fördern”, erklärt Göbl.

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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