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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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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