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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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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