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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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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