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.
/artikel/ki-nie-mehr-so-schlecht-wie-heute
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.

Deine ungelesenen Artikel:
19.11.2024

N26 verzeichnet erstmals positives Quartal

Die Berliner Neobank N26, gegründet von den Wienern Valentin Stalf und Maximilian Tayenthal, verzeichnet erstmals einen Quartalsgewinn.
/artikel/n26-verzeichnet-erstmals-positives-quartal
19.11.2024

N26 verzeichnet erstmals positives Quartal

Die Berliner Neobank N26, gegründet von den Wienern Valentin Stalf und Maximilian Tayenthal, verzeichnet erstmals einen Quartalsgewinn.
/artikel/n26-verzeichnet-erstmals-positives-quartal
N26-Founder Maximilian Tayenthal und Valentin Stalf Onlinebank neobank n26
N26-Founder Maximilian Tayenthal und Valentin Stalf (v.li.) (c) N26

Elf Jahre nach ihrer Gründung gelingt es der Neobank N26, über einen längeren Zeitraum profitabel zu wirtschaften. Im dritten Quartal dieses Jahres erzielte das Unternehmen zum ersten Mal ein operatives Ergebnis von 2,8 Millionen Euro im Plus. Bereits im Juni konnte die Neobank ihren ersten monatlichen Gewinn verbuchen – brutkasten berichtete.

2024: 440 Mio. Euro Umsatz

Mitte des Jahres äußerte CEO Valentin Stalf die Hoffnung, dass das gesamte Jahr profitabel ausfallen könnte. Fünf Monate später steht N26 jedoch vor einem (unbereinigten) operativen Jahresminus von etwa 20 Millionen Euro. Zum Vergleich: Im Vorjahr lag das Minus noch bei 78,3 Millionen Euro.

Die aktuellen Zahlen verdeutlichen, dass es für die Neobank N26 in diesem Jahr deutlich bergauf geht. Der Umsatz wird voraussichtlich rund 440 Millionen Euro erreichen, was einem Wachstum von etwa 40 Prozent im Vergleich zum Vorjahr entspricht. Nahezu die Hälfte davon soll aus Zinserträgen stammen, ergänzt durch Erträge aus der Veranlagung von Kundengeldern und einem wachsenden Anteil aus dem Kreditgeschäft. Der Rest resultiert aus Gebühren und Provisionen.

N26: Transaktionsvolumen von 140 Milliarden Euro

Erstmals überschritt der Betrag der Kundeneinlagen in diesem Jahr die zehn Milliarden Euro. Das Transaktionsvolumen soll 2024 zudem 140 Milliarden Euro erreichen.

Nach der Aufhebung der Wachstumsbeschränkung im Juni, die von der deutschen Finanzaufsicht Bafin aufgrund von Mängeln in der Geldwäsche- und Betrugsbekämpfung verhängt wurde, verzeichnet N26 aktuell mehr als 200.000 Neuanmeldungen pro Monat, wie Stalf verkündet.


Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

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

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

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