Verlangsamung bei KI-Einführung, sinkende Rendite: Neun Prognosen von Gartner
Was steckt hinter so genannten "Defensivaufwendungen", die Gartner für den Einsatz von KI prognostiziert? CRN zieht ein Fazit des Gartner Data & Analytics Summit.
Bis 2026 werden sich die Sorge um den Verlust von geistigem Eigentum und Urheberrechtsverletzungen in so genannten "Defensivaufwendungen" niederschlagen: Die Akzeptanz von generativer KI wird verzögert, die Rendite geringer. Das sind nur zwei Vorhersagen, die Analysten beim Gartner Data & Analytics Summit trafen.
"Regulierungsbehörden haben es eilig, mit den Entwicklungen bei GenKI Schritt zu halten", berichtete die leitende Analystin Rita Sallam von Gartner. "Das Thema Intellectual Property (IP) ist nicht neu. Allerdings betrifft das Risiko der Urheberrechtsverletzung, das früher begrenzt war, jetzt potenziell jeden und jede im Unternehmen. Das Risiko von Urheberrechtsverletzungen muss in den Prozess der Anbieterauswahl und der Unternehmensführung einbezogen und die Mitarbeitenden für die Bewertungsinstrumente geschult werden."
Hier die weiteren Prognosen vom Gartner Summit:
Erfolglose CDAOs müssen zurück ins Glied
Bis 2026 werden 75 Prozent der Chief Data and Analytics Officers (CDAOs), denen es nicht gelungen ist, den unternehmensweiten Einfluss der Daten zur obersten Priorität zu machen, ihre herausgehobene Position verlieren. "Der Druck auf D&A-Führungskräfte, den Geschäftswert zu demonstrieren, ist größer denn je, aber jetzt Leistung zu bringen, ist existenziell für ihre Rolle", so Sallam. Ihr Rat: CAOS müssen sich unentbehrlich machen und die Geschäftsergebnisse hervorheben, die den Stakeholdern besonders wichtig sind - beispielsweise die Auswirkungen der Datenqualität und die Genauigkeit der Personalisierungsmodelle, die zu höherem Umsatz und Kundenbindung führen.
CDAOs müssen Data Governance in Enablement umbenennen
Bis 2027 werden 40 Prozent der CDAOs die Data Governance von Anfang an als Business Enablement für strategische Geschäftsinitiativen umbenennen und entsprechend behandeln. Gartner-Analysten fanden heraus, dass Governance heute entscheidend für die Wertrealisierung ist und CDAOs Governance-Investitionen mit dem Geschäftswert abgleichen müssen. Unternehmen und Organisationen, die das tun, würden sowohl ihre Data-Governance-Ziele als auch das Business Enablement erreichen.
"CDAOs, denen es gelingt, die Auswirkungen von D&A-Governance aus dem Wert-Blickwinkel der Stakeholder zu erklären, werden mit größerer Wahrscheinlichkeit in der gesamten Organisation strategisch eingebunden", so Sallam. "Leistungsstarke D&A-Führungskräfte sind weitaus effektiver darin, die Unternehmensleitung über Einfluss von D&A-Fähigkeiten zu informieren."
Ethik ist wichtig
Bis 2027 werden 60 Prozent der Unternehmen den erwarteten Wert ihrer KI-Anwendungsfälle nicht erreichen können. Einer der Gründe sind uneinheitliche, ethische Rahmenbedingungen für die Governance.
Data Governance werde zwar oft unterschätzt und unterinvestiert, sei aber ein notwendiger Erfolgsfaktor, mahnten die Gartner-Analysten. Viele Führungskräfte würden es jedoch versäumen, beim Einsatz von KI auch die ethischen Aspekte zu berücksichtigen.
"Organisationen sollten die Prinzipien in praktische Richtlinien umsetzen. Denn wenn sich die KI-Führungskräfte an nichts halten, werde es die Mitarbeitenden auch nicht tun", so Sallam. Ihr Rat: "Suchen Sie sich einflussreiche Verbündete, um Governance zu einem strategischen Geschäftsfaktor zu machen, damit Ethik in der Governance-Diskussion eine deutliche Priorität erhält."
Unternehmen geben eigene LLM-Bemühungen auf
Bis zum Jahr 2028 werden mehr als 50 Prozent der Unternehmen, die ihre eigenen großen Sprachmodelle (LLMs) von Grund auf aufgebaut haben, ihre Bemühungen aufgrund von Kosten, Komplexität und technischen Schulden aufgeben.
CDAOs sollten ihre KI-Ambitionen gegen ihre Risikotoleranz abwägen und die technischen Schulden als "Optionspreis" betrachten, um das Lernen und die Marktwirkung zu beschleunigen. Laut Gartner kommen GenKI-Tools vor allem zu Einsatz, um alte Geschäftsanwendungen zu erklären und geeignete Ersatzlösungen zu schaffen. Das werde die Modernisierungskosten um 70 Prozent senken.
"Der Schlüssel wird sein, offene Systeme zu entwerfen, um die Modelle wechseln zu können, wenn die Innovation es erfordert", sagte Sallam. "Natürlich wird diese Redundanz auch Kosten verursachen, aber die lassen durch GenKI-Tools ausgleichen, die Migrationen beschleunigen können."
GenKI zur Kontextualisierung von Analysen
Bis 2027 werden 75 Prozent der neuen Analyseinhalte für intelligente Anwendungen durch GenAI kontextualisiert sein, was eine kompatible Verbindung zwischen Erkenntnissen und Maßnahmen ermöglicht,.
Laut Gartner hat sich natürliche Sprache zum "Komponisten neuer Applikationen entwickelt" und die Akzeptanz von GenKI-Industriemodellen wird weiter zunehmen. Statt auf eigenen LMMs zu beharren, sollten Unternehmen autonome Agenten erforschen, um mit zunehmender Reife handeln zu können. Bis 2027 werden mehr als die Hälfte der von Unternehmen genutzten GenAI-Modelle domänenspezifisch sein, während es heute nur ein Prozent sind.
"Die nächste Welle autonomer Agenten hat das Potenzial, als Teil eines Anwendungsworkflows zu agieren, wenn sie ausgereift sind", so Sallam.
GenKI hilft bei Cloud-Kostenoptimierung
Kosten und Kostenunsicherheit sind erhebliche Risiken. Bis 2027 wird GenKI etwa 40 Prozent der Daten- und Analyseausgaben in Cloud-basierten Datenökosystemen automatisieren und CDAOs einen Wettbewerbsvorteil bringen.
"Die GenKI-Unsicherheit wird die Einführung von GenAI-fähigen Cloud-Finanzmanagement-Tools oder Augmented FinOps vorantreiben", sagte Sallam. Denn GenKI bietet eine einfache, natürlichsprachliche Schnittstelle, die die Komplexität durch die Identifizierung von Verbindungen zwischen unterschiedlichen Komponenten des Datenökosystems reduzieren kann. Daher sollten Unternehmen nach Anbietern mit diesen Fähigkeiten suchen."
Natürliche Sprache wird Datennutzung dominieren
Bis 2025 wird die Verwendung natürlicher Sprache als primäre Programmierschnittstelle (API) für die Datenverwaltung die dominierende Schnittstelle sein, was zu einer 100-fachen Nutzung von Daten im gesamten Ökosystem führen wird, glaubt Gartner.
Eine der größten Herausforderungen für Datenmanagement-Führungskräfte, die ihren Wertbeitrag zeigen und skalieren wollen, ist die geschäftliche Nutzung der Daten. Dazu ist die Integration von GenKI in Datenplattformen ein wesentlicher Schritt. Abfragen und Mappings werden durch die Verwendung natürlicher Sprache deutlich erleichtert. "GenAI wird die Datenmanagementtechnologie und -plattformen verändern. KI-fähige Daten werden ein entscheidendes Erfolgselement sein", so Sallam.
"D&A-Führungskräfte sollten damit beginnen, Projekte, Pipelines und Datenprodukte zu priorisieren, die aufgrund mangelnder Datenvorbereitungskompetenzen im Unternehmen bisher nicht genutzt werden."
Analytik-Konsumenten werden zu Schöpfern
Bis zum Jahr 2025 werden 90 Prozent der heutigen Konsumenten von Analyse-Inhalten durch KI zu Content-Erstellern werden. "Erwarten Sie neue Benutzererfahrungen", so Sallam. "Wir beobachten dies schon seit einiger Zeit: Natürliche Sprache und automatisierte Einblicke haben dazu geführt, dass die Benutzererfahrung die Verwendung von Dashboards verdrängt."