Die Akzeptanz von KI wird „explodieren“, wenn die Kosten sinken

Arvind Krishna, CEO von IBM, behauptete in einem Interview mit Bloomberg auf dem World Government Summit in Dubai, dass „der Einsatz [von künstlicher Intelligenz] explodieren wird, wenn die Kosten sinken.“

Mit anderen Worten: Kostengünstigere Modelle wie das R1 von Deepseek, das im Januar veröffentlicht wurde, werden der Anstoß für ein neues Experimentieren mit künstlicher Intelligenz (KI) im Jahr 2025 sein.

Während die Reaktion der Anleger auf die Veröffentlichung von DeepSeek einen vorübergehenden Vertrauensverlust in US-amerikanische KI-Unternehmen zeigte, wird der langfristige Trend für KI weltweit wahrscheinlich positiv sein

„Ich denke, es ist eine Bestätigung“, sagte Krishna. „Wir waren an dem Punkt, dass man nicht so viel Geld für diese Modelle ausgeben muss.“ Krishna sieht das Aufkommen von DeepSeek als eine Validierung kleinerer, zweckmäßiger Modelle für maschinelles Lernen, die für enge Anwendungsfälle entwickelt wurden.

Andere KI-Unternehmen lassen auch nicht nach. OpenAI gab Ende Februar bekannt, dass es 400 Millionen wöchentlich aktive Nutzer erreicht hat, ein Anstieg von 33 % in weniger als drei Monaten.¹

Ein Großteil dieses Wachstums kam aus dem Unternehmenssektor. McKinsey berichtet, dass 92 % der Unternehmen planen, in den nächsten drei Jahren ihre KI-Investitionen zu erhöhen.²

„Nur 1 % der Unternehmensdaten haben bisher ihren Weg in irgendeine Form von KI-Modell gefunden“, sagte Krishna und deutete an, dass der Großteil des Werts von KI-Lösungen noch nicht erschlossen wurde.

Es ist hilfreich, sich Deepseeks Platz in einer langen Kette der Innovation vorzustellen, die weitere Entdeckungen ermöglichen wird, wenn die Anwendung von generativer KI im Unternehmenskontext zunimmt.

Ein weiterer vielversprechender Trend, den wir im Jahr 2025 beobachten, ist die Beschleunigung von KI-Infrastrukturlösungen – neue Chips, neue höhere Leistung Netzwerklösungen und neue energieeffiziente Plattformen.

Einige KI-Unternehmen experimentieren mit der Herstellung eigener kundenspezifischer Chips mit dem Ziel, ihre Abhängigkeit von NVIDIA zu verringern, das den größten Teil des Marktes kontrolliert.

Technologiegiganten investieren erheblich in neue KI-orientierte Rechenzentren. Microsoft plant eine Investition in Höhe von 80 Milliarden USD für Rechenzentren, Amazon wird voraussichtlich mehr als 75 Milliarden USD investieren und Meta soll rund 200 Milliarden USD ausgeben.³

Um den dynamischen Anforderungen von KI-Workloads gerecht zu werden, findet ein Wandel hin zu disaggregierten und zusammensetzbaren Infrastrukturen statt. Dieser Ansatz ermöglicht eine flexible Zuweisung von Rechenressourcen und ermöglicht es Rechenzentren, die Leistung und Effizienz zu optimieren, indem sie die Hardwarekonfigurationen auf spezifische KI-Aufgaben zuschneiden.

Da Rechenzentren viel Energie verbrauchen, wird der Nachhaltigkeit immer mehr Bedeutung beigemessen. Unternehmen erkunden energieeffiziente Hardwarelösungen und erneuerbare Energiequellen, um KI-Operationen voranzutreiben. Einige wollen KI-Funktionen nutzen, um die Auswirkungen von KI auf ihre wachsende Infrastruktur zu verringern.

Es sind nicht nur die Technologieunternehmen, die KI-Initiativen priorisieren. Die Akzeptanzrate von KI-gestützten Lösungen hat sich über die Early Adopters und den Technologiesektor hinaus erhöht. Die KI-Technologie adressiert spezifische Herausforderungen in allen erdenklichen Branchen.

Im Gesundheitswesen verbessern KI-gesteuerte Vorhersagemodelle die Diagnose und Behandlungsplanung. Finanzdienstleister nutzen KI-Anwendungen zur Betrugserkennung, zum Risikomanagement und zum algorithmischen Handel.

Das Lieferkettenmanagement hat durch KI-Lösungen, die Logistik, Nachfrageprognosen und Bestandsmanagement optimieren, erhebliche Verbesserungen erfahren.

Telekommunikationsanbieter integrieren intelligente Chatbots , um die Erfahrung zu verbessern, Serviceabläufe zu automatisieren und die digitale Transformation zu optimieren.

In Unternehmen und in verschiedenen Geschäftsfunktionen spielt KI eine entscheidende Rolle. Im Personalwesen hilft der Einsatz von KI-Tools bei der Talentakquise, der Leistungsbewertung und der Personalplanung.

KI-gestützte Automatisierung und Optimierung verändern Geschäftsprozesse, senken die Betriebskosten und steigern die Effizienz. Die Einführung von KI hat auch die Cybersicherheit gestärkt, indem Algorithmen zur Erkennung von Bedrohungen und zur Verhinderung von Cyberangriffen eingesetzt werden.

Die Einführung von KI ist nicht ohne Herausforderungen. Das IBM Institute for Business Value hat mehrere gängige Herausforderungen für die Einführung von KI identifiziert. Unternehmen müssen sich mit den Anforderungen hinsichtlich Datenschutz und verantwortungsvoller KI auseinandersetzen.

Die Förderung ethischer KI-Systeme und Transparenz ist für die Aufrechterhaltung des Vertrauens von entscheidender Bedeutung. Unternehmen müssen außerdem in die Entwicklung von KI-Fähigkeiten investieren, um Fachwissen aufzubauen und KI-gestützte Initiativen zu unterstützen. Die Zuweisung von Budgets für die KI-Strategie und die Bewältigung von Problemen bei der Workflow-Integration bleiben weiterhin Schlüsselfaktoren.

Das Institute for Business Value hat in Zusammenarbeit mit Oxford Economics im Oktober und November 2024 400 weltweit führende Unternehmen aus 17 Branchen und 6 Regionen befragt. Sie stellten fest, dass die Befragten „immer noch Schwierigkeiten“ haben, ihre Geschäftsabläufe mit KI zu transformieren, aber glauben, dass sie „an der Schwelle“ zu einem Durchbruch stehen.

Wenn 2024 ein Jahr der Experimente war, würde 2025 ein Jahr sein, in dem diese Experimente in Richtung Business as usual verschieben. Der Weg von Experimenten und risikoarmen, isolierten Anwendungsfällen zu einer großen, unternehmensweiten Strategie für die Einführung von KI ist jedoch nicht geradlinig.

Da die Hürden für neue Technologien mit günstigeren Modellen sinken, können wir mit einem erneuten Fokus auf eine verantwortungsvolle Bereitstellung rechnen. Führungskräfte wissen, dass KI schneller und billiger als je zuvor eingesetzt werden kann, aber die sichere und verantwortungsvolle Umsetzung ist ein Ziel, das Unternehmen bis 2025 verfolgen.