Die 6 aktuellen und zukünftigen generativen KI-Trends und Prognosen für 2025

Robotische Prozessautomatisierung

Eines der Hauptziele generativer KI ist es, sich wiederholende Aufgaben zu ersetzen. Und das passiert bereits — KI wird als Teil intelligenter Automatisierungstools in Roboter und Automatisierungssysteme integriert.

Dank generativer KI kann die RPA-Technologie menschliche Aktionen wie Klicken und Tippen natürlicher und genauer nachahmen oder sogar kreativere und komplexere Aktionen ausführen. Dies kann zu einer zunehmenden Einführung solcher Tools in allen Branchen führen, darunter Gesundheitswesen, Finanzen, Fertigung, Logistik und mehr.

Beispiele:

• UiPath: eine Geschäftsautomatisierung, die großartige Möglichkeiten für Integrationen bietet.
• Automation Anywhere: eine Cloud-native RPA-Plattform, die intelligente Automatisierung bietet.
• SS&C Blue Prism: Das Tool, das kognitive Technologien und Natural Language Processing in der Unternehmensautomatisierung nutzt.

AR und VR

AR und VR sind selbst bereits starke Trends, aber in Kombination mit KI wird ihr Potenzial noch attraktiver. KI kann in VR eingesetzt werden, um realistischere Umgebungen zu erzeugen, Avatare zu erstellen, die menschliches Verhalten widerspiegeln, oder verwendet werden, um persönlichere virtuelle Erlebnisse zu erzielen. AR- und VR-Tools, die auf generativer KI basieren, können in den Bereichen Bildung, Unterhaltung, Marketing und mehr eingesetzt werden.

Beispiele:

• Roblox: Eine Plattform für benutzergenerierte, immersive 3D-Bilder, die bereits täglich von fast 60 Millionen Benutzern verwendet wird.
• NVIDIA: Das Unternehmen, das Chat GPT in sein System integriert hat, um seinen Benutzern die Erstellung von 3D-Modellen und 3D-Umgebungen zu ermöglichen.
• Blockade Labs Skybox: Das Unternehmen, das die Erstellung von 360-Grad-Welten auf der Grundlage von Texteingaben und Eingabeaufforderungen ermöglicht.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Natural Language Processing (NLP) ist ein Begriff im Zusammenhang mit KI, der zum Verstehen und Verarbeiten der menschlichen Sprache verwendet wird. Dazu gehören Spracherkennung, Textanalyse, Übersetzungen, Textgenerierung in verschiedenen Sprachen und mehr. Es wird in Anwendungen verwendet, die menschliche Interaktionen und Kommunikation unterstützen — wie Chatbots und Sprachassistenten. NLP wurde bereits in vielen Branchen eingesetzt, darunter Vertrieb und Marketing, Kundenservice, Finanzen, IT und Personalwesen.

Beispiele:

• Monkeylearn: ein generatives KI-Tool ohne Code für die Textanalyse.
• AI Writer 2.0: ein Tool zur Erstellung ansprechender, SEO-freundlicher Inhalte.
• TLDR This: Zusammenfassung von Artikeln, Online-Texten und Dokumenten.

Autonome Fahrzeuge und intelligente Verkehrssysteme

Das Gebiet des autonomen Fahrens ist der nächste Bereich der Einführung generativer KI mit hohem Potenzial. Es wird prognostiziert, dass die generative KI in der Automobilindustrie Folgendes erreichen wird 2,1 Milliarden US-Dollar bis 2032. Generative KI kann hauptsächlich bei der Erstellung realer Szenarien für Trainingszwecke sowohl für Fahrer als auch für autonome Fahrzeuge eingesetzt werden.

Beispiele:

• Waze: Das Tool, das personalisierte Routenempfehlungen in Echtzeit auf der Grundlage der Benutzerpräferenzen liefert, um die Verkehrssicherheit zu verbessern.
  

Generative KI im Gesundheitswesen

Einige Branchen verzeichnen ein schnelles KI-Wachstum, und das Gesundheitswesen ist ein Paradebeispiel. Generative KI nimmt hier erhebliche Veränderungen vor und eröffnet Möglichkeiten in Bereichen wie der Arzneimittelentwicklung, personalisierten Behandlungsplänen, der Patientenüberwachung, der Erstellung von medizinischen Berichten, der Telemedizin und vielem mehr.

Beispiele:

• DirectSchifts: Plattform, die Kliniker mit Stellenausschreibungen zusammenbringt.
• Ouva: Eine Plattform, die das Verhalten von Patienten überwacht und vor Risiken warnt.

Weitere Beispiele für die generative KI-Landschaft im Gesundheitswesen finden Sie in unserem Artikel: Generative KI im Gesundheitswesen: Anwendungsfälle und kommende Lösungen.

Generative KI in der Bildung

KI bietet sowohl Lehrern als auch Schülern neue Möglichkeiten und verändert die Art und Weise, wie wir Wissen vermitteln und aufnehmen. Ihre Wirkung geht weit über das Schreiben von Aufsätzen hinaus. KI kann personalisierte Lernerfahrungen schaffen und Unterricht geben, ohne dass ein menschlicher Lehrer involviert sein muss.

Beispiele:

• Character.ai: eine Chatbox, die es ermöglicht, mit KI-generierten Charakteren und historischen Figuren zu chatten.
• Prof. Jim: eine Anwendung, die Lehrbücher und Wikipedia scannt, um immersive Online-Lektionen zu erstellen.
• Numerade: Eine Anwendung, die personalisierte Lernpläne erstellt, indem sie Lernstile, Stärken, Schwächen und Präferenzen analysiert.
  

Generative KI im E-Commerce

Der Einzelhandels- und E-Commerce-Sektor ist der nächste, der von der Einführung generativer KI profitieren wird. Es wird prognostiziert, dass der Markt für KI im Einzelhandel mit einer jährlichen Wachstumsrate von wachsen wird mehr als 30% bis 2028. Die Technologie kann auf verschiedene Arten eingesetzt werden, z. B. bei der Erstellung von Inhalten, der Automatisierung und Personalisierung der Kundenkommunikation, beim Visual Merchandising, bei der Gestaltung von Displays im Geschäft und auf anderen Wegen.

Beispiele:

• Shopify Magic: das Tool, das E-Commerce-Produktbeschreibungen schreibt.
• Stylitics: Eine App, die Outfitkombinationen und Empfehlungen erstellt.
  

Risiken generativer KI

Da die Akzeptanz von KI weiter zunimmt, gibt es immer mehr kritische Stimmen, die Bedenken äußern und über potenzielle Gefahren diskutieren. Die Risiken hängen hauptsächlich mit Ethik, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Haftung, Cybersicherheit und schlechter Datenqualität zusammen.

Die begründeten Zweifel werden aufgeworfen von IT-Entscheidungsträger selbst:

• 71% der Befragten befürchten, dass generative KI neue Sicherheitsbedrohungen für ihre Daten mit sich bringen wird
• 66% glauben, dass ihre Mitarbeiter nicht über ausreichende Fähigkeiten verfügen, um KI-Tools zu verwenden
• 59% äußern Bedenken über das Fehlen einer einheitlichen Datenstrategie.

Tatsächlich stehen viele Verbraucher KI trotz ihrer großen Beliebtheit weiterhin skeptisch gegenüber:

• 70% der Nichtnutzer geben an, dass sie KI verwenden würden, wenn sie mehr über die Technologie wüssten
• 64% wünschen sich, dass KI sicherer ist
• 72% der Verbraucher geben an, dass es wichtig ist, dass sie sich vor dem Kauf über die KI-Richtlinien des Unternehmens im Klaren sind.

Außerdem fast zwei Drittel der Menschen in den USA will die Umsetzung der KI-Vorschriften in naher Zukunft. Dieser Trend wirft Fragen zur ungewissen Zukunft der KI-Entwicklung und ihrem Potenzial für eine uneingeschränkte Nutzung auf. Die Richtungen, die er einschlagen könnte, lassen sich nur schwer vorhersagen.

Möglichkeiten für generative KI

Trotz der offensichtlichen Risiken kann Generative KI immer noch einen erheblichen Beitrag zur Weiterentwicklung verschiedener Branchen leisten und birgt ein erhebliches Geschäftspotenzial. Schauen wir uns einige Branchendaten an:

• Bis jetzt nur 6 Unternehmen im Bereich der generativen KI haben sie es geschafft, den Status eines Einhorns zu erreichen, was bedeutet, dass sie mehr als 1 Milliarde US-Dollar wert sind (mit OpenAI, Hugging Face und Jasper als Beispiel).
• Das Feld Generative KI hat bereits erhalten 1,7 Milliarden $ der VC-Finanzierung in den letzten drei Jahren.
• 33% von mehr als 250 Unternehmen im Bereich der generativen KI haben noch keine Finanzierung von außen erhalten.

Dies bedeutet natürlich, dass der Bereich der generativen KI noch jung ist und viel Raum für Innovationen bietet. Anleger, die diese Chancen nutzen möchten, stehen jedoch vor der größten Herausforderung, Wege zu finden, um die Risiken zu überwinden oder zu reduzieren und in der Lage zu sein, ihr Publikum zufrieden zu stellen.