Heidelberg, 29. Oktober 2024 – Hält 2025 der Hype um künstliche Intelligenz (KI) unvermindert an – oder kühlt sich die Euphorie allmählich ab, wie manche Analysten vorhersagen? Sicher scheint, dass sich die Wirtschaft weg vom Prinzip der KI-Gießkanne hin zu konkreten Fragestellungen bewegt – vor allem: Wie kann KI produktiv, fair, sicher und auch nachhaltig werden? Dazu geben Experten von SAS, einem der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Daten und KI, ihre Einschätzung.
„Schnellere und effizientere KI-Modelle reduzieren CO2-Footprint“
Der hohe Energieverbrauch von KI rückt 2025 weiter ins Blickfeld. Damit weniger Cloud-Ressourcen benötigt werden, müssen die Algorithmen schneller und effizienter werden. Um rechenintensive KI-Anwendungen nachhaltig betreiben zu können, müssen noch stärker regenerative Energiequellen einbezogen werden. Und wir brauchen Modelle mit einer besseren Energiebilanz.
Bryan Harris, Chief Technology Officer, SAS
„Falsch eingesetzt, gefährdet KI die Demokratie“
KI wird in massivem Umfang eingesetzt, um Informationen zu erzeugen und zu verbreiten. Dies eröffnet gleichzeitig neue Risiken in Form von Desinformation und Manipulation – sowohl auf individueller als auch auf institutioneller oder sogar staatlicher Ebene. Eine solche Entwicklung untergräbt nachhaltig das Vertrauen in die Zuverlässigkeit von digitalen Informationen. Demokratische Staaten, ihre Regierungen und Verwaltungen haben ein fundamentales Interesse daran, dass ein gesellschaftlicher Diskurs auf Basis von verlässlichen Fakten stattfinden kann. Unternehmen müssen dazu beitragen und Mitverantwortung für eine ethische Verwendung von KI übernehmen. Entscheidend dafür ist es, Prinzipien, Regelwerke, Standards und Kontrollmechanismen zu etablieren und auch in den Unternehmenswerten zu verankern.
Steven Tiell, Global Head of AI Governance Advisory, SAS
„Datenqualität entscheidet über Erfolg oder Misserfolg“
2025 trennt sich die Spreu vom Weizen: Manche Unternehmen werden mit Generative AI große Markterfolge feiern, andere stellen bereits begonnene Projekte erst mal ein. Einer der Hauptgründe dafür ist die Datenqualität. Was für KI allgemein gilt, trifft auch bei Generative AI zu: Das Potenzial für Wettbewerbsvorteile – beispielsweise durch hochpersonalisierte Kundenerlebnisse oder schnelle Produktinnovation – hängt von den verfügbaren Daten ab. Viele Unternehmen müssen daher einen Schritt zurückgehen und zunächst ihre Datenprobleme lösen.
Marinela Profi, Global GenAI/AI Market Strategy Lead, SAS
„Generative AI kommt in der Geschäftsrealität an“
Generative AI scheint 2025 den Scheitelpunkt des Hype-Cycle zu überschreiten, die anfängliche Euphorie weicht dem Realismus. Jetzt kommt es darauf an, dass die Technologie echten Geschäftswert liefert. Dies erfordert eine Vereinfachung der Strategien, Regeln und Modelle sowie einen gezielten Einsatz von Large Language Models (LLMs) und spezialisierten Small Language Models (SLMs).
Jared Peterson, Senior Vice President, Platform Engineering, SAS
„Auch Anwender tragen Verantwortung für eine nachhaltige KI-Nutzung“
Die schnelle Einführung von KI erfolgt oft über ineffiziente Modelle, die sehr große Mengen von Cloud-Ressourcen benötigen und somit zu einem höheren CO2-Footprint beitragen. Es ist aber nicht allein an den Hardware-Anbietern und Hyperscalern, diese Auswirkungen auf die Umwelt abzumindern – KI-Anwender stehen gleichermaßen in der Verantwortung, Daten und Workloads energieeffizient zu managen. Eine effizientere Entwicklung von KI-Modellen dank Cloud-optimierter Daten und KI-Plattformen verringert unnötige Wiederholungen und begrenzt den Energieverbrauch.
Jerry Williams, Chief Environmental Officer, SAS
„Basis-KI wird billiger, die Landschaft an Spezialanbietern dafür größer“
2025 werden sich die Preismodelle – und damit auch die Anbieterlandschaft – für KI verändern. Die Zunahme von frei verfügbaren Open-Source-LLMs kann die Dominanz weniger, großer Anbieter schwächen. Der praktische Mehrwert von Technologie für Unternehmen liegt zunehmend in spezialisierten Services und branchen- oder aufgabenspezifischen Anwendungen. Das Ergebnis ist eine dezentralisierte KI-Landschaft, in der Individualisierung und Integration die wichtigsten Differenzierungsmerkmale sind – und spezialisierte Anbieter an Relevanz gewinnen.
Udo Sglavo, Vice President, Applied AI & Modeling, R&D, SAS
„Umfassende IT-Rationalisierung macht Daten maximal nutzbar“
Datensilos mit unterschiedlichen Funktionen oder Kundensegmenten haben den IT-Abteilungen lange Zeit Kopfschmerzen bereitet und umständliche Prozesse für die Datenintegration erforderlich gemacht – ein massiver Bremsklotz für die Unternehmensagilität. 2025 steht deshalb auch im Zeichen einer umfassenden IT-Rationalisierung, bei der die Cloud einer Vereinfachung von IT-Infrastruktur und Beziehungen zu Softwareanbietern dient. Der Idealfall ist eine Cloud-native, KI-gestützte Plattform mit unterschiedlichsten Funktionen – die Unternehmen gleichzeitig schneller macht und Kosten reduziert. Sie profitieren damit von integrierten, für alle zugänglichen Daten und umfassenden Decisioning-Funktionalitäten – sowohl in der Kundeninteraktion als auch für die übergeordnete Geschäftsstrategie.
Stu Bradley, Sr. Vice President, Risk, Fraud and Compliance Solutions, SAS
Weitere Prognosen zu den Business- und Technologie-Entwicklungen 2025 gibt es hier.
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