Trends in den Bereichen KI, Datenanalyse und Data Science für die kommenden Jahre

KI entwickelt sich weiter und wird in den unterschiedlichsten Situationen eingesetzt, wie z.B. bei der automatischen Generierung von Bildern und Texten, in der Medizin und vor allem in der Technologie- und Informationsbranche.

Der digitale Wandel verändert die Art und Weise, wie sich Unternehmer und Verbraucher verhalten. Mit anderen Worten: Es ist wichtig zu verstehen, was die Menschen von technologiebezogenen Produkten und Dienstleistungen erwarten. Innovationen werden im Leben von Menschen immer präsenter, so dass sich auf dieser Grundlage zwei Elemente herauskristallisiert haben: die Beziehung zwischen Menschen und Technologien, wie sie ihnen im täglichen Leben helfen und welchen Weg diese Innovationen in den kommenden Jahren einschlagen werden.

Heutzutage gibt es kaum ein Gerät, das nicht mit dem Internet verbunden ist. In dem Maß, in dem sich somit das Internet der Dinge (IOT) weiterentwickelt, entwickeln sich auch die Technologien für die Herstellung und den Datenschutz weiter.

Data as a Service (DaaS)

Da sich die Zukunft der Zusammenarbeit über das Unternehmen hinaus ausweitet, erreicht die Notwendigkeit, Daten, Modelle und Erkenntnisse mit anderen Organisationen in derselben Branche zu teilen, einen neuen Höhepunkt.

Unternehmen mit lokalem geistigen Eigentum werden dazu in der Lage sein, ihre Tools an ihre Kollegen zu vermarkten. Derartige Tools wurden beispielsweise im Finanzdienstleistungs- oder Energiesektor in jahrzehntelanger Forschung und Innovation entwickelt. Dies wird dazu führen, dass Unternehmen Data-as-a-Service-Plattformen mit einer SaaS (Software as a Service)-ähnlichen Erfahrung schaffen.

Jedes Unternehmen wird in der Lage sein, auf der Grundlage seiner eigenen Daten ein Anbieter von Analysediensten zu werden. Unternehmen werden erkennen, dass es möglich sein wird, eine weitere Einnahmequelle zu erschließen, indem sie betriebliche und geschäftliche Erkenntnisse aus intern verfügbaren Daten monetarisieren.

Einsatz von KI in der Medizin

Derzeit wurden 18 Medikamente mithilfe von Künstlicher Intelligenz analysiert, bevor sie in die aktuelle Phase der klinischen Versuche eintraten. Durch dieses Vorgehen wurde die Vorhersagbarkeit der Ergebnisse und die Sicherheit des Verfahrens erhöht. BioNTech, das gemeinsam mit Pfizer einen der Covid-Impfstoffe entwickelt hat, nutzte KI, um Hochrisiko-Varianten von Covid zu identifizieren, Monate bevor die WHO sie aufspüren konnte.

KI und Cloud-basierte Datenbanken

Es ist eine komplexe Aufgabe, eine riesige Menge an Daten an einem Ort zu sammeln, zu kennzeichnen, zu bereinigen, zu organisieren, zu formatieren und zu analysieren. Zur Bewältigung dieser Aufgabe werden Cloud-basierte Plattformen immer beliebter.

Die Data Science- und KI-Branche wird sich mit einer Cloud Computing-Datenbank in Zukunft verändern. Dank Cloud Computing können Unternehmen ihre Daten schützen und ihre Aufgaben effizienter und effektiver verwalten. Es gehört zu den zukünftigen Trends in der Datenwissenschaft und wir werden eine starke Entwicklung erleben.

Aber wird die Technologie den Menschen ersetzen? Die Angst der Fachleute ist nachvollziehbar. Dieser digitale Wandel muss genau beobachtet und überwacht werden. Aber es gibt noch keine endgültige Antwort. Dies wird geschehen, wenn sich die Technologien weiterentwickeln und mehr (oder weniger) intelligent werden.

Befürworter des Einsatzes von KI argumentieren, dass KI den Arbeitsmarkt bereichern wird. Für sie ist es wahrscheinlich, dass einige Arbeitsplätze wegfallen und durch spezialisiertere ersetzt werden. Das führt dazu, dass fortlaufend neue Jobmöglichkeiten in den Bereichen Technologie und KI entstehen.

Im Allgemeinen werden neue Arbeitsplätze entstehen. Diesem Trend zufolge wird die Automatisierung das Auftreten von Problemen nicht beseitigen. Die Entstehung von Problemen ist dabei ein wesentliches Element für die Existenz oder die Veränderung von Arbeitsplätzen. Daher wird es eine Nachfrage nach Fachleuten mit unterschiedlichen Fähigkeiten geben.

Nachhaltigkeit

Die Unternehmensführung räumt der Nachhaltigkeit Priorität ein. Die Bemühungen müssen auf die Bereiche Umwelt, Soziales und Governance ausgerichtet sein. KI – wieder einmal – sowie Cloud-Speicherdienste und Automatisierung sind großartige Verbündete in diesem Streben nach Nachhaltigkeit. Sie reduzieren die Auswirkungen und bieten Verbrauchern die Möglichkeit, Nachhaltigkeitsziele und den ökologischen Fußabdruck von Marken zu überprüfen und zu verfolgen.

Durch den Einsatz von KI-Technologie können Unternehmen transparentere, nachvollziehbare und dekarbonisierte Wertschöpfungsketten aufbauen. KI und Automatisierung können Unternehmen dabei helfen, Daten zu sammeln, Risiken zu erkennen, Dokumentationen zu validieren und Prüfpfade zu erstellen, selbst in Zeiten hoher Inflation, während sie gleichzeitig ihren Verbrauch von Kohlenstoff, Abfall, Energie, Wasser und den verschiedenen Materialien verwalten. Dies kann Unternehmen dabei helfen, Abfall und die Zeit, die für die Rückverfolgung der Produktherkunft benötigt wird, von Tagen auf Sekunden zu reduzieren.

Erweiterte Analysen

KI und erweiterte Analytik können eingesetzt werden, um den Übergang zu neuen Technologien zu bewältigen und das Ziel zu erreichen, dass Daten das Geschäft vorantreiben, ohne die Linse des Prozesses. KI wird zu einem echten Wettbewerbsvorteil für Unternehmen, indem sie Innovation, Automatisierung, Kostensenkung und intelligente Entscheidungsfindung fördert.

Ein neuer Trend in der Datenanalyse nutzt die Möglichkeiten des maschinellen Lernens (und der Verarbeitung natürlicher Sprache), um automatisch analytische Berichte zu erstellen. Erweiterte Analysen wird es Geschäftsanwendern ermöglichen, sofortige Erkenntnisse für Ad-hoc-Abfragen direkt aus dem Data Lake zu gewinnen. Damit dies funktioniert, müssen jedoch zunehmend robuste Datenpipelines von Datenarchitekten geplant und von Dateningenieuren erstellt werden.

Superapps

Unternehmen sollten verstärkt in sogenannte Superapps investieren, die eine Reihe von Funktionalitäten innerhalb derselben App enthalten. Ein Beispiel dafür ist die Möglichkeit, Überweisungen in einer Messaging-App zu tätigen, ohne die App der Bank aufrufen zu müssen.

© George Prentzas/Unsplash

Synthetische Datenerzeugung

Aufgrund der zunehmenden Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Schwierigkeiten, Daten aus realen Szenarien zu erhalten, wird der Bedarf an künstlich erzeugten Daten in den kommenden Jahren enorm steigen.

Wir sehen bereits jetzt, dass mehr Unternehmen in diesem Bereich synthetische Daten für jeden Anwendungsfall anbieten. In Zukunft werden große Unternehmen Projekte zur Entwicklung von Mustern und Verteilungen realer Daten durchführen, um eine große Menge synthetischer Daten für das Training von Machine Learning-Modellen zu erzeugen.

Datengesteuerte Kundenerfahrung

Dies ist einer der stärksten Trends in der Datenwissenschaft. Die Idee ist, dass Unternehmen Daten nutzen, um immer wertvollere oder angenehmere Erfahrungen zu bieten. Software könnte einfacher zu bedienen sein, weniger Wartezeiten haben, eine Verbindung zwischen Abteilungen herstellen, wenn Sie den Kundenservice kontaktieren, und Reibung und Ärger im E-Commerce reduzieren.

Da die Interaktionen mit Unternehmen zunehmend digitaler werden – von KI-Chatbots bis hin zu Amazons kassenlosen Stores – besteht die Idee darin, alle Aspekte der Interaktionen zu messen und zu analysieren, um Wege zu finden, Prozesse zu verbessern oder sie angenehmer zu gestalten.

Infolgedessen begannen die Unternehmen, mehr personalisierte Produkte und Dienstleistungen anzubieten. Die Unternehmen haben aufgrund der Pandemie begonnen, in Technologien für den Online-Einzelhandel zu investieren und zu innovieren, um das praktische, haptische Erlebnis des physischen Einkaufs zu ersetzen. In den kommenden Jahren werden sich viele Data Science-Experten darauf konzentrieren, neue Wege zu finden, diese Kundendaten zu nutzen, um bessere, einzigartige Kundenerlebnisse und Dienstleistungen zu schaffen.

Und wir werden zunehmend Kundenservice-Apps und Chatbots sehen, die auf Technologien wie ChatGPT basieren, um personalisierten Service zu generieren und aus Kundeninteraktionen zu lernen.

Fazit

Ist es nicht erstaunlich, die Entwicklung der datengesteuerten Technologien und Lösungen zu verfolgen und Teil dieser Geschichte zu sein?

Wir werden verfolgen, was die nächsten Jahre in der Welt der Technologie zu bieten haben. Aber eines ist sicher: Die Welt bewegt sich auf eine stärker automatisierte und praktische Umgebung zu. Es wird also wichtig und notwendig sein, auf dem Laufenden zu sein und sich anzupassen.

Beitrag verfasst von: Lars Weber

Titelbild: ©Tara Winstead/Pexels

2.Abbildung: ©George Prentzas/Unsplash