Die Entwicklung digitaler Lösungen beschleunigt sich immer weiter. Während es bei Instagram 8 Monate dauerte, bis 100 Millionen Nutzer erreicht wurden, so erreichte ChatGPT dies in 2 Monaten. Berücksichtigt man den Aspekt, dass KI in weiten Teilen selbstlernend agieren kann, so wird dies zu weiterer Beschleunigung des Fortschritts beitragen. Dazu gehört auch die Entstehung und Weiterentwicklung von KI-Modellen und Tools.
75 % der befragten 1.360 CIO einer internationalen Studie des Dienstleisters Harris Poll stimmten der Aussage zu, dass es bereits jetzt zu viele zur Verfügung stehende KI-Tools gäbe. Es würde Überschneidungen bei den Nutzungsmöglichkeiten geben, was bei der Auswahl der geeigneten Anwendung verwirrend wirkt. Die Hälfte der befragten CIOs erwarten, dass in ihrer Organisation im Kontext von KI 2024 zwischen 30 und 60 Apps eingeführt werden.
Der Arbeitsschutzbericht 2023 der Bundesregierung erwähnt eine große Zahl von Berührungspunkten von Künstlicher Intelligenz mit der Arbeitswelt und insbesondere zur Maschinensicherheit. Die Europäische Kommission schlägt vor (21. April 2021), KI-Systeme, "welche die Sicherheit von Produkten beeinflussen ebenso wie KI-Systeme ... [die] Themen des Arbeits- und Sozialrechts berühren" als Hochrisiko-Systeme einzustufen. Für solche KI-Systeme zeichnen sich "zukünftige, komplexe Anforderungen an die Ausgestaltung des Inverkehrbringens und an die Überwachung ab".
Weiter hat die Europäische Union im sogenannten KI-Gesetz (AI Act) eine vierstufige Einteilung der KI-Systeme in Bezug auf ihr Risiko eingeführt:
- KI-Systeme mit keinem oder geringem Risiko,
- mit begrenztem Risiko,
- KI mit hohem Risiko und
- KI-Systeme mit inakzeptablem Risiko.
Während KI-Systeme der höchsten Stufe nicht in Verkehr gebracht werden dürfen, sind die mit keinem oder geringem Risiko frei nutzbar. Je nach Risikoeinstufung zwischen diesen beiden Extremen sind dann entsprechende Auflagen einzuhalten.
In der Zukunft werden wir insbesondere eine Verschmelzung von KI-Systemen, die heute meist eigenständig betrieben werden, mit anderen nicht stochastischen oder statistischen Unternehmensanwendungen sehen. Für Unternehmen dürfte dies zukünftig ein interessanter und stark wachsender Bereich sein. Durch die Integration von lokalen Datensystemen für internen Daten und Anwendungen sowie zentral verfügbaren LLM können Unternehmen die Vorteile beider Lösungen nutzen. Es wird möglich sein, unternehmensinterne Daten zu verwenden und gleichzeitig auf das "Weltwissen" der zentralen KI zuzugreifen.
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