Knime: KI wird praxisnäher, präziser und vertrauenswürdiger

Zuverlässigkeit der KI

Ein Dauerbrenner in der KI-Diskussion bleibt die Frage der Zuverlässigkeit. Nach wie vor besteht das Problem, dass KI-Systeme Unsinn produzieren, da sie Antworten erzeugen, die auf Wahrscheinlichkeiten basieren – und nicht immer richtig sind. Obwohl Unternehmen Milliarden investieren, um diese Technologien zu verbessern, wird es unmöglich sein, Fehler komplett auszuschließen. Für Anwendungen, bei denen kleine Ungenauigkeiten tolerierbar sind, mag das akzeptabel sein. Aber in sensiblen Bereichen wird Transparenz und Verlässlichkeit essenziell. Lösungen, die die Transparenz und Zuverlässigkeit der KI erhöhen, um Risiken frühzeitig erkennen und zu adressieren, werden 2025 besonders stark gefragt sein.

Autonome KI-Agenten

Die Vision von autonomen, entscheidungsfähigen KI-Agenten wird sich in absehbarer Zeit noch nicht realisieren lassen. Dennoch werden wir in der Praxis sinnvolle Einsatzszenarien sehen, die Elemente von KI-Agenten im Hintergrund nutzen. Statt komplett autonomer Agenten erleben wir spezialisierte, schlankere KI-Systeme, die auf spezifische Aufgaben zugeschnitten sind. Sie sind effizienter, kostengünstiger und machen Fortschritte – wenn auch langsam. Es bleibt spannend, wie weit diese „Agenten“ bis 2025 tatsächlich kommen. Eines Tages – wenn auch vermutlich noch nicht nächstes Jahr – werden wir diesen KI-Assistenten haben, der alles weiß und kann.

Mehrwert durch KI

Der anfängliche Hype rund um KI hat sich gelegt, und die Technologie muss sich beweisen. Unternehmen prüfen nun, ob ihre KI-gestützten Anwendungen tatsächlich Zeit sparen, Kosten senken und die Produktivität steigern. Der Druck steigt: Nur Projekte mit echtem Mehrwert überleben. Die Herausforderung liegt nun darin, vielversprechende Ansätze nicht zu früh aufzugeben und gleichzeitig nicht auf „glänzende Demos“ hereinzufallen. Es gibt immer noch unzählige Entwicklungen im Bereich der KI, die Unternehmen weiterhin untersuchen sollten. Es lohnt sich, Energie und Geduld zu investieren.

Kontrolle bei KI

Wenig überraschend ist, dass das Thema Governance auch 2025 eine zentrale Rolle spielen wird, insbesondere für Compliance-Verantwortliche und Datenbeauftragte. Unternehmen werden mehr Flexibilität benötigen, als einfach nur auf interne KI-Lösungen zu setzen. Es wird entscheidend sein, die Nutzung von KI-Systemen genau zu überwachen und sicherzustellen, dass keine sensiblen Daten an die falschen Modelle gelangen. Um innovative Ansätze weiterhin zu fördern, wird es notwendig sein, Daten- und KI-Governance enger miteinander zu verzahnen. Ähnlich wie der Zugriff auf Daten geregelt wird, muss auch der Umgang mit KI-Anwendungen und deren Einsatzmöglichkeiten klar definiert werden.

Prädiktive KI

Der Begriff vorausschauende oder prädiktive KI wird 2025 wieder stärker in den Fokus rücken. Nicht alles, was vor GenAI verwendet wurde, war schlecht. Da viele Menschen jetzt einen Hammer namens GenAI haben, sieht plötzlich alles wie ein Nagel aus. Dabei erweisen sich prädiktive Ansätze in vielen Szenarien als kostengünstiger und praktischer. Im kommenden Jahr werden solche bewährten Analysetechniken wieder vermehrt zum Einsatz kommen. Gleichzeitig entstehen hybride Ansätze, bei denen klassische Analysen durch GenAI-Technologien sinnvoll ergänzt werden – eine Symbiose, die das Beste aus beiden Welten vereint.

Kollaborative KI

Die Zusammenarbeit in Datenteams war schon immer eine Herausforderung. Verschiedene Vorlieben – einige mögen R, andere bevorzugen Python, andere programmieren in SQL – machen es oft schwierig, eine gemeinsame Basis zu finden. Nun kommen auch GenAI-APIs in diesen Werkzeugkasten hinzu, was die Vielfalt noch weiter erhöht. Intuitive und fortschrittliche Low-Code-Tools, die auf bestehenden Programmierumgebungen aufsetzen, werden zunehmend gefragt sein. Gleichzeitig gewinnen visuelle Workflows an Beliebtheit, da sie einfacher sind, technische Details abstrahieren, die Zusammenarbeit erleichtern und sich skalierbar auf komplexe Datenarbeiten anwenden lassen. So können sich Teams mit Unterstützung durch KI auf das Wesentliche konzentrieren: das Gewinnen von Erkenntnissen aus Daten.

Nicht nur KI

Nicht jedes Problem lässt sich durch KI lösen, und auch 2025 wird die sinnvolle Nutzung von Daten im gesamten Unternehmen eine zentrale Herausforderung bleiben. Routinefragen können zunehmend von KI-Systemen beantwortet werden – allerdings bleibt die Frage, wie zuverlässig diese Antworten tatsächlich sind. Für komplexere Analysen wird es weiterhin entscheidend sein, dass Menschen verstehen, was ihre Kollegen mit den Daten gemacht haben. Dabei rückt weniger die technische Umsetzung (das Wie) in den Vordergrund, sondern vielmehr die Fähigkeit, Ergebnisse (das Was) richtig zu interpretieren. Ein solides Verständnis von Statistik, maschinellem Lernen und anderen Analysetechniken bleibt auch weiterhin unerlässlich, um die Arbeit von Kollegen und zunehmend auch die Arbeit der KI zu bewerten und darauf vertrauen zu können. Ok, auch diese Vorhersage hat einen Hauch von KI in sich.