Prognosen: Die größten KI-Herausforderungen im Jahr 2021

Zentrales Thema der vierteiligen Prognosen für 2021 von Splunk ist die rasante Beschleunigung der digitalen Transformation, angetrieben durch die COVID-19-Pandemie, sowie die Dynamik von Datentechnologien, die uns praktisch ins Datenzeitalter hineinkatapultiert haben. Nirgends wird diese Beschleunigung mehr Einfluss haben als bei der Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML).

Schon bevor 2020 alles veränderte war KI/ML ein ganz heißes Thema, und auch im Lauf der Pandemie hat die Verbreitung dieser Technologie zugenommen. Sie wird vor allem für Use Cases im Zusammenhang mit IT-Sicherheit eingesetzt, doch Security ist bei weitem nicht der einzige Anwendungsbereich. Schon jetzt könnte man den Eindruck gewinnen, dass künstliche Intelligenz allgegenwärtig ist. John Sabino, unser Chief Customer Officer, merkt in unseren Prognosen für 2021 an, dass praktisch jeder Softwareanbieter behauptet, KI/ML in seinen Lösungen einzusetzen – wie eine Art Geheimwaffe. Seiner Meinung nach besteht die Gefahr, dieses wichtigen Themas müde zu werden, wenn KI/ML sich zu etwas entwickelt, über das jeder spricht, das aber niemand jemals wirklich sieht.

Trotzdem sind Machine Learning-Anwendungen bereits an vielen Stellen im Einsatz. Es lassen sich vielfältige Auswirkungen von Machine Learning beobachten: Von der Methode, mit der Personalleiter Unmengen von Bewerbungen sondieren, über die Art und Weise, wie Unternehmen kaum wahrnehmbare Trends im Kundenverhalten analysieren, bis hin zur Verbesserung der Benutzererfahrung durch die optimierte Bereitstellung von Webseiten, die Empfehlung von Produkten sowie die Implementierung intelligenter Chat-Funktionen. Und die Entwicklung beschränkt sich längst nicht mehr nur auf Unternehmen. Deep-Learning-Techniken brachten kürzlich einen Durchbruch bei der Proteinfaltung, einem Verfahren, das zur Entwicklung wirksamer medizinischer Behandlungen, bei der Verwendung von Enzymen zum Abbau von Industrieabfällen und mehr eingesetzt wird. Das ist ein gewaltiger Fortschritt in der KI-Entwicklung.

Da Machine Learning jetzt von immer mehr Unternehmen für immer mehr Use Cases eingesetzt wird, gibt es drei Innovationen, die ich in naher Zukunft im Auge behalte werde:

• ML-Modelle, die kontinuierlich lernen – mit minimaler Überwachung: Das aktuelle Vorgehen, bei dem Menschen Modelle erstellen und einsetzen, ist einfach nicht skalierbar. Modelle, die mit weniger vom Menschen bereitgestellten Eingaben und mehr unstrukturierten Daten lernen können, wird es 2021 vielleicht noch nicht geben, sicherlich aber im Lauf der nächsten Jahre.
  
  
• Weiterentwicklungen beim Adversarial Learning (Gegnerisches Lernen) und bei der Erklärbarkeit: KI/ML-Systeme sind nur so gut, wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Und es gibt Möglichkeiten, ein Datenset zu „vergiften“. Man kann die Bilderkennungssysteme für autonomes Fahren in die Irre führen. Man kann einem Chatbot zum Rassisten machen. Um das zu vermeiden, ist es unerlässlich, zu verstehen, warum sich das Modell so verhält, wie es sich verhält. Diese Erklärbarkeit wird in Kombination mit Lösungen, die fehlerhaften Daten oder Sabotage entgegenwirken, eine bedeutende Entwicklung darstellen.
  
  
• Ethische KI-Strategien: In den nächsten Jahren wird es weitere Entwicklungen zu Frameworks und Methoden zur Vermeidung von Voreingenommenheit (Bias) bei den Algorithmen geben, die immer größeren Einfluss auf unser Leben haben. Lösungsansätze hierfür werden sicherlich Ethik-Schulungen beinhalten sowie das Hinzuziehen externer Experten, die die Auswirkungen eines Algorithmus bewerten. Wenn ihr beispielsweise Machine Learning einsetzen wollt, um eure Bank bei der Kreditvergabe zu unterstützen, dann solltet ihr euch mit Wirtschaftswissenschaftlern, Stadtplanern und Experten für die Voreingenommenheit, die auf dem Immobilienmarkt und in der Gesellschaft im Allgemeinen zu beobachten ist, beraten. Außerdem sollten die Auswirkungen unserer Algorithmen in Ruhe beobachtet und bewertet werden. Das im Silicon Valley gepredigte Mantra „move fast and break things“ sollte nur für die Funktionsweise von Software gelten, nicht für die Gesellschaft.
  
  

Die Splunk-Prognosen für neue Technologien 2021 beschäftigen sich eingehender mit diesen und anderen KI/ML-Themen und stellen zudem einen herausragenden Anwendungsfall in der medizinischen Forschung dazu vor. Außerdem geht es um 5G, AR/VR, Blockchain und andere interessante Themen. All das sind Technologien, die unsere Welt prägen werden, und es ist faszinierend, schon jetzt einen Blick in die Zukunft zu werfen.

----------------------------------------------------
Thanks!
Splunk

----------------------------------------------------
Thanks!
Splunk