Künstliche Intelligenz eröffnet neue Anwendungsgebiete über viele Branchen hinweg. Bereits jetzt zeichnen sich wegweisende KI-Trends ab, die beim Datenmanagement neue Türen öffnen können. Couchbase, Anbieter einer Cloud-Datenbank-Plattform, stellt die fünf wichtigsten vor:

1. Echtzeitdaten als Gamechanger

Die Integration von Echtzeitdaten in generative KI-Modelle wird sich für Unternehmen zunehmend zu einem neuen Standard entwickeln, weil die Präzision und Effektivität der Ergebnisse von einem aktuellen Informationsfluss abhängen. Angesichts der sich schnell verändernden Marktdynamik werden kontextbezogene und genaue Resultate einen Unterschied machen, wenn es darum geht, datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Eine Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit ist dafür der entscheidende Faktor.

2. Anstieg von multimodalen Lösungen

Während herkömmliche Datenbanken darauf ausgelegt sind, einen bestimmten Datentypen zu verarbeiten und aktuelle KI-Tools auf ein Format, etwa Text, Bild, Audio oder Video, spezialisiert sind, fährt die Zukunft mehrgleisig. Multimodale KI-Modelle, die verschiedene Datentypen erzeugen, erfordern leistungsfähige Datenbank-Allrounder, die all diese Formate ebenfalls unterstützen.

3. Ausbau von Edge-KI

Die Verschmelzung von KI und Edge Computing wird 2024 ein neues Niveau an Echtzeit-Analysen und Modelloptimierungen hervorbringen, die unter anderem dort zu schnelleren Entscheidungen führen, wo Unternehmen Daten erheben und verarbeiten. Die Folgen sind eine reduzierte Latenz und ein verbesserter Datenschutz, weil Informationen für die Verarbeitung nicht erst an Cloud-Systeme übersendet werden müssen. Der Trend geht zu lokalen Datenverarbeitungsstrukturen, mit denen auch KI-Modelle auf Geräten und Servern direkt vor Ort trainierbar sind.

4. Lösungen für KI-Halluzinationen

Generative KI-Tools sind nicht fehlerfrei, nicht selten sind die Ergebnisse etwa durch fehlerhafte Daten verzerrt oder die KI erfindet eigene Resultate. 2024 werden Ansätze für die Lösung dieser Probleme weitere große Fortschritte machen und die Modelle sehr viel präziser gestalten – allen voran das Konzept Retrieval-Augmented Generation (RAG), das KIs mit kontextbezogenen Echtzeitdaten verbessert und Halluzinationen mildert.

5. Datenzentrische KI-Modelle

Zukünftig werden sich Unternehmen für das Training von KIs vermehrt einer datenzentrischen Ausrichtung zuwenden, die Modelle näher an die Daten heranführt und nicht umgekehrt. Dabei liegt der Fokus auf der Qualität der Daten und ihrer sorgfältigen Erhebung – denn nur mit dem richtigen Input können Unternehmen ihre KI-Modelle präzise auf die spätere Aufgabe trainieren, exakte Ergebnisse erwarten und fehlerhafte Resultate minimieren.

»Künstliche Intelligenz und Datenmanagement gehen Hand in Hand. Dabei stehen wir gerade erst am Anfang einer Entwicklung, von der wir noch viele wertvolle Synergieeffekte erwarten können«, erläutert Paul Salazar, Senior Director Central Europe bei Couchbase. »Vor allem der Fokus auf datenzentrische Modelle ist ein wichtiger Schritt in Richtung KI 2.0, die noch besser und schneller richtige Resultate liefern kann.«