Verbrauchergerechte KI: Maschinelles Lernen für die breite Masse zugänglich machen

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  Quantumrun-Vorausschau
• 27. Januar 2023

Besser zugängliche Low-Code- und No-Code-Angebote von Amazon Web Services (AWS), Azure und Google Cloud werden es normalen Menschen ermöglichen, ihre eigenen KI-Anwendungen so schnell zu erstellen, wie sie eine Website bereitstellen können. Die hochtechnischen KI-Anwendungen von Wissenschaftlern können leichtgewichtigen Verbraucher-Apps weichen, die viel benutzerfreundlicher sind.

KI-Kontext für Verbraucher

Die „Konsumerisierung der IT“ war in den 2010er Jahren ein Dauerthema in Technologiekreisen, aber ab 2022 bleiben die meisten Unternehmenssoftwareangebote klobig, unflexibel und hochtechnisch. Dieses Paradigma ist zum Teil darauf zurückzuführen, dass in den meisten Regierungsbehörden und Fortune-1000-Unternehmen noch zu viele veraltete Technologien und Systeme in Betrieb sind. Das Erstellen einer benutzerfreundlichen KI ist keine leichte Aufgabe und wird oft zugunsten anderer Prioritäten wie Kosten und Lieferzeiten verdrängt. 

Darüber hinaus fehlen vielen kleineren Unternehmen die internen Data-Science-Teams, die KI-Lösungen anpassen können, sodass sie sich häufig auf Anbieter verlassen, die stattdessen Anwendungen mit integrierten KI-Engines anbieten. Diese Anbieterlösungen sind jedoch möglicherweise nicht so genau oder maßgeschneidert wie Modelle, die von internen Experten erstellt wurden. Die Lösung sind Plattformen für automatisiertes maschinelles Lernen (ML), die es Mitarbeitern mit wenig Erfahrung ermöglichen, Vorhersagemodelle zu erstellen und einzusetzen. Das in den USA ansässige Unternehmen DimensionalMechanics beispielsweise ermöglicht es Kunden seit 2020, detaillierte KI-Modelle einfach und effizient zu erstellen. Die integrierte KI, die als „Orakel“ bezeichnet wird, unterstützt Benutzer während des gesamten Modellerstellungsprozesses. Das Unternehmen hofft, dass die Menschen verschiedene KI-Anwendungen als Teil ihrer täglichen Arbeitsroutine verwenden werden, ähnlich wie Microsoft Office oder Google Docs.

Störende Wirkung

Anbieter von Cloud-Diensten haben zunehmend Add-Ons implementiert, die es den Menschen erleichtern würden, KI-Anwendungen zu erstellen. Im Jahr 2022 kündigte AWS den CodeWhisperer an, einen ML-gestützten Service, der durch die Bereitstellung von Codeempfehlungen zur Verbesserung der Entwicklerproduktivität beiträgt. Entwickler können einen Kommentar schreiben, der eine bestimmte Aufgabe in einfachem Englisch umreißt, z. B. „eine Datei in S3 hochladen“, und CodeWhisperer bestimmt automatisch, welche Cloud-Dienste und öffentlichen Bibliotheken für die angegebene Aufgabe am besten geeignet sind. Das Add-on baut auch den spezifischen Code on the fly und empfiehlt generierte Code-Snippets.

Unterdessen bot Microsofts Azure im Jahr 2022 eine Reihe automatisierter KI/ML-Dienste an, die No- oder Low-Code sind. Ein Beispiel ist ihr Bürger-KI-Programm, das jeden bei der Erstellung und Validierung von KI-Anwendungen in einer realen Umgebung unterstützen soll. Azure Machine Learning ist eine grafische Benutzeroberfläche (GUI) mit automatisiertem ML und Bereitstellung auf Batch- oder Echtzeit-Endpunkten. Microsoft Power Platform stellt die Toolkits bereit, um schnell eine benutzerdefinierte Anwendung und einen Workflow zu erstellen, der ML-Algorithmen implementiert. Endbenutzer können jetzt ML-Anwendungen in Produktionsqualität erstellen, um ältere Geschäftsprozesse zu transformieren.

Diese Initiativen richten sich weiterhin an Personen mit minimaler bis gar keiner Programmiererfahrung, die KI-Anwendungen testen oder neue Technologien und Prozesslösungen erkunden möchten. Unternehmen können bei der Einstellung von Vollzeit-Datenwissenschaftlern und -ingenieuren Geld sparen und stattdessen ihre IT-Mitarbeiter weiterbilden. Auch Cloud-Service-Anbieter profitieren davon, indem sie mehr neue Abonnenten gewinnen, indem sie ihre Schnittstellen benutzerfreundlicher gestalten. 

Implikationen der Verbraucher-KI

Zu den weiteren Auswirkungen der KI auf Verbraucherebene können gehören: 

• Ein wachsender Markt für Unternehmen, die sich auf die Entwicklung von No- oder Low-Code-KI-Plattformen konzentrieren, mit denen Kunden Anwendungen selbst erstellen und testen können.
• Eine makroökonomische Steigerung der Digitalisierungsrate öffentlicher und privater Betriebe. 
• Das Codieren kann zu einer weniger technischen Fähigkeit werden und zunehmend automatisiert werden, wodurch ein breiteres Spektrum von Mitarbeitern an der Erstellung von Softwareanwendungen teilnehmen kann.
• Anbieter von Cloud-Diensten erstellen weitere Add-Ons, die die Softwareentwicklung automatisieren, einschließlich der Möglichkeit, nach Cybersicherheitsproblemen zu suchen.
• Immer mehr Menschen entscheiden sich dafür, das Programmieren selbst zu lernen, indem sie automatisierte KI-Plattformen verwenden.
• Codierungsbildungsprogramme werden zunehmend in die Lehrpläne der Mittel- und Oberstufe übernommen (oder wieder eingeführt), da diese No- und Low-Code-Anwendungen befürchtet werden.

Fragen zum Kommentieren

• Wenn Sie KI-Anwendungen für Verbraucher verwendet haben, wie einfach waren sie zu verwenden?
• Wie werden Ihrer Meinung nach KI-Apps für Verbraucher die Forschung und Entwicklung beschleunigen?