Innovation und Fortschritt: Top KI-Trends 2024
KI-Trends 2024: der Einfluss von Generative AI, Quantum Machine Learning, KI-Regulierung und Neurosymbolic AI auf die Wirtschaft.
Innovation und Fortschritt: Top KI-Trends 2024

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# Innovation und Fortschritt: Top KI-Trends 2024

von
Lukas Lux \|
29\. Januar 2024  \|
Grundlagen

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Die Welt der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant weiter und bringt jedes Jahr innovative Durchbrüche hervor. Das Jahr 2024 verspricht nicht nur technologische Revolutionen, sondern auch neue Herausforderungen und Chancen für Unternehmen im DACH-Raum. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die neuesten KI-Trends, die das Potenzial haben, die Landschaft von Industrie und Technologie grundlegend zu verändern. Von Quantum Machine Learning über Neurosymbolic AI bis hin zur KI-Regulierung – wir beleuchten, wie diese Trends die Art und Weise, wie wir arbeiten, kommunizieren und Innovationen vorantreiben, prägen werden.

Inhaltsverzeichnis

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- [Generative KI: Von der Disruption zum Wettbewerbsvorteil](#Generative_KI_Von_der_Disruption_zum_Wettbewerbsvorteil "Generative KI: Von der Disruption zum Wettbewerbsvorteil")
- [Regulation von KI-Systemen](#Regulation_von_KI-Systemen "Regulation von KI-Systemen")
- [KI-Hardware bis zur Edge](#KI-Hardware_bis_zur_Edge "KI-Hardware bis zur Edge")
- [Quantum Machine Learning](#Quantum_Machine_Learning "Quantum Machine Learning")
- [Neurosymbolic AI](#Neurosymbolic_AI "Neurosymbolic AI")
- [Ethical und Explainable AI](#Ethical_und_Explainable_AI "Ethical und Explainable AI")
- [Ausblick: KI im Jahr 2024 und darüber hinaus](#Ausblick_KI_im_Jahr_2024_und_darueber_hinaus "Ausblick: KI im Jahr 2024 und darüber hinaus")

## Generative KI: Von der Disruption zum Wettbewerbsvorteil

Fortgeschrittene Systeme der KI-gesteuerten natürlichen Sprachgenerierung und generative KI-Modelle, einschließlich der neuesten Entwicklungen in der Multimodalität, revolutionieren die Art und Weise, wie Inhalte erstellt und Interaktionen gestaltet werden. Technologien wie [Text-to-Image](https://www.alexanderthamm.com/de/blog/content-ist-ki-ng-text-zu-bild-generatoren-im-ueberblick/), Text-to-Video und Image-to-Text ermöglichen es, **komplexe, multimediale Inhalte zu generieren**, die Text, Bild und Video nahtlos integrieren. Diese multimodalen KI-Modelle haben ein erhebliches Reifungs- und Leistungssteigerungspotenzial, das für eine erweiterte und effektive Kommunikation über verschiedene Medien und Plattformen hinweg genutzt werden kann.

[Generative KI-Modelle](https://www.alexanderthamm.com/de/blog/generative-ai-eine-uebersicht/) wie [ChatGPT](https://www.alexanderthamm.com/de/blog/chatgpt-faq/) und Google Bard, die auf umfangreichen Datenmengen trainiert sind, bieten verbesserte Fähigkeiten in der natürlichen Sprachverarbeitung und Content-Erstellung. Diese Modelle stoßen jedoch auch auf **rechtliche Herausforderungen**, insbesondere im Bereich des Urheberrechts. Mit der zunehmenden Reife dieser Technologien wird auch die Frage der ethischen Nutzung und der Urheberrechtskonformität immer relevanter. Es wird erwartet, dass sich die Debatte um die Verwendung generativer KI-Modelle weiterentwickeln und vertiefen wird, wobei die Balance zwischen kreativer Freiheit und dem Schutz geistigen Eigentums im Mittelpunkt steht.

Darüber hinaus führt der Einsatz von multimodalen KI-Modellen zu einer verstärkten **Integration von digitalen Assistenten in den Alltag**, was die Nachfrage nach interaktiven und personalisierten Diensten steigert. Unternehmen, die diese Technologien adoptieren, können von einer gesteigerten Effizienz in ihren Betriebsabläufen profitieren, während sie gleichzeitig innovative Kundenerlebnisse schaffen. Die Herausforderung liegt jedoch darin, die Auswirkungen dieser Technologien auf die Arbeitskräfte zu managen, da automatisierte Systeme zunehmend traditionelle Arbeitsrollen übernehmen.

Es ist wichtig, dass Unternehmen im DACH-Raum diese disruptiven Technologien nicht nur als Werkzeug zur Effizienzsteigerung sehen, sondern auch die ethischen und gesellschaftlichen Auswirkungen berücksichtigen. Die Fähigkeit, diese [neuen Technologien verantwortungsbewusst zu integrieren und gleichzeitig innovative Geschäftsmodelle zu entwickeln](https://www.alexanderthamm.com/de/blog/chatgpt-use-cases-fuer-unternehmen/), wird entscheidend sein, um in einer zunehmend von [Künstlichen Intelligenz](https://www.alexanderthamm.com/de/blog/was-ist-kunstliche-intelligenz/) geprägten Wirtschaftslandschaft erfolgreich zu sein.

![](https://www.alexanderthamm.com/wp-content/uploads/Generative-AI-Heroimage-1024x640.jpg)

Erfahren Sie mehr über Generative KI, ihre Funktionsweise und Bedeutung, sowie ihre Fähigkeit, durch große neuronale Netze innovative Inhalte zu erschaffen und zu bearbeiten.

[Generative AI – Eine Übersicht](https://www.alexanderthamm.com/de/blog/generative-ai-eine-uebersicht/)

## Regulation von KI-Systemen

Die Regulierung von KI-Technologien gewinnt an Bedeutung. Die **EU hat kürzlich den [AI Act](https://www.alexanderthamm.com/de/blog/der-eu-ai-act-innovationsmotor-oder-bremse/) verabschiedet**, der neue Beschränkungen für KI-Anwendungen vorsieht und Transparenz von Unternehmen bezüglich der Datennutzung fordert. Es wird erwartet, dass dieser Akt Anfang 2024 in Kraft treten wird​​. In den **USA liegt der Fokus auf der Durchsetzung von Datenschutz, Wertpapier- und Kartellgesetzen** in Bezug auf generative KI. Weltweit wird die KI-Regulierung zunehmend als notwendig angesehen, um algorithmische Diskriminierung zu bekämpfen und den verantwortungsvollen Einsatz von KI zu fördern (Quelle: Foley & Lardner LLP, [https://www.foley.com/insights/publications/2023/12/us-regulation-artificial-intelligence-2024/](https://www.foley.com/insights/publications/2023/12/us-regulation-artificial-intelligence-2024/))​​.

Die KI-Regulation umfasst auch die wachsende Besorgnis über die Auswirkungen von KI auf die Privatsphäre und die Datensicherheit. Unternehmen müssen sich auf eine **stärkere Überwachung und strengere Anforderungen an die Berichterstattung** einstellen, besonders wenn sie persönliche Daten in ihren KI-Systemen verwenden. Zusätzlich zur EU und den USA nehmen auch andere Länder, darunter China, Japan und Kanada, eine aktivere Rolle bei der Gestaltung von KI-Regelungen ein, um die Balance zwischen technologischem Fortschritt und ethischen sowie rechtlichen Bedenken zu wahren (Quelle: Skadden Foundation, [https://www.skadden.com/insights/publications/2023/12/2024-insights/other-regulatory-developments/ai-in-2024](https://www.skadden.com/insights/publications/2023/12/2024-insights/other-regulatory-developments/ai-in-2024))​​​​​​.

Die zunehmende Globalisierung der KI-Industrie erfordert eine harmonisierte Herangehensweise an die Regulation, um Konsistenz und faire Wettbewerbsbedingungen sicherzustellen. Dies unterstreicht die Notwendigkeit für Unternehmen im DACH-Raum, sich **aktiv mit internationalen Standards und Best Practices in der KI-Regulierung auseinanderzusetzen**, um wettbewerbsfähig zu bleiben und gleichzeitig Vertrauen und Glaubwürdigkeit in ihren KI-gesteuerten Lösungen aufzubauen.

## KI-Hardware bis zur Edge

[Edge Computing](https://www.alexanderthamm.com/de/blog/edge-computing/), das die Datenverarbeitung an den Rand des Netzwerks verlegt, wird durch KI-Technologien erheblich verbessert. Im DACH-Raum, wo **[Industrie 4.0](https://www.alexanderthamm.com/de/blog/kuenstliche-intelligenz-in-der-industrie-4-0/) und das [Internet der Dinge (IoT)](https://www.alexanderthamm.com/de/data-science-glossar/internet-of-things-iot/) zunehmend an Bedeutung gewinnen**, bietet KI in Edge Computing zahlreiche Vorteile.

Durch die Verlagerung der Datenverarbeitung näher an den Ort ihrer Entstehung können Latenzzeiten reduziert und Echtzeitanalysen in verschiedenen Anwendungen, von der Fertigung bis hin zu Smart Cities, ermöglicht werden. Dies ist besonders relevant für Länder wie Deutschland, Österreich und die Schweiz, die führend in der Automatisierung und digitalen Transformation ihrer Industrien sind. KI-gesteuertes **Edge Computing ermöglicht es Unternehmen, schneller auf Daten zu reagieren, Prozesse effizienter zu gestalten und neue Möglichkeiten der Datennutzung zu erschließen**. Darüber hinaus unterstützt es die Entwicklung von intelligenten Systemen in Bereichen wie Verkehr, Energieversorgung und Gesundheitswesen, indem es die Leistungsfähigkeit von KI-Modellen direkt an den Standorten einsetzt, wo sie am meisten benötigt werden.

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Es bedarf keiner komplexen KI-Prognosemodelle, um festzustellen: **Das Jahr 2023 wird eine große Herausforderung für Unternehmen.** Der Einsatz von Data Analytics & Künstlicher Intelligenz birgt großes Potential bei der Bewältigung künftiger und akuter Challenges. Lernen Sie anhand von 17 bewährten Use Cases, welche Lösungen sich in der Praxis bewähren.

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## Quantum Machine Learning

Quantum Machine Learning (QML) ist eine innovative Disziplin, die die Prinzipien des Quantencomputings mit den Methoden des maschinellen Lernens verbindet. Während traditionelles [Machine Learning](https://www.alexanderthamm.com/de/blog/machine-learning-ultimative-ratgeber/) auf klassischen Computern basiert, nutzt QML die einzigartigen Eigenschaften von [Quantencomputern](https://www.alexanderthamm.com/de/data-science-glossar/quantencomputer/), wie Superposition und Verschränkung, um Daten zu verarbeiten und Muster zu erkennen. Dies ermöglicht es QML-Modellen, komplexe **Berechnungen und Datenanalysen mit einer Geschwindigkeit und Genauigkeit durchzuführen, die mit herkömmlichen Computern nicht erreichbar sind**. Die Fähigkeit von Quantencomputern, mehrere Zustände gleichzeitig zu berücksichtigen, eröffnet neue Möglichkeiten für die Datenverarbeitung und das maschinelle Lernen, insbesondere bei der Verarbeitung großer und komplexer Datensätze.

Im DACH-Raum, der sich durch eine fortschrittliche Forschungslandschaft und starke technologische Infrastrukturen auszeichnet, birgt Quantum Machine Learning ein enormes Potenzial. Die Region beheimatet einige der weltweit führenden Forschungseinrichtungen und Unternehmen im Bereich Quantentechnologie und Künstlicher Intelligenz, was eine ideale Grundlage für die Entwicklung und Anwendung von QML bietet. Der Einsatz von QML könnte insbesondere in Bereichen wie der **Automatisierung, Datenanalyse und Optimierung von Prozessen** zu bedeutenden Fortschritten führen. Zudem bietet QML die Möglichkeit, komplexe Probleme in Bereichen wie der Logistik, Energieverwaltung und in der pharmazeutischen Forschung effizienter zu lösen. Die Kombination aus starken akademischen Institutionen und einer dynamischen Industrielandschaft positioniert den DACH-Raum als einen führenden Akteur in der Entwicklung und Anwendung von QML-Technologien. (Quelle: Fraunhofer Big Data and Artificial Intelligence Alliance, [https://www.bigdata-ai.fraunhofer.de/en/publications/quantum-ml.html](https://www.bigdata-ai.fraunhofer.de/en/publications/quantum-ml.html) [https://www.bigdata-ai.fraunhofer.de/en/publications/quantum-ml.html](https://www.bigdata-ai.fraunhofer.de/en/publications/quantum-ml.html)).

## Neurosymbolic AI

Neurosymbolic AI, eine **Fusion aus neuronalen Netzwerken und symbolischer KI**, steht im Zentrum einer bedeutenden Entwicklung im Bereich KI (Quelle: The Alan Turing Institute, [https://www.turing.ac.uk/research/interest-groups/neuro-symbolic-ai](https://www.turing.ac.uk/research/interest-groups/neuro-symbolic-ai)). Diese Technologie zielt darauf ab, Maschinen zu schaffen, die nicht nur Daten verarbeiten, sondern auch die Fähigkeit besitzen, wie Menschen zu verstehen und zu schlussfolgern.

Für die DACH-Region, mit ihrer starken Tradition in der Forschung und Entwicklung, bietet Neurosymbolic AI enorme Möglichkeiten. Es ermöglicht nicht nur **verbesserte Entscheidungsfindung und Automatisierung**, sondern öffnet auch Wege für innovative Anwendungen in kritischen Bereichen wie der Gesundheitsversorgung und der intelligenten Fertigung. Die Integration von symbolischer KI, die auf Regeln und Logik basiert, mit den adaptiven und lernfähigen Eigenschaften [neuronaler Netzwerke](https://www.alexanderthamm.com/de/blog/wie-kuenstliche-neuronale-netze-die-erfolge-des-maschinellen-lernen-ermoeglichen/), kann zu fortschrittlicheren und verlässlicheren KI-Systemen führen, die in der Lage sind, komplexe Probleme zu lösen, die bisherige KI-Modelle nicht bewältigen konnten.

Neurosymbolic AI hat das Potenzial, in einer Vielzahl von Bereichen bahnbrechende Anwendungen hervorzubringen. Ein konkretes Beispiel aus der Praxis könnte die Entwicklung **intelligenter Diagnosesysteme im Gesundheitswesen** sein. Diese Systeme könnten nicht nur medizinische Daten analysieren, sondern auch die zugrundeliegenden biologischen und chemischen Prozesse verstehen und daraus Schlüsse ziehen. Dies würde die Diagnose und Behandlung von Krankheiten erheblich verbessern, indem Ärzten tiefere Einblicke in komplexe medizinische Sachverhalte geboten werden, die über die Fähigkeiten herkömmlicher, datengetriebener KI-Modelle hinausgehen.

Ein weiterer Anwendungsbereich könnte in der intelligenten Fertigung liegen, wo Neurosymbolic AI dazu beitragen könnte, die **Produktionsprozesse zu optimieren**. Maschinen, die mit dieser Technologie ausgestattet sind, könnten nicht nur sensorische Daten erfassen und verarbeiten, sondern auch logische Schlüsse aus diesen Daten ziehen, um Produktionsabläufe zu verbessern, Fehler zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.

## Ethical und Explainable AI

Gerade bei sicherheitskritischen Anwendungen für KI ist es schon allein aus rechtlichen und ethischen Gründen enorm wichtig, algorithmische Entscheidungen nachvollziehen zu können. Man braucht nur an autonomes Fahren, Kreditscoring oder medizinischen Anwendungen zu denken: Welche Faktoren führen zu welchem Ergebnis – und ist das auch so gewünscht? Selbst bei weniger kritischen Entscheidungen spielt die **Interpretierbarkeit des Modells** eine Rolle: Sei es Vertrauen zu den Vorhersagen des Modells zu schaffen oder schlicht die Gründe für den Wert einer Prognose herauszufinden.

Methoden und Tools wie LIME, SHAP, CXPlain oder Global Surrogate Models ermöglichen es, ML-Modelle erklärbarer zu machen. Dieser Data Science Trend wird in den kommenden Jahren eine entscheidende Rolle spielen und den jetzigen **Umgang mit KI deutlich verändern**. In vielen Bereichen spielt [XAI](https://www.alexanderthamm.com/de/blog/grundlagen-von-explainable-ai/) schon heute eine wichtige Rolle – beispielsweise in der KI-basierten Schadenabwicklung für Versicherungen, beim [autonomen Fahren](https://www.alexanderthamm.com/de/blog/vertrauen-autonomes-fahren/), bei Anwendungen von KI im Gesundheitsbereich oder schlicht für die Vertrauensbildung in ein gewisses KI-Modell.

![](https://www.alexanderthamm.com/wp-content/uploads/XAI_DeepDive-Titel-1024x640.jpg)

Unser Blogbeitrag beleuchtet die Wichtigkeit und die Methoden von Explainable AI (XAI) im Licht des EU AI-Acts und ihrer praktischen Anwendungen.

[Explainable AI – Methoden zur Erklärbarbeit von KI-Modellen](https://www.alexanderthamm.com/de/blog/explainable-ai-methoden-zur-erklaerbarbeit-von-ki-modellen/)

## **Ausblick: KI im Jahr 2024 und darüber hinaus**

Die KI-Trends des Jahres 2024 unterstreichen die kontinuierliche Evolution der Technologie und deren zunehmende Integration in verschiedene Wirtschaftszweige und Alltagsanwendungen. Während Quantum Machine Learning und Neurosymbolic AI neue Möglichkeiten in der Datenverarbeitung und Problemlösung eröffnen, stellt die KI-Regulierung sicher, dass diese Entwicklungen im Einklang mit ethischen Standards und gesetzlichen Rahmenbedingungen stehen. Für Unternehmen bietet dies eine einzigartige Gelegenheit, an der Spitze dieser innovativen Welle zu stehen und die Vorteile der Künstlichen Intelligenz voll auszuschöpfen, während sie verantwortungsbewusst auf die Herausforderungen und Chancen reagieren, die diese Technologien mit sich bringen. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der Anpassungsfähigkeit, der kontinuierlichen Bildung und der proaktiven Auseinandersetzung mit den sich schnell entwickelnden KI-Trends und deren Auswirkungen auf die globale Wirtschaft und Gesellschaft.

#### Autor:innen

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#### Lukas Lux

Lukas Lux ist Werkstudent im Bereich Customer & Strategy bei der Alexander Thamm GmbH. Neben seinem Studium des Sales Engineering & Product Management mit dem Schwerpunkt IT-Engineering beschäftigt er sich mit den aktuellsten Trends und Technologien im Bereich Data & AI und stellt diese in Zusammenarbeit mit unseren \[at\]Experten für euch zusammen.

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