In dieser Woche versammelten sich 30.000 Menschen in Las Vegas, um die neuesten Entwicklungen von Google Cloud zu erfahren. Dabei stand generative KI im Rampenlicht, so stark, dass man fast vergessen könnte, dass Google Cloud in erster Linie ein Anbieter von Cloud-Infrastrukturen und -Plattformen ist. Die Kerngeschäftsbereiche erhielten kaum Aufmerksamkeit, es sei denn, sie wurden im Kontext der generativen KI erwähnt.
Google kündigte zahlreiche KI-Verbesserungen an, die es Kunden ermöglichen sollen, das große Sprachmodell Gemini effektiv zu nutzen und die Produktivität auf der Plattform zu steigern. Die Hauptansprache am ersten Tag und die Entwickleransprache am folgenden Tag waren gespickt mit Demos, die die Leistungsfähigkeit dieser Lösungen demonstrieren sollten. Allerdings wirkten viele dieser Beispiele etwas zu simplifiziert, insbesondere wenn man bedenkt, dass sie in eine zeitlich begrenzte Keynote eingepasst werden mussten. Die Beispiele stützten sich hauptsächlich auf das Google-Ökosystem, obwohl fast jedes Unternehmen einen Großteil seiner Daten in externen Repositories speichert.
Einige Demos schienen sogar ohne KI machbar zu sein. Bei einer E-Commerce-Demo rief der Präsentator beispielsweise den Verkäufer an, um eine Online-Transaktion abzuschließen. Dies sollte die Kommunikationsfähigkeiten eines Verkaufsbots demonstrieren, hätte jedoch leicht vom Käufer selbst auf der Website durchgeführt werden können.
Generative KI bietet dennoch leistungsstarke Anwendungsfälle, sei es beim Erstellen von Code, beim Analysieren eines Inhaltskorpus mit anschließender Abfragemöglichkeit oder beim Verstehen von Logdaten, um herauszufinden, warum eine Website ausgefallen ist. Die von Google eingeführten aufgaben- und rollenbasierten Agenten könnten Einzelpersonen wie Entwicklern, Kreativen und anderen Mitarbeitern dabei helfen, generative KI auf greifbare Weise zu nutzen.
Dennoch schien es, als würde Google bei der Entwicklung von KI-Tools basierend auf eigenen Modellen im Vergleich zur Nutzung von Lösungen, die Google und andere Anbieter für ihre Kunden entwickeln, viele Hindernisse übergehen. Obwohl versucht wurde, die Implementierung als einfach darzustellen, stellt sie in Wirklichkeit eine enorme Herausforderung dar, insbesondere in großen Organisationen.
Technologischer Wandel ist nicht einfach
Wie bei anderen technologischen Fortschritten der letzten 15 Jahre, sei es Mobiltechnologie, Cloud, Containerisierung oder Marketingautomatisierung, werden diese mit großen Versprechungen geliefert. Jede dieser Innovationen bringt jedoch ihre eigenen Komplexitäten mit sich, und große Unternehmen agieren vorsichtiger, als man sich vorstellen mag. KI scheint eine größere Herausforderung zu sein, als Google oder andere große Anbieter zugeben möchten.
Was wir aus früheren Technologieverschiebungen gelernt haben, ist, dass sie oft mit viel Hype einhergehen und zu großer Ernüchterung führen können. Selbst Jahre später gibt es immer noch große Unternehmen, die von diesen fortgeschrittenen Technologien profitieren könnten, sich jedoch nur zögerlich damit beschäftigen oder sogar ganz darauf verzichten, Jahre nachdem sie eingeführt wurden.
Es geht immer um die Daten
Große Anbieter wie Google stellen die Implementierung dieser Lösungen als einfach dar, doch wie bei jeder anspruchsvollen Technologie bedeutet eine einfache Frontend-Anwendung nicht zwangsläufig eine unkomplizierte Backend-Implementierung. Wenn die Datenbasis nicht in Ordnung ist, wird es sehr schwierig, sie in den Zustand zu versetzen, den LLMs für spezifische Anwendungsfälle benötigen.
Vineet Jain, CEO von Egnyte, einem Unternehmen, das sich auf Speicherung, Governance und Sicherheit konzentriert, sieht zwei Arten von Unternehmen: solche, die bereits erhebliche Schritte in die Cloud unternommen haben und denen die Einführung generativer KI leichter fallen wird, und solche, die langsam agieren und wahrscheinlich Schwierigkeiten haben werden. Viele Unternehmen, die noch immer einen Großteil ihrer Technologie vor Ort haben, müssen zunächst ihre Datenprobleme lösen, bevor sie generative KI effektiv nutzen können.
Die von Google entwickelten Tools sollen Dateningenieuren helfen, Datenpipelines zu erstellen und Datenquellen innerhalb und außerhalb des Google-Ökosystems zu verbinden. Das könnte in Unternehmen, die bereits weiter in ihrer digitalen Transformation sind, hilfreich sein. Für Unternehmen, die noch keine bedeutenden Schritte in diese Richtung unternommen haben, könnten sich jedoch weitere Schwierigkeiten ergeben, selbst mit diesen Tools.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass generative KI, wie bei dem Google Cloud Next Event gezeigt, zwar beeindruckend ist, die vollständige Ausnutzung dieser Technologien jedoch noch eine Weile auf sich warten lassen könnte.
In diesem Sinne,
herzlichst Ihr,
Mirza M. Oezoglu
