GenAI treibt Innovation voran – GenAI drives innovation

In der dritten Ausgabe des TechRadar by Devoteam sind ein Drittel der Technologien KI-bezogen oder KI-gesteuert. Die starke Präsenz dieser Technologien zeigt, wie schnell sich die generative KI entwickelt hat. Sie zwingt die Unternehmen, ihre technologische Ausrichtung zu überdenken, ihre Prioritäten neu zu bewerten und ihre Strategien entsprechend anzupassen.

Denn der Einsatz von generativer KI revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten. Der Wandel bietet Chancen, birgt aber auch neue Risiken, die es zu bewältigen gilt. Die Zukunft der Unternehmen hängt davon ab, wie sie diese technologischen Veränderungen annehmen und umsetzen. Dabei gilt es, die Balance zu halten, die mit GenAI verbundenen Risiken zu beherrschen und gleichzeitig die Möglichkeiten voll auszuschöpfen.

„Wir stehen am Beginn einer Ära, in der Technologien – sei es in der Informatik, der Kommunikation, im Gesundheitswesen oder in der Industrie – stark von künstlicher Intelligenz geprägt sind. Heutzutage wird es immer offensichtlicher, dass neu entstehende Technologien entweder von Natur aus mit generativen KI-Fähigkeiten ausgestattet sind oder durch intelligente Systeme stark verbessert werden“, erklärt Gert Jan van Halem, CTO der Devoteam Group. „Unternehmen brauchen ein technisches Umfeld, das KI ermöglicht. Dazu gehören der Umstieg auf die Cloud und ein striktes Datenmanagement. Das Aufkommen von GenAI erfordert zudem neue Kompetenzen für die Entwicklung und den sinnvollen Einsatz neuer Lösungen“, fügt er hinzu.

Enormes Potenzial für KI

GenAI wird sich durch die Integration in gängige Werkzeuge immer schneller verbreiten. Technologische Entscheidungen müssen daher das Wachstum von GenAI berücksichtigen und gleichzeitig zentrale Herausforderungen wie Sicherheit, Ethik und Humanressourcen angehen.

TechRadar von Devoteam 2024 im Fokus

Digitale Unternehmen und Produkte: Die Unternehmen legen den Schwerpunkt auf Rationalisierung, Optimierung und Betriebseffizienz statt auf Innovation und die Eroberung neuer Märkte. Sie bevorzugen bewährte Lösungen, die einen schnellen ROI garantieren. Generative KI (GenAI) erweist sich als besonders effektiv, um diese Produktivitätsziele zu erreichen. Werkzeuge zur Unterstützung der Entwicklung sind von Hyperscalern (Gemini von Google, GitHub Copilot von Microsoft, Code Whisperer von Amazon usw.) und großen Softwareanbietern erhältlich, um die Implementierung von Lösungen wie Einstein for Developers von Salesforce und Now Assist von ServiceNow zu erleichtern.

Datengetriebene Intelligenz: Unternehmen setzen weiterhin auf Cloud-Datenplattformen. Gleichzeitig verbessern Technologieanbieter ihre Lösungen, um eine optimale Datennutzung zu ermöglichen, den internen und externen Austausch zu fördern, Daten von Dritten zu integrieren und unstrukturierte Daten effizient zu verarbeiten. Die größten Sorgen der Unternehmen betreffen jedoch das Datenmanagement und die Datennutzung. Damit gewinnen Governance, Compliance, Datenschutz, Souveränität und Ethik an Relevanz. Es entstehen technologische Lösungen, die diese Herausforderungen angehen, indem sie die Definition, Anwendung und Kontrolle von Regeln erleichtern, insbesondere für größere und vielfältigere Datenmengen, Infrastrukturen und Organisationen; Beispiele sind DatGalaxy, ThoughtSpot und auch CastorDoc.

Dezentrale Cloud: Mit immer komplexeren und vielfältigeren Cloud-Umgebungen gewinnen Überlegungen zur Cloud-Architektur wieder an Bedeutung. Kubernetes bleibt für die Entwicklung nativer Cloud-Anwendungen unverzichtbar, während neue Lösungen wie Kyverno und Submariner in diesem dynamischen Ökosystem entstehen. Die Einführung von KI zur Bewältigung der zunehmenden Komplexität von Cloud-Umgebungen, insbesondere im Kontext von Sovereign Clouds, wird in den kommenden Monaten erwartet und stellt einen wichtigen Fortschritt in diesem sich ständig weiterentwickelnden Bereich dar.

Geschäftsautomatisierung: Anbieter von Hyperautomatisierungssoftware haben das Potenzial der generativen KI schnell erkannt und damit begonnen, ihre Portfolios durch die Integration von großen Sprachmodellen (LLMs), proprietär oder Open Source, in ihre Konversationsschnittstellen zu bereichern. Beispiele hierfür sind Einstein GPT von Salesforce, Now Assist von ServiceNow, Copilot von Microsoft, Bard und Gemini von Google, Project Morpheus von Outsystems und viele andere. In diesem Bereich steckt die generative KI jedoch noch in den Kinderschuhen, und ihre Entwicklung wird durch Faktoren wie fehlendes Know-how, unzureichende technologische Reife und isolierte Daten behindert.

Vertrauen und Cybersicherheit: In dem Maße, in dem Unternehmen ihre Informationssysteme modernisieren und die Cloud in großem Maßstab nutzen, gewinnt auch die Cloud-Sicherheit an Bedeutung. Trotz des hohen Sicherheitsniveaus, das die Anbieter von Cloud-Diensten bieten, zeigen die jüngsten Vorfälle, dass zusätzliche Lösungen erforderlich sind. Zwei wichtige Punkte sind die Sicherheit von Multi-Cloud-Umgebungen und das Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM).

Technologien wie Active Roles, JumpCloud und Akeyless, die im TechRadar von Devoteam 2024 vorgestellt werden, adressieren diese Probleme. Generative KI wird sowohl von Angreifern als auch von Verteidigern eingesetzt. Auf der Angriffsseite führt ihr Einsatz zu ausgefeilteren Angriffsstrategien, auf der Verteidigungsseite ermöglicht sie die automatische Erkennung von sicherheitsrelevanten Vorfällen, wie der Security Copilot von Microsoft zeigt.

Nachhaltigkeit durch Digitalisierung: Dank aktueller Technologien, insbesondere cloudbasierter Datenplattformen, können Unternehmen ihre Umweltberichterstattungs- und -managementlösungen selbst erstellen, zum Beispiel mit Boavizta, Granulate oder planA. Die Entscheidung zwischen Eigenentwicklung oder Kauf hängt von der Geschäftstätigkeit, der Organisation und dem Reifegrad des Unternehmens ab, wobei der Schwerpunkt auf der Datenmenge und -verteilung liegt. Automatisierung spielt hier eine wesentliche Rolle, um die Datenerfassung zu beschleunigen.

Was die künstliche Intelligenz anbelangt, so zeichnet sich bereits ab, dass sie bei der Bewältigung der Komplexität der Quellen, bei der Ermittlung von Optimierungsbereichen und bei der Einbeziehung von Umweltaspekten in die Entscheidungsfindung von Nutzen sein wird. Sie kann auch zu ressourceneffizienteren Prozessen und Produkten beitragen. Aufgrund der erforderlichen Rechenressourcen muss jedoch das Kosten-Nutzen-Verhältnis für die Umwelt geprüft werden.

In the third edition of Devoteam’s TechRadar, one third of the technologies are AI-related or AI-driven. The strong presence of these technologies shows how fast generative AI has developed. It is forcing companies to rethink their technological focus, reassess their priorities and adapt their strategies accordingly.

This is because the use of generative AI is revolutionizing the way companies work. This change brings opportunities, but also new risks that must be managed. The future of businesses depends on how they embrace and implement these technological changes. It is important to strike a balance between managing the risks associated with GenAI and taking full advantage of the opportunities.

„We are at the beginning of an era in which technologies – whether in IT, communications, healthcare or industry – are heavily influenced by artificial intelligence. Today, it is becoming increasingly clear that emerging technologies are either inherently equipped with generative AI capabilities or greatly enhanced by intelligent systems,“ explains Gert Jan van Halem, CTO of Devoteam Group. „Businesses need a technical environment that enables AI. This includes moving to the cloud and strict data management. The emergence of GenAI also requires new skills for the development and meaningful use of new solutions,“ he adds.

Huge potential for AI

GenAI will proliferate more rapidly as it is integrated into common tools. Technology decisions must therefore take into account the growth of GenAI, while addressing key challenges such as security, ethics and human resources.

Devoteam 2024 TechRadar in focus

Digital businesses and products: Companies are focusing on streamlining, optimization and operational efficiency rather than innovation and conquering new markets. They prefer proven solutions that guarantee a fast ROI. Generative AI (GenAI) is proving particularly effective in achieving these productivity goals. Development support tools are available from hyperscalers (Google’s Gemini, Microsoft’s GitHub Copilot, Amazon’s Code Whisperer, etc.) and major software vendors to facilitate the implementation of solutions such as Salesforce’s Einstein for Developers and ServiceNow’s Now Assist.

Data-driven intelligence: Enterprises continue to rely on cloud data platforms. At the same time, technology vendors are improving their solutions to enable optimal data use, promote internal and external sharing, integrate third-party data, and efficiently process unstructured data. However, data management and use remain the biggest concerns for organizations. As a result, governance, compliance, privacy, sovereignty and ethics are becoming increasingly important. Technology solutions are emerging that address these challenges by making it easier to define, apply and control rules, especially for larger and more diverse data volumes, infrastructures and organizations; examples include DatGalaxy, ThoughtSpot and also CastorDoc.

Distributed Cloud: As cloud environments become more complex and diverse, cloud architecture considerations are re-emerging. Kubernetes remains essential for developing native cloud applications, while new solutions such as Kyverno and Submariner are emerging in this dynamic ecosystem. The introduction of AI to manage the increasing complexity of cloud environments, particularly in the context of sovereign clouds, is expected in the coming months and represents a major advance in this ever-evolving field.

Business Automation: Hyperautomation software vendors have been quick to recognize the potential of generative AI and have begun to enrich their portfolios by integrating large language models (LLMs), proprietary or open source, into their conversational interfaces. Examples include Salesforce’s Einstein GPT, ServiceNow’s Now Assist, Microsoft’s Copilot, Google’s Bard and Gemini, Outsystems‘ Project Morpheus, and many others. However, generative AI is still in its infancy in this area, and its development is hampered by factors such as a lack of expertise, insufficient technological maturity, and siloed data.

Trust and cybersecurity: As organizations modernize their information systems and embrace the cloud at scale, cloud security becomes increasingly important. Despite the high level of security offered by cloud service providers, recent incidents show that additional solutions are needed. Two key issues are the security of multi-cloud environments and identity and access management (IAM).

Technologies such as Active Roles, JumpCloud and Akeyless, which will be featured in Devoteam 2024’s TechRadar, address these issues. Generative AI is used by both attackers and defenders. On the attack side, its use leads to more sophisticated attack strategies; on the defense side, it enables automatic detection of security-related incidents, as Microsoft’s Security Copilot shows.

Sustainability through digitalization: Thanks to current technologies, especially cloud-based data platforms, companies can create their own environmental reporting and management solutions, for example with Boavizta, Granulate or planA. The decision to build or buy depends on the company’s business, organization and maturity, with a focus on data volume and distribution. Automation plays a key role in speeding up data collection.

Artificial intelligence is already proving useful in managing the complexity of sources, identifying areas for optimization, and incorporating environmental considerations into decision-making. It can also contribute to more resource-efficient processes and products. However, due to the computational resources required, the cost-benefit ratio for the environment needs to be examined.