Wie sieht KI 2030 aus?

AGI-Diskussion

• Definitions-Streit verschärft.

• Top-Anbieter behaupten Nähe.

• Skeptiker betonen Limits.

• Regulatorische Diskussion.

• Auswirkung auf Investment.

Multi-Modal-Standard

• Text + Bild + Video + Audio integriert.

• Standard für Top-Modelle.

• Use-Cases erweitern sich.

• Cost sinkt.

• Edge-Deployment möglich.

Agents

1. Komplexe Multi-Step-Workflows.

2. Eigenstaendige Aktionen.

3. Standard für Routine-Workflows.

4. Cost-Effizienz wichtig.

5. Mensch-im-Loop bei Hoch-Risiko.

EU-AI-Act

• Voll wirksam.

• Konformitäts-Standards etabliert.

• Hoch-Risiko-Systeme strikt reguliert.

• Globaler Standard-Effekt.

• Kreativität vs Compliance-Spannung.

Open-Source vs Frontier

• Open-Weight-Modelle (Llama, Mistral, DeepSeek) catch-up.

• Frontier-Models (GPT, Claude, Gemini) noch vorn.

• Cost-Konvergenz.

• Spezialisierte Open-Models.

• Pro Use-Case anders.

KI-Native-Geschäftsmodelle

1. AI-Pure-Plays wachsen.

2. Etablierte Firmen mit KI-Strategie.

3. Disruption in Service-Industrie.

4. Neue Berufe.

5. Alte Berufe transformiert.

Skill-Verschiebung

• KI-Kollaboration als Pflicht-Skill.

• Prompt-Engineering Standard.

• Daten-Kompetenz.

• Kritisches Denken (gegen Halluzination).

• Soft-Skills wertvoller.

Anti-Patterns

• KI-Hype ohne Strategie.

• Defensive Position (Innovations-Verlust).

• Compliance-Theater.

• Skill-Aufbau verzögert.

• Mitarbeitende nicht eingebunden.