Generative und verantwortungsvolle KI bestimmen 2024 die Diskussion über Data Science. Die meisten Unternehmen nutzen KI in irgendeiner Form, viele erproben große Sprachmodelle. Der DORA-Bericht beschreibt höhere Produktivität und Arbeitszufriedenheit bei frühen Anwendern, warnt aber vor instabilem Code bei ungeeignetem Einsatz. Mehr als ein Drittel der Teams berichtete von geringerem Vertrauen und leichten Leistungseinbußen. KI kann Analysen und Modellentwicklung beschleunigen, benötigt jedoch menschliche Kontrolle und klare Regeln
Wichtige Entwicklungen:
- KI und maschinelles Lernen integrieren: Datenteams gehen über Experimente hinaus und binden KI in Produkte und Verarbeitungsketten ein. AutoML wird leistungsfähiger, während Modellversionierung, Überwachung und automatisierte MLOps-Abläufe zum Standard werden. Cloud-Dienste wie Vertex AI und Azure AI erleichtern die Bereitstellung
- Datenschutz und föderiertes Lernen: Die konsequente Anwendung der DSGVO und der bevorstehende AI Act stärken Verfahren zum Schutz personenbezogener Daten. Beim föderierten Lernen werden Modelle auf Geräten trainiert; synthetische Daten ermöglichen weitere Nutzungsmöglichkeiten mit geringerem Datenschutzrisiko. Für viele Anwendungen in Europa wird erklärbare KI verlangt
- Echtzeit- und Edge-Analyse: Kafka, Pulsar und KI am Netzwerkrand liefern Erkenntnisse unmittelbar beim Auftreten von Ereignissen. Das ist besonders für Finanzdienste, IoT und Onlinedienste wichtig
- Infrastruktur als Code für Daten: Werkzeuge nach dem Vorbild von Terraform verwalten Datenpipelines und Data Warehouses. DataOps-Abläufe werden in Git versioniert; CI/CD übernimmt Prüfungen der Datenqualität
- KI-Governance und Ethik: Unternehmen schaffen Ethikgremien und Prüfverfahren. Sie reduzieren Verzerrungen, verbessern Transparenz und richten sich nach europäischen Leitlinien. Modelle werden geprüft und bei Bedarf mit menschlicher Kontrolle in den Ablauf eingebunden
Diese Entwicklungen zeigen ein reiferes Fachgebiet, das leistungsfähige KI nutzt und sich zugleich mit ihren Folgen auseinandersetzt. Unternehmen, die fortgeschrittene Datenanalyse mit verlässlicher Governance verbinden, sind für die datengetriebene Wirtschaft 2024 gut aufgestellt