In der sich rasant entwickelnden Technologielandschaft nimmt die Nutzung generativer KI-gestützter Tools stetig zu. Laut einem Bericht von Productboard vom Juni planen neun von zehn Risikokapital-finanzierten Unternehmen, generative KI in ihre Produkte zu integrieren. Fast zwei Drittel dieser Unternehmen wollen diese Technologie sogar noch vor Jahresende einführen.
Dieses gestiegene Interesse fällt mit den jüngsten Entwicklungen und Herausforderungen zusammen, denen sich OpenAI, ein führender Akteur auf diesem Gebiet, gegenübersieht. Da Unternehmen ihre Abhängigkeit von den Tools von OpenAI überdenken, ist die Diversifizierung ihrer KI-Portfolios zu einem wichtigen Diskussionsthema geworden.
Diversifizierung von KI-Portfolios
Angesichts des wachsenden Marktes und Bedenken hinsichtlich der Stabilität von KI-Anbietern überdenken Unternehmen ihre Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter. Die Diversifizierung ihrer KI-Portfolios kann ein strategischer Schritt sein, um Investitionen in Zukunftstechnologien abzusichern. Um CIOs bei fundierten Entscheidungen zu unterstützen, präsentieren wir einen Leitfaden zu den wichtigsten Akteuren und ihren Angeboten im Bereich der generativen KI.
Amazonas
Grundlagenmodelle: Titan
Plattform: Fels
Tools: CodeWhisperer, Amazon Q
Amazons Bedrock-Plattform bietet Unternehmen die Flexibilität, aus einer Reihe von Basismodellen, darunter die AWS Titan-Familie, zu wählen. Nutzer können diese Modelle unverändert verwenden oder mit eigenen Daten anpassen. Amazon Q, derzeit in der Vorschauphase, ist ein interaktiver, KI-gestützter Assistent, der über CodeWhisperer verfügbar ist. Er unterstützt Aufgaben wie Codeerklärung, Anwendungs-Upgrades, Debugging und Optimierung.
Kontext: AWS verfügt über einen wachsenden Marktplatz für Basismodelle, darunter proprietäre und Drittanbieteroptionen, und ist damit ein bedeutender Akteur im Bereich der generativen KI.
Anthropisch
Grundlagenmodelle: Claude, Claude 2
Tools: Claude.ai (kostenlose und kostenpflichtige Versionen), Claude 2.1 (API)
Anthropic, gegründet von ehemaligen OpenAI-Mitarbeitern, stieg im Rahmen von Googles KI-Strategie in den Bereich der generativen KI ein. Claude 2, veröffentlicht im Juli 2023, zeichnet sich durch seine Fähigkeiten in kreativen und literarischen Aufgaben sowie im Programmieren aus. Amazons Investition von 4 Milliarden US-Dollar in Anthropic festigt dessen Position als aufstrebender Akteur in diesem Feld.
GitHub
Grundlagenmodelle: OpenAIs Codex, GPT-4
Tool: Copilot Business
GitHubs Copilot für Unternehmen wurde entwickelt, um die Codeentwicklung zu beschleunigen. Dieser KI-gestützte Programmierassistent integriert sich nahtlos in Code-Editoren, bietet mehrzeilige Funktionsvorschläge, verwaltet Richtlinien und verfügt über eine Chat-Funktion, die auf OpenAIs GPT-4 basiert. Seine rasante Verbreitung unter Entwicklern unterstreicht seinen Nutzen.
GitLab
Fundamentale Modelle: Vertex AI, Anthropic Claude 2, Vertex AI Codey (ermöglicht die Chat-Funktionalität)
Tool: GitLab Duo Suite, einschließlich Duo Chat und Duo Code
GitLab greift in Partnerschaft mit Google Cloud auf anpassbare Basismodelle von Vertex AI zu. Die Duo-Suite unterstützt Entwickler bei der Codeerklärung, Testvorschlägen, Codevereinfachung und sogar bei der Codegenerierung von Grund auf. Wichtig ist, dass dabei kein proprietärer Kundencode als Trainingsdaten verwendet wird.
Grundlagenmodelle: BERT, LaMDA, PaLM 2
Plattform: Vertex AI, Generative AI Studio
Tools: Bard, Duet AI
Googles Vertex AI dient als Marktplatz, auf dem Unternehmen Basismodelle und Tools auswählen können, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind. Duet AI und Bard zeichnen sich durch ihre Leistungsfähigkeit bei verschiedenen Aufgaben aus, vom Verfassen von E-Mails bis hin zur Programmierunterstützung, und respektieren dabei stets die Privatsphäre der Nutzer und diedentder Inhalte.
Meta
Grundlagenmodelle: Llama 2, Code Llama, SeamlessM4T
Metas Bekenntnis zu Open-Source-Prinzipiendent in der kostenlosen Bereitstellung von LLMs für Forschungszwecke. SeamlessM4T, ein neues Basismodell, ist auf Übersetzung und Transkription spezialisiert, während Code Llama sich auf die Codegenerierung konzentriert und ein breites Nutzerspektrum anspricht.
Microsoft
Fundamentale Modelle: Interne und OpenAI
Plattform: Azure AI Machine Learning Studio, Azure OpenAI-Dienst
Tools: Copilot, Bing Chat Enterprise
Die enge Partnerschaft von Microsoft mit OpenAI positioniert das Unternehmen als führend im Bereich generativer KI. Azure bietet verschiedene Basismodelle, darunter solche von Stability AI und Meta. Darüber hinaus verbessert Bing Chat Enterprise, basierend auf der Technologie von OpenAI, Kommunikation und Produktivität.
OpenAI
Grundlagenmodelle: GPT-3.5, GPT-4
Tool: ChatGPT Enterprise
OpenAIs ChatGPT Enterprise, basierend auf seinen grundlegenden Modellen, hat die Aufmerksamkeit von Regierungen, Unternehmen und anderen Interessengruppen auf sich gezogen. Trotz regulatorischer Herausforderungen bleibt OpenAI führend in der Entwicklung generativer KI.
Technologie-Innovationsinstitut
Grundlagenmodelle: Falke
Das Falcon-Modell des Technology Innovation Institute, das in verschiedenen Parametergrößen verfügbar ist, zeichnet sich durch seine umfangreichen Trainingsdaten aus. Das Modell mit 180 Milliarden Parametern ist in logischem Denken und Codierung hervorragend und konkurriert mit Branchengrößen wie Meta und Google.
Writesonic
Grundlagenmodelle: GPT-4
Tool: Chatsonic
Writesonics Chatsonic mit Echtzeit-Datenintegration wird von Unternehmenskunden wie Marriott und PwC genutzt. Es bietet eine breite Palette an Sprachansagen und deckt diverse Anwendungsfälle ab, wodurch es sich als praktikable Alternative zu ChatGPT positioniert.
Schriftsteller
Fundamentale Modelle: Palmyra
Tool: Writer-API
Das Team von Writer's Palmyra, bestehend aus LLM-Absolventen mit umfassender Erfahrung im formalen und geschäftlichen Schreiben, legt größten Wert auf Sicherheit und Branchenkonformität. Dank seines transparenten Ansatzes können Anwender Code, Daten und Modellgewichte überprüfen, was Unternehmen wie L'Oréal und Deloittetrac.
Während CIOs sich im dynamischen Umfeld der generativen KI zurechtfinden müssen, wird deutlich, dass der Markt von Innovation und Wettbewerb geprägt ist. Die Diversifizierung von KI-Portfolios und die sorgfältige Bewertung der Angebote der wichtigsten Akteure sind entscheidend, um das Potenzial dieser transformativen Technologie auszuschöpfen und gleichzeitig Risiken zu minimieren.
