Wir haben 5 KI-Chatbots nach ihren KI-Prognosen für 2025 gefragt. Hier sind ihre Antworten

Alle fünf Chatbots antworteten, dass sich generative KI weiterentwickeln und in verschiedene Geschäftsabläufe integriert werden werde, um im nächsten Jahr Innovation und Effizienz zu verbessern – insbesondere in den Branchen Gesundheitswesen, Finanzen, Bildung und Fertigung.

Wenn Unternehmen KI in ihre Kerngeschäftsabläufe integrieren, wird die Einführung über das experimentelle Stadium hinausgehen und KI „für strategische Entscheidungen, Prozessoptimierung und Verbesserung des Kundenerlebnisses“ eingesetzt werden, sagte Claude und fügte hinzu, dass die Technologie in Tools und Arbeitsabläufe am Arbeitsplatz eingebettet werde.

Generative KI werde „allgegenwärtig“ sein, sagte ChatGPTo1 und fügte hinzu, dass die Technologie bei der Erstellung von Inhalten und für Kreativität in Marketing, Design und Medienproduktion eingesetzt werde.

Da KI-Modelle immer besser darin werden, realistische und kreative Ergebnisse zu erzielen, wird es „Durchbrüche in Bereichen wie Kunst, Design, Musik und Content-Erstellung“ geben, so Gemini. Gleichzeitig werden Unternehmen branchenübergreifend generative KI integrieren, „um Abläufe zu optimieren, Kundenerlebnisse zu personalisieren und Innovationen voranzutreiben“.

Die KI-gestützte Personalisierung werde im Jahr 2025 „ein noch nie dagewesenes Niveau“ erreichen, sagte ChatGPT4o und fügte hinzu, dass sie „zu einem großen Wettbewerbsvorteil für Unternehmen werden“ werde.

Und KI wird in der Lage sein, Routineaufgaben zu automatisieren und „es den Arbeitnehmern zu ermöglichen, sich auf kognitive Funktionen höherer Ebene zu konzentrieren“, so Gemini. „KI kann zwar bestimmte Rollen ersetzen, schafft aber auch neue Beschäftigungsmöglichkeiten in der KI-Entwicklung, -Wartung und -ethischen Kontrolle.“

ChatGPT 4o sagte auch voraus, dass KI „sich weiter vom Ersatz hin in die Erweiterung entwickeln wird .“ Bis nächstes Jahr „könnten mehr Tools entwickelt werden, die mit Menschen zusammenarbeiten und Produktivität und Kreativität steigern und nicht Rollen vollständig automatisieren.“

Sowohl ChatGPT4o als auch Groq sagten, dass es Fortschritte bei der „erklärbaren KI“ geben werde, also bei KI-Systemen, die ihren Entscheidungsprozess erklären können.

Da sich KI-Unternehmen mit dem Energieverbrauch von Computern befassen, „wird es wahrscheinlich zu einer Verlagerung hin zu kleineren, spezialisierteren Modellen kommen“, sagte ChatGPT4o.

Kleinere, spezialisiertere Modelle werden für reale Anwendungen schneller, günstiger und effizienter sein, sagte ChatGPT4o, da sie für bestimmte Aufgaben und Branchen optimiert werden. Gleichzeitig werden Techniken wie Sparse Modeling oder die Aktivierung nur eines Teils eines Modells für eine bestimmte Aufgabe den Rechenaufwand reduzieren.

Und Initiativen für Open-Source-KI und akademische Forschung „werden sich darauf konzentrieren, riesige Modelle in leichtgewichtige Architekturen zu destillieren, die auf Verbraucherhardware oder Edge-Geräten laufen“, wie etwa Smartphones und Laptops, was sowohl die Einstiegsbarrieren senken als auch die Einführung von KI beschleunigen werde, sagte ChatGPTo1.

Spezialisiertere und effizientere Modelle würden den Energieverbrauch und die Abhängigkeit von der Cloud reduzieren, sagte Copilot und fügte hinzu, dass dies „für eine nachhaltige KI-Entwicklung von entscheidender Bedeutung“ sei. Und Techniken wie die Begrenzung des Stromverbrauchs während des KI-Trainings könnten den Energieverbrauch um bis zu 15 % senken, fügte der Chatbot hinzu.

Gleichzeitig beginnen Unternehmen, in erneuerbare Energien für Rechenzentren und KI-Operationen zu investieren, so Copilot, und reduzieren so den CO2-Fußabdruck.

Energiespeichersysteme wie Batterien werden es Rechenzentren ermöglichen, überschüssige Energie zu speichern, die später genutzt werden kann, sagte Gemini, was die Energieeffizienz verbessern wird.

Gemini sagte außerdem voraus, dass Techniken wie „Modellbereinigung, Quantisierung und Wissensdestillation die Größe und Komplexität von KI-Modellen verringern und so den Energieverbrauch senken werden.“

Groq sagte voraus, dass Edge-KI, also die Bereitstellung von KI-Modellen direkt auf lokalen Edge-Geräten oder Geräten des Internets der Dinge (IoT), mit der zunehmenden Menge der von diesen Geräten generierten Daten an Bedeutung gewinnen wird.

„Dadurch ist eine Echtzeitverarbeitung und eine Analyse von Daten näher an der Quelle ermöglicht , was die Latenz verringert und die Leistung verbessert“, sagt Groq.

Durch die Verlagerung von KI an den Rand wird zudem „der Bedarf an Datenübertragung und zentraler Verarbeitung verringert, was Energie spart“, prognostizierte Copilot.

Und Edge-Computing „wird dazu beitragen, die Privatsphäre der Benutzer zu schützen und strengere Datenschutzanforderungen zu erfüllen“, sagte ChatGPTo1, da es weniger notwendig sein wird, Daten in die Cloud zu senden.

ChatGPT o1 prognostizierte zudem, dass „hocheffiziente KI-Chips mit extrem niedrigem Stromverbrauch in der Unterhaltungselektronik allgegenwärtig sein werden“, damit neuronale Netzwerk-Inferenz ohne Verbindung zur Cloud ermöglicht werden.

Copilot sagte voraus, dass KI-Agenten im nächsten Jahr an häufiger auftreten werden.

„Diese Agenten werden in der Lage sein, komplexe Aufgaben selbstständig auszuführen, was sie zu wertvollen Werkzeugen für Unternehmen macht“, sagte Copilot.

Verbesserte Planungs- und Entscheidungsfähigkeiten werden es autonomen Agenten ermöglichen, „komplexere Aufgaben zu bewältigen“, von der Verwaltung von Finanzportfolios bis hin zur Erstellung personalisierter Inhalte, sagte ChatGPTo1.

ChatGPT o1 sagte, dass multimodale KI – oder ein KI-System , das Text, Bilder, Audio und Video verarbeiten kann – im Jahr 2025 ausgebaut werden wird.

Diese Modelle der nächsten Generation „könnten die Fähigkeiten in Bereichen wie Robotern, autonomem Fahren oder fortgeschrittener Datenanalyse drastisch verbessern“, sagte ChatGPTo1.

Und da KI-Modelle möglicherweise in der Lage sind, Daten über mehrere Sensoren zu verarbeiten, könnten sie das „Kontextverständnis“ verbessern, so ChatGPTo1, und „bei komplexen Aufgaben robuster“ werden.

Claude prognostizierte zudem Fortschritte bei der multimodalen KI, die dazu führen werden, dass KI-Modelle „besser darin werden, Inhalte über verschiedene Medientypen hinweg zu verstehen und zu generieren“.

Da KI immer einflussreicher wird, sagen die Chatbots voraus, dass es im kommenden Jahr weltweit zu mehr regulatorischen Rahmenbedingungen kommen wird.

Copilot sagte, dass die Vorschriften strenger werden, um Probleme wie Voreingenommenheit und Datenschutz anzugehen. Gemini fügte hinzu, dass die Bemühungen, Voreingenommenheit in KI-Algorithmen anzugehen, intensiviert werden, um Fairness und Inklusivität zu gewährleisten.

Gemini sagte außerdem, dass im nächsten Jahr branchenweite Standards und Vorschriften eingeführt werden, „um die ethische Entwicklung und Bereitstellung von KI zu regeln“.

Vorschriften rund um KI „werden wahrscheinlich Anforderungen an Transparenz, Rechenschaftspflicht und vielleicht sogar ‚KI-Lizenzen‘ für den Betrieb bestimmter KI-Systeme mit hohem Risiko beinhalten“, sagte ChatGPT4o.

„Weitere Forschung wird sich darauf konzentrieren, KI-Systeme zuverlässiger und interpretierbarer zu machen und sie mit menschlichen Werten in Einklang zu bringen“, sagte Claude. „Dazu gehört auch die Entwicklung besserer Methoden, um sicherzustellen, dass sich KI-Systeme vorhersehbar und ethisch verhalten.“

Während sich die KI-Branche mit dem enormen Energieverbrauch von Rechenzentren und anderer KI-Infrastruktur auseinandersetzt, sagten die Chatbots Fortschritte bei der KI-Hardware voraus.

Copilot, ChatGPT 4o und o1 sowie Gemini sagten für das nächste Jahr energieeffizientere KI-Prozessoren und Grafikprozessoren (GPUs) voraus, die den zum Ausführen von KI-Modellen benötigten Energiebedarf senken können.

Gemini sagte außerdem, dass Rechenzentren Strategien zur Verbesserung der Kühlsysteme und der Energieeffizienz sowie zur Nutzung alternativer Energiequellen umsetzen werden. Gleichzeitig werden Cloud-Anbieter weiterhin in energieeffiziente Infrastrukturen investieren, sagte Gemini, und Tools zur Optimierung der KI-Workloads anbieten.

Die Platzierung von Rechenzentren in kühleren Klimazonen könnte ebenfalls dazu beitragen, die Kühlkosten zu senken, sagte ChatGPT4o.

„KI selbst kann den Energieverbrauch von Hardware- und Softwaresystemen optimieren“, sagte ChatGPT4o. „KI kann beispielsweise Energienutzungsmuster in Rechenzentren vorhersagen und die Ressourcenzuweisung dynamisch anpassen, um Verschwendung zu minimieren.“