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Databricks-Report zum Stand von KI und Co. Open Source liegt beim LLM-Einsatz hoch im Kurs

Von Martin Hensel 2 min Lesedauer

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Nur rund 18 Monate nach der Einführung von ChatGPT ist Generative KI (GenAI) bereits im Mainstream angekommen: Unternehmen entscheiden sich beim Einsatz von LLMs überwiegend für Open Source. Dies sind einige der wichtigsten Erkenntnisse des aktuellen „State of Data & AI“-Reports von Databricks.

Der Databricks-Report zeigt auch, welche Python-GenAI-Pakete besonders gefragt sind.(Bild: Databricks)
Der Databricks-Report zeigt auch, welche Python-GenAI-Pakete besonders gefragt sind.
(Bild: Databricks)

Mit dem Report „State of Data & AI“ bietet Databricks eine Momentaufnahme der Priorisierung von Daten- und KI-Initiativen in Unternehmen. Als Grundlage dienen Erkenntnisse von über 10.000 globalen Databricks-Kunden, darunter mehr als 300 der „Fortune 500“. Der Bericht zeigt, dass Unternehmen immer mehr auf die Demokratisierung ihrer Daten- und KI-Strategien drängen. Sowohl große Firmen als auch Mittelständler wollen sich diesen Trend zunutze machen und investieren in GenAI. Dabei haben die Firmen erkannt, dass ihre Daten in den entsprechenden Prozessen von zentraler Bedeutung sind, um Kunden ein hochwertiges GenAI-Erlebnis zu bieten.

Quelloffene LLMs sind stark gefragt

Ein Kernergebnis des Berichts: 76 Prozent aller Unternehmen entscheiden sich in Sachen LLMs („Large Language Models“) für Open Source. So machte Meta Llama 3 nur vier Wochen nach seiner Markteinführung bereits 39 Prozent aller Open-Source-Modelle aus. Überraschenderweise sind vor allem stark regulierte Branchen unter den GenAI-Erstanwendern stark vertreten. So entwickelte sich beispielsweise der Finanzdienstleistungssektor mit einem Wachstum von 88 Prozent innerhalb von sechs Monaten am schnellsten.

Der Report zeigt auch, dass mehr als zwei Drittel (70 Prozent) der GenAI-nutzenden Unternehmen Tools und Vektordatenbanken zur Erweiterung ihrer Basismodelle nutzen. Dabei kommt vor allem RAG („Retrieval Augmented Generation“) stark zum Einsatz. Im Bereich Machine Learning stellte sich die Verarbeitung natürlicher Sprache als meistgenutzte und am schnellsten wachsende Anwendung heraus.

Flexibilität und Freiheit sind wesentliche Argumente

Den Trend zu quelloffenen Lösungen unterstreicht zusätzlich die im Report enthaltene Liste der zehn am häufigsten verwendeten Daten- und KI-Produkte: Neun davon fallen in die Kategorie Open Source. Dies ist vor allem darauf zurückzuführen, dass Unternehmen auf die gebotene Flexibilität setzen und dabei gleichzeitig proprietäre Mauern und Einschränkungen vermeiden. Besonders gefragt waren die Low-Code-Plattform Plotly Dash, die Plattform Hugging Face sowie die LangChain-Toolchain.

Der Bericht zeigt im Ergebnis, dass Data Science und KI Unternehmen zu mehr Effizienz verhelfen und GenAI sogar gänzlich neue Möglichkeiten eröffnet. Data-Intelligence-Plattformen liefern einen übergreifenden, zentralen Ort für das gesamte Unternehmen, um Daten und KI zu nutzen. Zudem wurden bereits durch den Einsatz von Machine-Learning-Modellen in der Produkten messbare Vorteile erzielt. Darüber hinaus verfolgen die Unternehmen überwiegend Strategien mit einheitlicher Daten- und KI-Governance.

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