{"id":52568,"date":"2019-11-11T00:00:00","date_gmt":"2019-11-10T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/gartner-hype-cycle-2019-razbor-polyotov"},"modified":"2020-02-18T14:00:20","modified_gmt":"2020-02-18T11:00:20","slug":"gartner-hype-cycle-2019-razbor-polyotov","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/gartner-hype-cycle-2019-razbor-polyotov","title":{"rendered":"Gartner Hype Cycle 2019: Analyse der Entwicklungen","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Wir haben die KI-Technologien von 2019 systematisch analysiert und sie schamlos mit den Prognosen von 2017 verglichen.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Gartner Hype Cycle 2019: Analyse der Entwicklungen\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/9e39aceb55783b5f072efe5b0a94672c.jpeg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<p>Zun\u00e4chst, was ist der Gartner Hype Cycle? Es handelt sich um eine Art Reifezyklus f\u00fcr Technologien, genauer gesagt, um den \u00dcbergang von der Hype-Phase zu deren produktiver Nutzung. Jetzt folgt ein Diagramm mit einer \u00dcbersetzung, um das anschaulich darzustellen. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.gartner.com\/en\/research\/methodologies\/gartner-hype-cycle\">Jeder, der in f\u00fcnf Jahren die H\u00e4lfte seiner Nutzer verliert, gilt als gro\u00dfer dicker Verlierer. Ihr m\u00fcsst im Trend der Plattformen bleiben. Aber genau hier wird euch der Verzicht auf die Unterst\u00fctzung \u00e4lterer Versionen letztlich zum Verh\u00e4ngnis. Denn jedes Mal, wenn ihr einen Teil der Entwickler verliert, verliert ihr (a) sie f\u00fcr immer, weil sie w\u00fctend auf euch sind wegen Vertragsbruchs, und (b) gebt sie euren Konkurrenten.<\/a><\/noindex>. Unten sind die Erkl\u00e4rungen.<br \/>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Gartner Hype Cycle 2019: Analyse der Entwicklungen\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/18e511b34c2a7c007f1b4e01acfb0ef4.jpeg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Erste Phase. \u0336W\u0336u\u0336t\u0336. <strong>Einf\u00fchrung.<\/strong> Die Technologie wird eingef\u00fchrt, zun\u00e4chst von aufgeschlossenen Nerds diskutiert, dann auch von einer begeisterten \u00d6ffentlichkeit; die Aufregung steigt allm\u00e4hlich an.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Zweite Phase. \u0336H\u0336andel\u0336. <strong>Der Gipfel \u00fcbertriebener Erwartungen.<\/strong> Irgendwann sprechen alle \u00fcber die Technologie, versuchen, sie zu implementieren, und die Einfallsreichsten \u2013 sie teuer zu verkaufen.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Dritte Phase. \u0336D\u0336e\u0336p\u0336r\u0336e\u0336s\u0336s\u0336i\u0336o\u0336n\u0336. <strong>R\u00fcckgang des Interesses.<\/strong> Die Technologie wird aktiv umgesetzt, scheitert jedoch h\u00e4ufig aufgrund von M\u00e4ngeln und Einschr\u00e4nkungen. \"Das ist alles Quatsch!\" \u2013 h\u00f6rt man hier und da. Der Hype sinkt abrupt (der Preis oft auch).<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Vierte Phase. \u0336A\u0336blehnung\u0336. <strong>Arbeit an den Fehlern.<\/strong> Die Technologie wird verbessert, Probleme werden gel\u00f6st. Nach und nach versuchen Unternehmen vorsichtig, die Technologie zu implementieren, und hurra, alles klappt hervorragend.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>F\u00fcnfte Phase. \u0336A\u0336n\u0336n\u0336ahme\u0336. <strong>Produktive Arbeit.<\/strong> Die Technologie erobert ihren wohlverdienten Platz auf dem Markt und funktioniert ruhig, entwickelt sich weiter und gef\u00e4llt.<\/p>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"chto-v-trende\">Was ist im Trend?<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>Zur\u00fcck zum Hype-Zyklus 2019. Die Firma Gartner <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.gartner.com\/smarterwithgartner\/top-trends-on-the-gartner-hype-cycle-for-artificial-intelligence-2019\">hat<\/a><\/noindex> wird im September einen Bericht ver\u00f6ffentlichen, der zeigt, in welcher Phase sich die Technologien der k\u00fcnstlichen Intelligenz befinden und wann sie produktiv arbeiten werden. Das Diagramm ist unten, die Kommentare unter dem Diagramm.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Gartner Hype Cycle 2019: Analyse der Entwicklungen\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/e97ad21859354ea40467c07c99537f65.jpeg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><\/p>\n<p>Mit gro\u00dfem Abstand und bereits in der Phase \"Produktive Arbeit\" befinden sich die Technologien \"Spracherkennung\" und \"Prozessbeschleunigung mittels GPU\". Das bedeutet, dass sie schnell angewendet werden m\u00fcssen, denn sie bieten bereits einen Wettbewerbsvorteil f\u00fcr ihre Besitzer.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Maschinelles Lernen (AutoML) und Chatbots befinden sich momentan auf dem Gipfel des Hypes. Das hei\u00dft, alle sprechen dar\u00fcber, viele implementieren, aber um die Technologien auf das gew\u00fcnschte Niveau zu bringen, wird es zwischen 2 und 5 Jahren dauern.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Die uns vertrauten Maschinen sind ebenfalls mehr als im Trend. Die Technologie \"autonome Fahrzeuge\" tastet fast den Boden ab. In diesem Fall ist das gut, denn es steht produktive Arbeit bevor. Laut Gartner werden jedoch mindestens 10 Jahre ben\u00f6tigt, um sie zu entwicklen und anzupassen.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Wo sind heute die einst gehypten Drohnen und die virtuelle Realit\u00e4t? Alles ist wie gewohnt \u2013 Gartner hat Drohnen in den Bereich Edge AI (Kategorien, die an KI grenzen) aufgenommen, und die virtuelle Realit\u00e4t ist Teil der Augmented Intelligence (erweiterte Intelligenz) geworden. Beide Themen sind \u00fcbrigens derzeit in der Startphase und haben eine positive Prognose: 2-5 Jahre bis zur produktiven Markteinf\u00fchrung.<\/p>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"perspektivy\">Aussichten<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>Aus vielversprechenden Funktionen: Roboter-Software zur Automatisierung von Prozessen (Robotic Process Automation Software) \u2013 klingt furchterregend, aber in Wirklichkeit ersetzt ein Roboter routinem\u00e4\u00dfige T\u00e4tigkeiten. Ein Albtraum f\u00fcr geringqualifiziertes Personal; allerdings <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.oracle.com\/a\/ocom\/docs\/artificial-intelligence\/hbr-pulse-survey.pdf\">Untersuchung<\/a><\/noindex> behauptet die Harvard Business Review: Es wird keine Entlassungen geben, aber die Produktivit\u00e4t wird steigen. Es gibt <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=iZJ6W803zaU\">Gr\u00fcnde<\/a><\/noindex> daran zu glauben. Die Technologie wird in 2 Jahren den H\u00f6hepunkt der Unbeliebtheit und allgemeinen Verachtung \u00fcberwinden und sich dann \u00fcberall verbreiten.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Von Technologien, \u00fcber die Evangelisten und Influencer aller Art in der Zukunft massenhaft berichten werden, hat insbesondere \u201eneuro-morphe Hardware\u201c Interesse geweckt. Dabei handelt es sich um elektrische Ger\u00e4te (Chips), die <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/neuromorphic-hardware-trying-to-put-brain-into-chips-222132f7e4de\">biologische Strukturen unseres Nervensystems in Bezug auf Energieeffizienz imitieren. Um es stark zu vereinfachen, geht es um superschnelle Verarbeitung dank Arbeitsteilung (asynchroner Aktualisierung der Neuronen). Solche Giganten wie IBM und Intel sind bereits damit besch\u00e4ftigt, neuro-morphe Chips zu entwickeln. Aber die Armee von John Connor hat Zeit, sich auf den Tag der Rechnung vorzubereiten \u2013 Gartner hat der Reife der Technologie ganze 10 Jahre einger\u00e4umt.<\/a><\/noindex> Zur digitalen Ethik (Digital Ethics), was besonders ist, spricht man viel, aber der Implementierungsdruck ist gering. Der Bereich wurde zu einer eigenen Kategorie der KI-Dom\u00e4nen erkl\u00e4rt: Es wird angedeutet, dass einige ethische Prinzipien, Normen und Standards f\u00fcr die Datenerfassung und die Implementierung von KI im Alltag festgelegt werden sollten, damit es so ist wie bei <\/p>\n<p><\/p>\n<p>den Menschen <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.practicalethics.ox.ac.uk\/ai-and-digital-ethics\">Menschen<\/a><\/noindex>2017 vs 2019 <\/p>\n<p><\/p>\n<h3 id=\"2017-vs-2019\">Lustig, aber 2017 war alles<\/h3>\n<p><\/p>\n<p>anders <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.gartner.com\/smarterwithgartner\/top-trends-in-the-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2017\/\">, nicht einmal einen eigenen Hype-Zyklus f\u00fcr KI gab es: KI-Technologien gingen im Schlepptau der aufkommenden Technologien (Emerging Technologies) zusammen mit Blockchain und erweiterter Realit\u00e4t.<\/a><\/noindex>Maschinelles Lernen und Deep Learning waren 2017 auf dem Hype-Olymp, und 2019 setzten sie ihren Weg in Richtung R\u00fcckgang fort, sprich <\/p>\n<p><\/p>\n<p>produktive Arbeit. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/vc.ru\/tribuna\/81813-zhivoy-primer-kompyuternogo-zreniya-v-promyshlennosti\">produktiv arbeiten<\/a><\/noindex>. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>\u00dcbrigens, die Drohnen durchliefen im Jahr 2019 einen R\u00fcckgang, bevor sie in Richtung eines erneuten Anstiegs gingen. Und so etwas passiert, ja. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Im Jahr 2019 kamen 8 neue Technologien in den Zyklus. Dazu geh\u00f6ren KI-Cloud-Dienste (Cloud Services), KI-Marktpl\u00e4tze (Marketplaces) und Quantencomputing mit KI (Quantum Computing). Im Allgemeinen gut bekannte (in engen Kreisen) Werkzeuge, die beginnen, auf AI-Schienen gesetzt zu werden.<\/p>\n<p>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/475032\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0420\u0430\u0437\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b\u0438 AI \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 2019 \u043f\u043e \u043f\u043e\u043b\u043e\u0447\u043a\u0430\u043c \u0438 \u0431\u0435\u0441\u0441\u0442\u044b\u0434\u043d\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u043b\u0438 \u0438\u0445 \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043e\u043c 2017 \u0433\u043e\u0434\u0430. \u0412\u043e-\u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 Gartner Hype Cycle? \u042d\u0442\u043e \u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u0440\u043e\u0434\u0430 \u0446\u0438\u043a\u043b 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