Snowflake hat kürzlich seinen Data Trends Report 2024 veröffentlicht. Aus diesem geht hervor, dass bei Chatbots zunehmend große Sprachmodelle (Large Language Modells, LLMs) zum Einsatz kommen: Bei fast jeder zweiten LLM-Anwendung, die Entwickler:innen heutzutage programmieren, handelt es sich um einen Chatbot. Der Anteil wuchs dabei seit Mai 2023 von 18 Prozent auf 46 Prozent.
Die neuen Daten zeigen auch eine Kehrtwende von LLM-Anwendungen mit textbasiertem Input (2023: 82 %, 2024: 54 %) zu Chatbots mit iterativer Texteingabe, was es erlaubt, natürliche Konversationen zu führen. Zudem zeigte eine Befragung der Streamlit-Entwickler-Community, dass fast 65 Prozent der Befragten ihre LLM-Projekte beruflich nutzen. Das deutet darauf hin, dass generative KI immer wichtiger wird, um Mitarbeitende produktiver und effizienter zu machen.
Die Basis für diese Ergebnisse sind die Nutzungsdaten von mehr als 9.000 Snowflake-Kunden, die das Data-Cloud-Unternehmen in seinem neuem „Data Trends 2024“-Report zusammenfasst. Das Hauptinteresse galt dabei der Frage, wie sich Unternehmen auf eine Zeit vorbereiten, in der fortschrittliche KI ihre Geschäftsabläufe verändert und beschleunigt.
„Anwendungen mit Chatbots sind auf dem Vormarsch, weil für Menschen diese Art der Interaktion besonders intuitiv ist. Wir gehen davon aus, dass sich dieser Trend fortsetzen wird, denn es wird immer einfacher, LLM-Anwendungen zu entwickeln und bereitzustellen”, erklärt Jennifer Belissent, Principal Data Strategist bei Snowflake.
„Und das insbesondere im Wissen, dass die zugrunde liegenden Daten sicher verwaltet und geschützt sind. Diese Gewissheit ist eine der Grundvoraussetzungen für den geschäftlichen Einsatz von Chatbots, der auch den Nutzererwartungen gerecht wird.”
Über 33.000 LLM-Anwendungen in neun Monaten
Insgesamt haben 20.076 Entwickler:innen der Streamlit-Community von Snowflake innerhalb von neun Monaten an 33.143 LLM-Apps gearbeitet. Wenn es um die Entwicklung von KI-Projekten geht, ist Python die beliebteste Programmiersprache. Sie ist einfach zu verwenden und verfügt über eine aktive Community sowie über ein Ökosystem von Bibliotheken und Frameworks.
In Snowpark, einem Tool, das die Programmiermöglichkeiten in Snowflake erweitert, stieg die Verwendung von Python im vergangenen Geschäftsjahr deutlich schneller als die von Java und Scala – Python wuchs um 571 Prozent, Scala um 387 Prozent und Java um 131 Prozent. Python beschleunigt das Prototyping und Experimentieren – und verstärkt damit auch Lerneffekte, wenn Entwicklerteams sich an innovative KI-Projekte herantasten.
Im Hinblick auf den Ort der Anwendungsentwicklung geht die Tendenz dazu, die LLM-Anwendungen direkt auf der Plattform zu programmieren, auf der auch die Daten verwaltet werden. Darauf deutet ein Anstieg der Snowflake Native Apps zwischen Juli 2023 und Januar 2024 um 311 Prozent hin. Durch die Entwicklung von Anwendungen innerhalb einer Datenplattform fällt der Export von Datenkopien weg.
Unternehmen müssen dadurch ihre Daten nicht zwischen verschiedenen Rechenumgebungen verschieben und können ihre Anwendungen so schneller entwickeln sowie einfacher bereitstellen. Gleichzeitig sind die Kosten für die betriebliche Wartung geringer.
Data Governance rückt für Unternehmen in den Fokus
Die Wichtigkeit von Daten beim Aufstieg generativer KI spiegelt sich in der zunehmenden Nutzung unstrukturierter Daten wider. Snowflake-Kunden haben die Verarbeitung unstrukturierter Daten im vergangenen Jahr um 123 Prozent gesteigert. Nach IDC-Schätzungen sind bis zu 90 Prozent der weltweiten Daten unstrukturierte Videos, Bilder und Dokumente. Eine saubere Datengrundlage verschafft Sprachmodellen einen Vorsprung, sodass die Erschließung dieser ungenutzten 90 Prozent von großem Wert ist.
„Bei Data Governance geht es nicht darum, Daten unter Verschluss zu halten, sondern letztendlich den größten Mehrwert aus ihnen zu ziehen. Der Bereich Governance unterliegt dabei drei Prinzipien: Daten zu kennen, Daten zu sichern und Daten zu nutzen, um Mehrwert zu schaffen. Unternehmen haben sich im Hinblick auf diese Data Governance weiterentwickelt und nutzen mittlerweile eine breite Palette von Kennzeichnungsstandards und -funktionen”, so Belissent.
„Während die Nutzung aller Data-Governance-Funktionen um 70 bis 100 Prozent gestiegen ist, hat die Anzahl der Abfragen geschützter Objekte um 142 Prozent zugenommen. Diese Entwicklung macht deutlich: Wenn Daten sicher verwaltet sind, können sie auch sicher genutzt werden.”
„Für sich genommen zeigt dieser Trend, wie IT-Organisationen mit verschiedenen Herausforderungen umgehen. Zusammengenommen erzählen sie eine größere Geschichte darüber, wie CIOs, CTOs und CDOs ihre Organisationen modernisieren, KI-Experimente in Angriff nehmen und Datenprobleme lösen – alles notwendige Schritte, um die Chancen fortschrittlicher KI zu nutzen.”
„Wichtig zu verstehen ist dabei: Die Ära der generativen KI erfordert keine grundlegende Änderung der Datenstrategie. Stattdessen erfordert sie, die Strategie konsequent voranzutreiben, Silos schneller aufzubrechen und den Zugang zu Datenquellen zu öffnen, unabhängig davon wo genau sie sich im Unternehmen befinden.”
Methodik
Der Data Trends Report 2024 von Snowflake basiert auf anonymisierten Nutzungsdaten aus der Snowflake Data Cloud und den dort integrierten Funktionen und Tools. Das Nutzerverhalten von über 9.000 internationalen Snowflake-Kunden wurde im Report im Hinblick auf Daten- und KI-Nutzung analysiert. Die untersuchten Unternehmen sind in allen großen Branchen vertreten, darunter befinden sich sowohl langjährige Snowflake-Kunden als auch neue Nutzer der Data Cloud.