Wenn ein Entwicklerteam zwischen der internen Migration eines KI-Modells oder der Nutzung einer Drittanbieter-API wählen muss, hängt die Antwort im Jahr 2024 nicht mehr nur vom Budget ab. Sie hängt auch von der europäischen Verordnung 2024/1689 ab, die am 1. August 2024 in Kraft trat und vorschreibt, jedes KI-System gemäß seinem Risikoniveau zu dokumentieren und zu bewerten. Die IT-Trends dieses Jahres spiegeln sich in solchen konkreten Anforderungen wider, nicht in futuristischen Versprechungen.
Europäische Verordnung zur KI: Was ändert sich für Entwicklungsteams
Es wird viel über generative künstliche Intelligenz gesprochen, aber selten über die rechtlichen Verpflichtungen, die sie nun umgeben. Die Verordnung (EU) 2024/1689, die am 12. Juli 2024 im Amtsblatt der Europäischen Union veröffentlicht wurde, strukturiert die Nutzung von KI nach Risikokategorien. Anwendungen, die als hochriskant gelten (automatisierte Rekrutierung, Kreditbewertung, biometrische Überwachung), erfordern eine umfassende technische Dokumentation, eine Konformitätsbewertung und eine Nachverfolgung nach der Bereitstellung.
Für Entwickler und Unternehmen gilt: Jedes KI-Projekt muss die Konformität bereits in der Entwurfsphase berücksichtigen. Man kann ein Modell nicht mehr in Produktion geben, ohne die Trainingsdaten nachverfolgt, die Verzerrungen getestet und die Governance formalisiert zu haben. Die Rückmeldungen hierzu variieren: Einige Organisationen haben vorgesorgt, andere entdecken diese Verpflichtungen erst beim Übergang in die Produktion.
Um die Entwicklungen in diesen Themen zu verfolgen, berichtet die Informatik auf Journal du Webmaster regelmäßig über die praktischen Auswirkungen dieser Vorschriften auf die Berufe im digitalen Bereich.
Richtlinie NIS2 und Cybersicherheit: Die Verantwortung liegt bei der Geschäftsführung
Die Richtlinie NIS2 (Richtlinie (EU) 2022/2555) musste bis zum 17. Oktober 2024 von den Mitgliedstaaten umgesetzt werden. Ihr Anwendungsbereich geht weit über den der ersten Version hinaus. Sie umfasst nun Sektoren wie Abfallwirtschaft, Herstellung von Medizinprodukten oder Postdienste, zusätzlich zu den traditionellen Betreibern (Energie, Transport, Gesundheit).
Vor Ort betrifft die konkretste Veränderung die Verantwortung der Führungskräfte in Bezug auf Cybersicherheit. Die Geschäftsführung kann nicht mehr ohne Kontrolle delegieren: Sie muss die Risikomanagementstrategie validieren, sicherstellen, dass die Meldungen über Vorfälle fristgerecht erfolgen, und die Sicherheit der Lieferkette überwachen.
Für die IT-Teams bedeutet dies mehrere gleichzeitige Projekte:
- Alle Dienstleister und Subunternehmer, die Zugang zu den Informationssystemen haben, kartieren und dann deren Sicherheitsniveau anhand formalisierter Kriterien bewerten.
- Ein Verfahren zur Meldung von Vorfällen mit genauen Fristen einrichten, das eine schnelle Erstmeldung und einen detaillierten Bericht in den folgenden Tagen umfasst.
- Die getroffenen Risikomanagementmaßnahmen dokumentieren und zur Validierung durch die Geschäftsführung vorlegen, nicht nur durch den CISO.
Das Wort „Cybersicherheit“ taucht in allen Artikeln über IT-Trends auf. Der Unterschied im Jahr 2024 ist, dass NIS2 ein technisches Thema in eine Unternehmensführungspflicht verwandelt.
Energieverbrauch von Rechenzentren: Die physische Grenze der KI
Die Begeisterung für generative KI verdeckt ein Problem, das die Infrastrukturteams gut kennen: Die Energiekosten explodieren. In Frankreich haben Rechenzentren, die mehr als 1 GWh pro Jahr verbrauchen, im Jahr 2024 4,3 TWh Strom verbraucht. Der Trend zeigt nach oben, getragen von den Rechen- und Kühlungsbedürfnissen, die mit KI-Modellen verbunden sind.
Konkreter gesagt, wenn ein Sprachmodell oder eine massive Datenverarbeitungspipeline bereitgestellt wird, wird der Stromverbrauch des Rechenzentrums zu einem wichtigen Budgetposten. Technische Entscheidungen (Modellgröße, Häufigkeit des Re-Trainings, geografische Lage der Berechnung) haben direkte Auswirkungen auf die Kosten und den CO2-Fußabdruck.
Diese Einschränkung zwingt einige Unternehmen, ihren Ansatz zu überdenken. Anstatt immer größere Modelle zu trainieren, entstehen Strategien für kompaktere Modelle, die auf ein bestimmtes Gebiet spezialisiert sind und weniger Ressourcen verbrauchen, um vergleichbare Ergebnisse in ihrem Bereich zu erzielen. Die Wahl zwischen einem allgemeinen Modell, das von einem Hyperscaler gehostet wird, und einem leichten Modell, das lokal bereitgestellt wird, wird zu einer technischen und umweltbezogenen Abwägung.
Python, JavaScript und KI-unterstützte Entwicklungstools
Was die Programmiersprachen betrifft, bleibt Python die dominierende Wahl für alles, was mit maschinellem Lernen, Datenverarbeitung und schnellem Prototyping zu tun hat. JavaScript behält seinen Platz in der Webentwicklung und bei Frontend-Anwendungen. Auf den ersten Blick nichts Neues, aber die Art und Weise, wie mit diesen Sprachen codiert wird, hat sich geändert.
KI-unterstützte Entwicklungstools (Codevervollständigung, Testgenerierung, Schwachstellenerkennung) haben sich in die täglichen Workflows der Entwickler integriert. Man spricht nicht mehr von einem Gadget: Der KI-Assistent verändert die Zeitverteilung zwischen dem Schreiben und dem Überprüfen von Code. Entwickler verbringen mehr Zeit damit, Vorschläge zu validieren und zu korrigieren, als Code von Grund auf neu zu schreiben.
Diese Veränderung hat praktische Konsequenzen für die geforderten Fähigkeiten:
- Fähigkeit, präzise Prompts zu formulieren, um nutzbaren Code zu erhalten und nicht einen Entwurf, der vollständig neu geschrieben werden muss.
- Beherrschung der kritischen Überprüfung: Verstehen, was der generierte Code tatsächlich tut, logische Fehler oder unnötige Abhängigkeiten erkennen.
- Integration von Sicherheits- und Compliance-Anforderungen (insbesondere derjenigen, die mit dem AI Act verbunden sind) bereits in der Entwicklungsphase, nicht erst am Ende der Kette.
Die Software und Anwendungen, die 2024 ausgeliefert werden, unterscheiden sich nicht grundlegend in ihrer Architektur. Es ist die Art und Weise, wie sie produziert werden, die sich ändert, mit einer Automatisierungsschicht, die bestimmte Aufgaben beschleunigt, aber neue schafft.
Die IT-Trends von 2024 lassen sich nicht auf eine Liste neuer Technologien reduzieren. Der europäische Regulierungsrahmen definiert die Bedingungen für die Inbetriebnahme von KI und Cybersicherheit neu. Die Energieanforderung setzt eine physische Grenze im Wettlauf um immer größere Modelle. Und die KI-unterstützten Entwicklungstools verteilen die erwarteten Fähigkeiten der Entwickler neu. Was dieses Jahr von den vorherigen unterscheidet, ist, dass diese drei Druckfaktoren gleichzeitig auf dasselbe Team wirken.
