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heise+ | KI und Java: Warum Unternehmen jetzt ihre Schulden bereinigen sollten
Java ist für KI-Anwendungen im Enterprise-Bereich unverzichtbar. Doch technische Schulden und anstehende LTS-Upgrades zwingen Unternehmen zur Modernisierung.
Wer an KI-Entwicklung denkt, hat sofort Python als führende Programmiersprache im Kopf. Doch blickt man in die Rechenzentren, entsteht ein anderes Bild: Gerade im produktiven Enterprise-Umfeld setzt sich Java als Standard für die Implementierung von KI-Funktionalität durch.
62 Prozent der Unternehmen weltweit (64 Prozent in Deutschland) entwickeln bereits KI-Features in Java – deutlich mehr als noch im Vorjahr (50 Prozent), so der aktuelle „Azul State of Java Survey & Report“.
Java entwickelt sich zur bevorzugten Sprache für KI-Anwendungen im Unternehmensumfeld. Technische Schulden können eine Anwendung jedoch daran hindern, KI vollständig zu nutzen oder von ihr zu profitieren. Gleichzeitig erhöhen End-of-Support-Termine den Handlungsdruck. Höchste Zeit also, die Modernisierung strategisch anzugehen.
Tatsächlich stehen die beiden Programmiersprachen aber nicht in Konkurrenz zueinander, sondern kommen in unterschiedlichen Evolutionsstadien zum Einsatz. Viele Unternehmen verfolgen einen hybriden Ansatz. Python ist die Nummer eins, solange es um die Entwicklung und das Training von KI-Modellen geht. Sobald Anwendungen aber in Produktivumgebungen bereitgestellt werden, übernimmt Java die Führungsrolle.
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