Pragmatische Analyse der Branchentrends 2025 durch die Technologieexperten von ELEKS
KI/GenAI wird weiterhin ihren Platz in den Geschäftsprozessen finden; eine Datenstrategie und ein angemessenes Datenmanagement sind Voraussetzungen für eine erfolgreiche Implementierung von KI/GenAI, insbesondere bei der Entwicklung von KI-Agenten. Cloud Computing bleibt für viele Unternehmen ein wichtiger Wegbereiter für Innovationen (z. B. GenAI) oder Optimierungen.
Sicherheitsbedenken müssen bei der Arbeit mit KI, Cloud und Daten berücksichtigt werden. Was die Produktivität der Softwareentwickler betrifft, so konzentrieren sich viele Unternehmen auf die Erfahrung der Entwickler (z. B. Entwicklerplattformen, KI-gestützte Entwicklung, gestraffte Prozesse).
Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz ist allgegenwärtig und wird so selbstverständlich wie Elektrizität oder das Internet. Gartner und Deloitte sind sich einig, dass sie bis 2025 noch an Bedeutung gewinnen wird, insbesondere die generative KI. Diese Technologie entwickelt sich von einem Automatisierungswerkzeug zu einem Eckpfeiler der Geschäftsstrategie und der Innovation. Dieser Übergang manifestiert sich auf verschiedene Weise.
Wachsende Bedeutung von generativer KI
Überlassen Sie repetitive und zeitraubende Aufgaben GenAI, damit sich Ihre Mitarbeiter auf Aufgaben konzentrieren können, die Kreativität und kritisches Denken erfordern.
Unternehmen können ihre Kosten effektiv optimieren, indem sie GenAI für Aufgaben wie Automatisierung, Modernisierung von Altsystemen, Ressourcenmanagement und vieles mehr einsetzen.
KI-gestützte Personalisierung und Kundensupport rund um die Uhr erhöhen die Kundenzufriedenheit und -bindung.
Die Erprobung neuer Konzepte und die Erstellung von Prototypen können durch KI beschleunigt werden, so dass neue Produkte und Funktionen schneller auf den Markt gebracht werden können.
Der Aufstieg der KI-Agenten
Agentische KI sollte 2025 im Mittelpunkt unseres Interesses stehen. Insbesondere Multi-Agenten-Workflows, die hochkomplex sind und eine Steuerung erfordern, dürften 2025 eine große Chance für uns darstellen. Die Automatisierung von Front- oder Back-Office-Funktionen wird spezialisierte Agenten erfordern, die nahtlos zusammenarbeiten, um komplexe Geschäftsprozesse zu rationalisieren oder vollständig zu automatisieren.
Im Gegensatz zu Chatbots oder Copiloten agiert die Agenten-KI autonom, d.h. sie reagiert nicht auf Eingabeaufforderungen, sondern wählt die auszuführenden Aktionen entsprechend dem von einer Person vorgegebenen Ziel aus.
Agentenbasierte KI-Systeme können kollaborativ arbeiten und unabhängige Entscheidungen treffen, wobei ihre Entscheidungsprozesse von Menschen überwacht und verfeinert werden können.
Superagenten werden eine effektivere Interaktion zwischen KI-Systemen ermöglichen.
KI-Agenten in Kombination mit räumlicher Datenverarbeitung werden Systeme schaffen, die unsere Gesten, unsere Sprache und kontextbezogene Hinweise auf natürliche Weise verstehen und darauf reagieren, so dass keine speziellen Befehle mehr erforderlich sind.
KI-Agenten können die Leistung von LLMs verbessern und ihre Nutzung auf kleinen Geräten (Edge AI) und offline ermöglichen.
Übergang zu kleinen Sprachmodellen
LLMs verbrauchen viele Ressourcen und sind nicht immer für alle Aufgaben notwendig. Kleine Sprachmodelle (SLMs) können für einfache Aufgaben effizienter und kostengünstiger sein. Beispielsweise ist für die Zusammenfassung eines Inspektionsberichts kein großes Modell erforderlich, sondern ein kleineres Modell, das auf ähnlichen Dokumenten trainiert wurde.
LLMs sind für die Beantwortung von Fragen, nicht aber für die Durchführung spezifischer Aufgaben konzipiert. SLMs können mit ausgewählten Daten trainiert werden, um spezifische Probleme zu lösen.
Kleinere Modelle können auf dem Gerät ausgeführt werden, was die Datensicherheit erhöht und die Abhängigkeit von der Cloud verringert.
SLM ist die umweltfreundlichere Alternative, die weniger Rechenleistung benötigt, weniger Energie verbraucht und weniger CO2 ausstößt.
Heutzutage gibt es viele verschiedene Richtungen in der KI, und die meisten von ihnen werden von verschiedenen nicht-wissenschaftlichen oder kommerziellen Quellen als die wichtigsten Prioritäten für 2025 angesehen. Das Gleiche geschah in den letzten Jahren, als ethische KI, Robustheit in der Entscheidungsfindung, Genauigkeit in einer Generation und Nachhaltigkeitsfragen als Hauptprioritäten genannt wurden.
Eine Herausforderung sticht jedoch hervor, die in etwa 80 % der Fälle im Zusammenhang mit modernen gentechnischen KI-Technologien, insbesondere LLM-basierten Agenten, auftritt. Diese Art von Problem liegt an der Schnittstelle zwischen KI und Sicherheit und betrifft die E/A-Validierung (Input-Output) oder Verifizierung von LLM-basierten Agenten. Wenn von Output-Validierung die Rede ist, beziehen sich die meisten Anwendungsspezialisten zunächst auf die Modellleistung, z. B. verschiedene Arten von Genauigkeit oder LLM-Bewertung.
Meiner Meinung nach ist eine I/O-Validierung notwendig, um eine unangemessene Verwendung von Agenten (z.B. Chatbots im Front-Office), Datenlecks (z.B. Prompt-Injections und indirekte Prompt-Injections), Jailbreaks und irrelevante Daten im Output zu vermeiden. Gegenwärtig stellt dies eine Herausforderung dar, die zu zahlreichen Problemen führt, wie z.B. die Umgehung von Systemanweisungen durch Benutzer oder das Abrufen versteckter Daten durch indirekte Prompt-Injektionen (insbesondere in Systemen mit Retrieval-Augmented Generation). Leider gibt es keine einzige effektive Lösung, die diese Probleme umfassend adressiert.
Cloud Computing
Die Cloud-Computing-Landschaft entwickelt sich rasant und bietet Unternehmen weltweit sowohl Chancen als auch Herausforderungen. Betrachten wir die wichtigsten Trends, die diese Entwicklung prägen, und ihre Bedeutung für Unternehmen.FinOps zur Optimierung von Cloud-Kosten
Besonders bemerkenswert für das Jahr 2025 ist der Übergang von einem reaktiven Kostenmanagement zu einer proaktiven Wertoptimierung. Wenn FinOps richtig implementiert wird, bietet es Führungskräften einen Echtzeit-Einblick in die Rentabilität von Cloud-Investitionen - etwas, das bei herkömmlichen Cloud-Management-Ansätzen nicht möglich war.
Meine Botschaft an andere Führungskräfte ist einfach: Wer FinOps in seiner Technologiestrategie für 2025 keine Priorität einräumt, schadet seinem Unternehmen. Es geht nicht nur um Kosteneinsparungen, sondern auch darum, die Grundlage für einen nachhaltigen Cloud-Betrieb und Wettbewerbsvorteile in einer zunehmend von der Cloud abhängigen Welt zu schaffen.
Vielen Unternehmen fällt es jedoch schwer, ihre Cloud-Kosten zu überblicken und zu verstehen. Hier kommt FinOps ins Spiel. Diese Sammlung von Tools und Strategien hilft Unternehmen, ihre Cloud-Ausgaben unter Kontrolle zu halten.
Mit FinOps können Unternehmen sicherstellen, dass jede Investition in Cloud-Dienste maximalen Nutzen bringt.
Der Rahmen bietet einen Überblick über die Ausgaben der verschiedenen Dienste, Regionen und Konten.
FinOps erleichtert die Verwaltung von Regeln und Anforderungen für Cloud-Ausgaben, einschließlich der Erstellung von Richtlinien für das Kostenmanagement, der Definition von Kontrollen und der Erstellung von Berichten.
FinOps stimmt die Cloud-Infrastruktur effizient auf die Unternehmensziele ab. Durch die Ermöglichung strategischer Planung und agiler Implementierung können sich Unternehmen an Marktveränderungen anpassen und gleichzeitig auf langfristiges Wachstum hinarbeiten.
Sie ermöglicht es Unternehmen, sensible Daten und kritische Workloads auf einer privaten Infrastruktur zu speichern und gleichzeitig die Möglichkeiten der öffentlichen Cloud für weniger sensible Vorgänge zu nutzen.
Unternehmen können selbst entscheiden, wo und wie ihre Anwendungen ausgeführt werden, während sie gleichzeitig interne Regeln und Branchenvorschriften einhalten.
In einer Zeit zunehmender Datenregulierung bieten hybride Clouds die Flexibilität, sensible Daten innerhalb bestimmter geografischer Grenzen oder Unternehmensstandorte zu speichern.
Hybride Clouds ermöglichen es Unternehmen, Ressourcen auf private und öffentliche Infrastrukturen zu verteilen, je nach Bedarf zu vergrößern oder zu verkleinern und dabei Kosten und Leistung zu optimieren.
Sie müssen nicht mehr darauf warten, dass Informationen zu entfernten Servern und wieder zurück übertragen werden. Wenn Sie schnelle Entscheidungen treffen müssen, zählt jede Millisekunde.
Ob Sensoren in der Fabrik oder Kameras für die Einzelhandelsanalyse - diese Geräte werden intelligenter und schneller arbeiten als je zuvor.
Wenn Daten vor Ort bleiben, müssen sich Unternehmen weniger Sorgen darüber machen, wohin ihre Informationen gelangen.
Edge Computing reduziert den Energieverbrauch, unterstützt eine nachhaltigere Logistik und trägt zur Abfallvermeidung bei.
Und das Beste daran? Die Endgeräte werden immer intelligenter. Sie verfügen über integrierte KI-Funktionen (so genannte NPUs), d. h. sie können selbstständig Entscheidungen treffen, ohne ständig mit der Cloud verbunden zu sein.
Man kann sich das so vorstellen, dass man überall Minicomputer hat, die ihre eigenen Aufgaben erledigen, aber bei Bedarf mit dem größeren Netzwerk verbunden bleiben. Dieser hybride Ansatz bietet Unternehmen das Beste aus beiden Welten - Geschwindigkeit und Cloud-Leistung.
Strategische Schlüsselbereiche, die im Jahr 2025 von Technologie geprägt sein werden
Cyber-Sicherheit
Bei der Cybersicherheit geht es heute nicht nur darum, Daten zu schützen, sondern auch darum, wettbewerbsfähig zu bleiben.
KI verändert die Art der Angriffe. Im Jahr 2025 werden wir noch mehr KI-gestützte Angriffe erleben, insbesondere in den Bereichen Phishing und Social Engineering. Diese Angriffe werden häufiger, überzeugender und schwerer zu erkennen sein. Um sie abzuwehren, müssen wir uns nicht nur selbst verteidigen, sondern auch KI einsetzen.
Der Cloud-Sicherheit muss besondere Aufmerksamkeit geschenkt werden, da viele Unternehmen mit fünf oder mehr Cloud-Anbietern zusammenarbeiten. Die Daten zeigen, dass die meisten Vorfälle im Zusammenhang mit der Cloud auf drei Hauptursachen zurückzuführen sind: Fehlkonfigurationen, unzureichende Überwachung und schwache Zugangskontrollen. Die Behebung dieser Schwachstellen ist entscheidend, um die Belastbarkeit der Cloud zu gewährleisten.
Neue Vorschriften wie DORA, der Cyber Resilience Act und NIS2 verändern die Compliance-Anforderungen. Unternehmen, die diese Vorschriften einhalten müssen, werden Projekte durchführen und ihre Ausgaben erhöhen, um ihre aktuellen Prozesse zu überarbeiten und zu verbessern. Dies wird die Nachfrage nach Cybersicherheitsdienstleistungen und -experten in der EU bis 2025 erhöhen.
Unternehmen führen bereits Zero Trust Network Access (ZTNA) ein. Die Sicherheitsabläufe entwickeln sich hin zu einem halbautonomen Modell, bei dem KI bei Warnungen und der Priorisierung von Bedrohungen hilft. Cloud-native Lösungen für das Sicherheitsinformations- und Ereignis-Management (SIEM) sind zum Standard geworden, da sie den besonderen Herausforderungen von Cloud-Umgebungen gerecht werden. Unternehmen bereiten sich auch auf die Ära des Quantencomputers vor, indem sie Post-Quantum-Kryptografie zum Schutz vor künftigen Bedrohungen implementieren.
Um in dieser neuen Sicherheitslandschaft erfolgreich zu sein, ist ein umfassender Ansatz erforderlich, der über herkömmliche Verteidigungsmaßnahmen hinausgeht. Vorausschauende Unternehmen tun dies:
- Entwicklung von robusten KI-Folgenabschätzungen
- Aufbau krypto-agiler Infrastrukturen
- Förderung der Zusammenarbeit zwischen Sicherheits-, Technologie- und Rechtsteams
Nachhaltigkeit
Im Jahr 2025 wird Nachhaltigkeit in verschiedenen Sektoren ein zentrales Thema sein, da es dringend notwendig ist, sich mit dem Klimawandel, dem Regulierungsdruck und dem wachsenden Energiebedarf aufkommender Technologien wie KI auseinanderzusetzen. Hier ist unser Überblick darüber, wie Nachhaltigkeit in diesem Jahr aussehen wird.
Nutzung kohlenstofffreier Energie und nachhaltiger Betrieb
Die Überschneidung von Energiewende und unternehmerischer Nachhaltigkeit im Jahr 2025 ist bemerkenswert. Während erneuerbare Energiequellen an Bedeutung gewinnen und die Kernenergie den wachsenden Bedarf der KI-Infrastruktur deckt, erleben wir einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie Unternehmen ihre Energiestrategien angehen. Das Aufkommen von GreenOps ist ein Beispiel für diesen Wandel - Unternehmen achten nicht mehr nur auf die Betriebskosten, sondern integrieren Energieeffizienz- und Kohlenstoffmetriken in ihre zentralen Geschäftsentscheidungen.
Dabei geht es nicht nur um die Einhaltung von Vorschriften, sondern auch um einen Wettbewerbsvorteil in einem Markt, in dem Nachhaltigkeit Innovation und langfristige Wertschöpfung fördert.
Technologische Veränderungen in der Branche
KI im Bankwesen
Die Integration von KI in das Bankwesen geht über die Automatisierung hinaus. Finanzinstitute nutzen KI für anspruchsvolle Aufgaben, von der Betrugserkennung bis hin zur personalisierten Finanzberatung.
Technologische Veränderungen in der Branche
Weitere Integration von KI
Wie in anderen Bereichen sorgt die KI auch im Gesundheitswesen für Bewegung und verändert die Art und Weise, wie Ärzte Patienten diagnostizieren und behandeln. Am aufregendsten ist vielleicht die Entwicklung der personalisierten Medizin, bei der KI hilft, Behandlungspläne auf den einzelnen Patienten zuzuschneiden und so die Wirksamkeit der Behandlung drastisch zu verbessern.
Technologiegetriebene Veränderungen in der Industrie
KI im öffentlichen Sektor
KI ist zu einem Eckpfeiler der Verwaltungsmodernisierung geworden, und die Einführung von KI in öffentlichen Einrichtungen hat stark zugenommen. Was diesen Wandel besonders bemerkenswert macht, ist die Art und Weise, wie Regierungen an die Implementierung von KI herangehen. Wie IDC berichtet, legen 60 % der Regierungen bei der Beschaffung von KI besonderen Wert auf die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen und die Betriebsstabilität bei gleichzeitiger Risikominimierung.
Umarmung des digitalen Bürgers
Die Ära langwieriger bürokratischer Prozesse neigt sich dem Ende zu, da Regierungen Technologien einsetzen, um intuitivere und benutzerfreundlichere Interaktionen zu ermöglichen. Durch die Implementierung von Low-Code- und No-Code-Plattformen können Behörden schnell digitale Dienste entwickeln und bereitstellen, die den Bedürfnissen der Bürger besser entsprechen.
Technologische Veränderungen in der Industrie
Energieträger im Wandel
Erneuerbare Energiequellen wie Wind- und Sonnenenergie laufen der traditionellen Kohlekraft den Rang ab. Gleichzeitig erlebt die Kernenergie ein Comeback. Kleine modulare Reaktoren (SMR) und fortgeschrittene modulare Reaktoren entwickeln sich ebenfalls zu wichtigen Lösungen für die Bereitstellung sauberer und zuverlässiger Energie, um den wachsenden Bedarf zu decken. Diese komplexen Energiesysteme erfordern hoch entwickelte Software, um sie reibungslos zu betreiben, ihre Leistung zu optimieren und sie an die bestehenden Stromnetze anzuschließen.
Nachhaltigkeit im Fokus
Der Bergbausektor setzt auf digitale Innovation und konzentriert sich gleichzeitig auf Nachhaltigkeit. Die Unternehmen nutzen KI und maschinelles Lernen nicht nur, um ihren Betrieb zu optimieren, sondern auch, um ihre Dekarbonisierungsziele zu messen und zu erreichen. Diese digitale Revolution erstreckt sich auch auf das Lieferkettenmanagement, wo neue KI-gestützte Systeme den Unternehmen helfen, sich in immer komplexeren Marktbedingungen zurechtzufinden.
Herausforderungen für die Lieferkette
Sowohl der Energie- als auch der Bergbausektor stehen vor Herausforderungen in der Lieferkette. Von Transformatorenknappheit im Energiesektor bis hin zu Fragen der ethischen Beschaffung im Bergbau bauen die Unternehmen widerstandsfähigere Liefernetzwerke auf. Dazu gehören die Diversifizierung der Lieferantenbeziehungen, die Einführung robuster Leistungsmanagementsysteme und die Bevorzugung ethischer Beschaffungspraktiken.
Technologische Veränderungen in der Industrie
Monetarisierung von KI
Einzelhändler werden von der Experimentierphase zur vollständigen Monetarisierung von KI-Funktionen übergehen. Was dies besonders interessant macht, ist die Verlagerung hin zu modularen KI-Modellen, die speziell für Einzelhandelsanwendungen entwickelt wurden. GenAI revolutioniert die Erstellung und Bereitstellung von Produktinhalten, während KI-gesteuerte Kundenbindungsanwendungen den Kunden immer ausgefeiltere, kontextbezogene Angebote unterbreiten.
Physische Geschäfte werden intelligenter
Auch der physische Einzelhandel erhält durch die Technologie eine neue Dimension. Edge Computing mit integrierten KI-Chips verkürzt die Latenzzeiten und verbessert die Abläufe in den Geschäften. Vor allem aber investieren Einzelhändler massiv in hochentwickelte Technologien zur Verlustprävention, die Daten aus verschiedenen Quellen - RFID, Kameras, Verkehrsmustern und Inventarsystemen - integrieren, um Diebstähle in den Geschäften effektiver zu bekämpfen.
Umsetzung der Prognosen des Sektors in eine konkrete Strategie
Um zu verstehen, welche Technologietrends echtes Potenzial für Ihr Unternehmen haben, bedarf es mehr als nur Marktforschung. ELEKS' Service für technische Machbarkeitsstudien hilft Unternehmen, vielversprechende Innovationen mit minimalem Risiko in validierte Geschäftslösungen umzusetzen. Mit mehr als 30 Jahren Erfahrung in der Softwareindustrie helfen Ihnen unsere zertifizierten Experten, neue Technologien im Hinblick auf Ihren spezifischen Geschäftskontext zu bewerten. Unser Team von F&E-Experten bewertet sorgfältig die technische Machbarkeit, die Implementierungsanforderungen und die potenziellen Auswirkungen auf das Geschäft, bevor Sie sich zu größeren Investitionen verpflichten. Wir helfen Ihnen, technologische Unsicherheiten zu reduzieren und das Vertrauen der Stakeholder in Ihre Initiativen zur digitalen Transformation zu stärken. Über die technische Bewertung hinaus entwickeln wir gemeinsam mit Ihnen eine strategische Vision, indem wir aufkommende Technologien mit Ihrer Unternehmensstrategie abgleichen. Unser umfassender Ansatz umfasst- Bewertung der technischen Machbarkeit und des Geschäftspotenzials
- Entwicklung von Proof-of-Concept-Lösungen zur Validierung der Annahmen
- Erstellung detaillierter Implementierungspläne
- Nahtloser Übergang zur vollständigen Entwicklung
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