Das Tempo des Technologiewandels nimmt rapide zu, ergänzt durch Faktoren, mit denen IT-Profis bisher noch nie zu tun hatten, wie Hyperautomation, Multiexperience und Human Augmentation. Von diesen erwartet Gartner, dass sie einen erheblichen Einfluss auf Unternehmen haben werden. [...]
„Es ist 50 Jahre her, dass die erste Nachricht über das Internet versendet wurde. In den letzten 50 Jahren haben wir gesehen, wie Technologie unsere Unternehmen, unsere Beziehungen und unsere Gesellschaft verändert hat“, so Val Sribar, Senior Research Vice President bei Gartner. „Die nächsten fünf Jahre können genauso viel Veränderung bringen wie die letzten 50.“
Mit Blick auf das kommende Jahr hat Gartner die „Top 10 Strategic Technology Trends for 2020“ zusammengestellt, die das Consulting-Unternehmen auf seinem IT-Symposium/XPO 2019 diese Woche veröffentlicht hat.
Ein verbindender Faktor dieser Trends ist der Fokus auf die direkten Auswirkungen, die die Technologie auf den Menschen haben wird.
„Die Menschen in den Mittelpunkt Ihrer Technologiestrategie zu stellen, unterstreicht einen der wichtigsten Aspekte von Technologie – wie sie sich auf Kunden, Mitarbeiter, Geschäftspartner, die Gesellschaft oder andere wichtige Zielgruppen auswirkt“, sagte David Cearley, Vice President und Gartner Fellow. „Vermutlich lassen sich alle Handlungen des Unternehmens darauf zurückführen, wie sie sich direkt oder indirekt auf diese Individuen und Gruppen auswirken. Es ist ein menschenorientierter Ansatz.“
Hier sind die 10 wichtigsten strategischen Technologietrends für 2020, die Gartner ermittelt hat:
Hyperautomatisierung
Hyperautomation ist die Kombination aus Multiple Machine-Learning (ML), Packaged-Software und Automatisierungstools, um Arbeit zu leisten. Hyperautomation bezieht sich nicht nur auf die Breite der verfügbaren Werkzeuge, sondern auch auf alle Schritte der Automatisierung selbst (entdecken, analysieren, entwerfen, automatisieren, messen, überwachen und neu bewerten), so Cearly. Das Verständnis der Bandbreite der Automatisierungsmechanismen, wie sie sich zueinander verhalten und wie sie kombiniert und koordiniert werden können, ist ein Schwerpunkt der Hyperautomatisierung. Hyperautomation erfordert eine Kombination von Werkzeugen, um die Reproduktion von Teilbereichen zu unterstützen, in denen der Mensch an einer Aufgabe beteiligt ist.
Multiexperience
Bis 2028 wird sich das Benutzererlebnis deutlich verändern, wenn es darum geht, wie die Nutzer die digitale Welt wahrnehmen und wie sie mit ihr umgehen. Gesprächsplattformen mit verbesserten sprachgesteuerten und dialoggesteuerten Funktionen verändern die Art und Weise, wie Menschen mit der digitalen Welt interagieren. Und Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR) und Mixed Reality (MR) verändern die Art und Weise, wie Menschen die digitale Welt wahrnehmen. Diese Veränderung der Interaktions- und Wahrnehmungsmodelle führt zu einer zukünftigen multisensorischen und multimodalen Erfahrung.
Bis 2021 wird mindestens ein Drittel der Unternehmen eine Multi-Experience-Entwicklungsplattform implementiert haben, um die Entwicklung von Mobile, Web, Konversation und Augmented Reality zu unterstützen, erklärte Gartner.
„Das Modell wird sich von einem technologiekundigen Menschen zu einer menschenkundigen Technologie entwickeln. Die Last der Übersetzung von Absichten wird sich vom Benutzer auf den Computer verlagern“, erklärt Brian Burke, Research Vice President bei Gartner. „Diese Fähigkeit, mit den Benutzern über viele menschliche Sinne hinweg zu kommunizieren, wird eine reichere Umgebung für die Bereitstellung nuancierter Informationen bieten.“
Demokratisierung der Expertise
Gartner definiert Demokratisierung als den Zugang zu technischem Fachwissen wie maschinellem Lernen oder Werkzeugen zur Anwendungsentwicklung oder zu Fachkenntnissen wie Verkaufsprozess und Wirtschaftsanalyse über eine radikal vereinfachte Erfahrung, ohne dass eine umfassende und kostspielige Schulung erforderlich ist. Der Bürgerzugang für Bürgerdatenwissenschaftler oder Bürgerintegratoren zum Beispiel sowie die Entwicklung von Bürger-Entwicklungs- und No-Code-Modellen sind Beispiele für Demokratisierung, so das Unternehmen.
Bis 2023 erwartet Gartner, dass sich vier Schlüsselaspekte des Demokratisierungstrends beschleunigen werden, darunter die Demokratisierung von Daten und Analytik (Tools für Datenwissenschaftler, die sich auf die professionelle Entwicklergemeinschaft konzentrieren), die Demokratisierung der Entwicklung (KI-Tools, die sich in individuell entwickelten Anwendungen einsetzen lassen), die Demokratisierung des Designs (Erweiterung auf Low-Code-, No-Code-Phänomene mit Automatisierung zusätzlicher Anwendungsentwicklungsfunktionen, um den Bürger zu stärken) und die Demokratisierung des Wissens (Nicht-IT-Profisoren, die Zugang zu Tools und Expertensystemen erhalten, die es ihnen ermöglichen, spezielle Fähigkeiten zu nutzen und anzuwenden.)
Human Augmentation
Gartner zufolge untersucht die menschliche Augmentation, wie Technologie genutzt werden kann, um kognitive und körperliche Verbesserungen als integralen Bestandteil der menschlichen Erfahrung zu erzielen. Die physische Augmentation verbessert den Menschen, indem sie seine inhärenten körperlichen Fähigkeiten verändert, indem sie ein Technologieelement in seinen Körper implantiert oder einbringt. Kognitive Augmentation kann durch den Zugriff auf Informationen und die Nutzung von Anwendungen auf traditionellen Computersystemen und der entstehenden Multiexperience-Schnittstelle in intelligenten Räumen erfolgen.
In den nächsten 10 Jahren werden immer mehr physische und kognitive menschliche Augmentationen weit verbreitet sein, wenn Menschen nach persönlichen Verbesserungen suchen. Bis 2025 werden 40 Prozent der Unternehmen vom Design für den Menschen auf die Architektur des Menschen selbst umstellen, indem sie menschliche Augmentationstechnologien und -methoden einführen, so Gartner.
Transparenz und Rückverfolgbarkeit
Gartner verweist auf eine Reihe von Einstellungen, Maßnahmen und unterstützenden Technologien und Praktiken, die darauf abzielen, regulatorische Anforderungen zu erfüllen, einen ethischen Ansatz für den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und anderen fortschrittlichen Technologien zu wahren und das wachsende mangelnde Vertrauen in Unternehmen zu beheben. Wenn Unternehmen Transparenz und Vertrauenspraktiken entwickeln, müssen sie sich auf drei Bereiche konzentrieren: KI und ML; Datenschutz, Eigentum und Kontrolle; und ethisch abgestimmtes Design. Die Verbraucher werden sich zunehmend bewusst, dass ihre persönlichen Daten wertvoll sind und verlangen Kontrolle. Unternehmen erkennen das zunehmende Risiko der Sicherung und Verwaltung personenbezogener Daten, und Regierungen setzen strenge Gesetze um, um dies sicherzustellen. Transparenz und Rückverfolgbarkeit sind entscheidende Elemente zur Unterstützung dieser digitalen Ethik- und Datenschutzbedürfnisse, sagte Gartner. Bis 2023 werden über 75 Prozent der großen Unternehmen Spezialisten für künstliche Intelligenz in den Bereichen Verhaltensforensik, Datenschutz und Kundenvertrauen einstellen, um das Marken- und Reputationsrisiko zu reduzieren, sagte das Unternehmen.
Das leistungsstärkere Edge
Edge Computing ist eine Computertopologie, in der die Informationsverarbeitung und die Sammlung und Bereitstellung von Inhalten näher an den Quellen, Repositorien und Verbrauchern dieser Informationen platziert wird. Die Idee ist, den Traffic und die Verarbeitung lokal zu halten, um die Latenz zu reduzieren und mehr Autonomie am Rande zu ermöglichen. „Ein Großteil des derzeitigen Fokus auf Edge Computing liegt in der Notwendigkeit, dass IoT-Systeme getrennte oder verteilte Funktionen in die eingebettete IoT-Welt für bestimmte Branchen wie Fertigung oder Einzelhandel bereitstellen müssen“, sagte Burke. „Edge Computing wird jedoch in praktisch allen Branchen und Anwendungsfällen zu einem dominanten Faktor werden, da der Edge durch immer ausgefeiltere und spezialisiertere Rechenressourcen und mehr Datenspeicher gestärkt wird. Komplexe Edge Devices, darunter Roboter, Drohnen, autonome Fahrzeuge und Betriebssysteme, werden diese Verschiebung beschleunigen.“ Bis 2023 werden mehr als 50 Prozent der von Unternehmen generierten Daten außerhalb des Rechenzentrums oder der Cloud erstellt und verarbeitet werden, verglichen mit weniger als 10 Prozent im Jahr 2019.
Distributed Cloud
Eine dezentrale Cloud bedeutet die Verteilung von Public Cloud-Diensten an verschiedene Standorte, während der ursprüngliche Public Cloud-Anbieter die Verantwortung für Betrieb, Governance, Updates und Weiterentwicklung der Dienste übernimmt. Gartner definiert diese Distributed Cloud als diejenige, bei der eine Public-Cloud-Service-Architektur vor Ort reproduziert wird oder den zentralisierten Service ergänzt. Der Dienstanbieter ist Eigentümer und verantwortlich für Architektur, Entwicklung, Bereitstellung, Governance, Betrieb, Entwicklung und Aktualisierung. Unternehmenskunden können Eigentum, Governance, Betrieb und Aktualisierung der physischen Komponenten beibehalten, insbesondere wenn sich dezentrale Dienste in Richtung Edge bewegen. Bis 2024 wird die Mehrheit der Cloud-Service-Plattformen Dienste anbieten, die dort ausgeführt werden, wo sie benötigt sind, erklärte Gartner. Dies stellt eine signifikante Veränderung gegenüber dem zentralisierten Modell der meisten Public-Cloud-Dienste dar und wird zu einer neuen Ära im Cloud Computing führen.
Autonome Dinge
Autonome Dinge sind physische Geräte, die die KI nutzen, um Funktionen zu automatisieren, die zuvor von Menschen ausgeführt wurden, so Gartner. Die erkennbarsten Formen autonomer Dinge sind Roboter, Drohnen, autonome Fahrzeuge/Schiffe und Geräte. Ihre Automatisierung geht über die Automatisierung hinaus, die durch starre Programmiermodelle ermöglicht wird, und sie nutzen die KI, um fortschrittliche Verhaltensweisen zu liefern, die natürlicher mit ihrer Umgebung und mit Menschen interagieren. Mit der Verbesserung der technologischen Leistungsfähigkeit, der Regulierung und der wachsenden gesellschaftlichen Akzeptanz werden autonome Dinge zunehmend im unkontrollierten öffentlichen Raum eingesetzt.
„Da sich autonome Dinge vermehren, erwarten wir einen Wandel von eigenständigen intelligenten Dingen zu einem Schwarm von kollaborativen intelligenten Dingen, bei denen mehrere Geräte zusammenarbeiten, entweder unabhängig von Menschen oder mit menschlichem Input“, erklärte Burke. „So können beispielsweise heterogene Roboter in einem koordinierten Montageprozess arbeiten. Auf dem Zustellmarkt kann die effektivste Lösung darin bestehen, Pakete mit einem autonomen Fahrzeug in das Zielgebiet zu transportieren. Roboter und Drohnen an Bord des Fahrzeugs könnten dann die endgültige Lieferung des Pakets beeinflussen.“
Praktische Blockchain
Blockchain hat das Potenzial, Branchen umzugestalten, indem es Vertrauen schafft, Transparenz schafft und den Austausch von Werten über Geschäftsökosysteme hinweg ermöglicht, potenziell Kosten senkt, Transaktionsabwicklungszeiten verkürzt und den Cashflow verbessert. Vermögenswerte lassen sich bis zur Herkunft zurückverfolgen, was die Möglichkeiten für den Austausch durch gefälschte Waren erheblich reduziert. Die Anlagenverfolgung hat auch in anderen Bereichen einen Wert, wie z.B. die Rückverfolgung von Lebensmitteln über eine Lieferkette, um die Herkunft der Verunreinigung leichter zu identifizieren oder einzelne Teile zu verfolgen, um bei Produktrückrufen zu helfen. Ein weiterer Bereich, in dem Blockchain Potenzial hat, ist das Identitätsmanagement. Smart Contracts können in Blockchains programmiert werden, in denen Ereignisse Aktionen auslösen können. Beispielsweise wird die Zahlung beim Wareneingang freigegeben. Bis 2023 wird die von der Blockchain inspirierte Technologie die globale Bewegung und Verfolgung von jährlich 2 Billionen US-Dollar an Waren und Dienstleistungen unterstützen.
„Blockchain ist für Unternehmensbereitstellungen aufgrund einer Reihe von technischen Problemen, einschließlich schlechter Skalierbarkeit und Interoperabilität, noch unreif. Trotz dieser Herausforderungen sollten Unternehmen aufgrund des erheblichen Potenzials für Störungen und Umsatzgenerierung mit der Evaluierung der Blockchain beginnen, auch wenn sie nicht mit einer aggressiven Einführung der Technologien in naher Zukunft rechnen“, sagte Burke.
KI-Sicherheit
Gartner berichtet, dass KI und ML weiterhin eingesetzt werden, um die menschliche Entscheidungsfindung in einer Vielzahl von Anwendungsfällen zu verbessern. Dies schafft zwar große Chancen, Hyperautomation zu ermöglichen und autonome Dinge zu nutzen, um Geschäftstransformation zu bewirken, stellt aber das Sicherheitsteam vor erhebliche neue Herausforderungen mit einer massiven Zunahme potenzieller Angriffspunkte mit IoT, Cloud Computing, Microservices und hochvernetzten Systemen in intelligenten Räumen. Sicherheits- und Risikoleiter sollten sich auf drei Schlüsselbereiche konzentrieren – den Schutz von KI-gestützten Systemen, die Nutzung von KI zur Verbesserung der Sicherheitsverteidigung und die Antizipation der schändlichen Nutzung von KI durch Angreifer. Bis 2022 werden 30 Prozent aller Cyberattacken Trainingsdatenvergiftungen, KI-Modelldiebstahl oder kontradiktorische Beispiele nutzen, wie Gartner mitteilte.
*Michael Cooney ist Senior Editor bei Network World und schreibt seit mehr als 25 Jahren über die IT-Welt.
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