Die wichtigsten KI-Trends für Unternehmen im Jahr 2025

Die folgenden Trends beleuchten die sich verändernde Rolle von KI und unterstreichen die Notwendigkeit klarer, integrierter und nutzerzentrierter KI-Strategien, die branchenübergreifend echte Wirkung entfalten. [...]

Da sich agentenbasierte Systeme im Jahr 2025 als vorherrschendes Thema herauskristallisieren und einen grundlegenden Wandel von herkömmlichen KI-Tools zu proaktiven Agenten markieren, werden sich auch Fragen der Verantwortlichkeit und Kontrolle dieser zunehmend autonomen Systeme stellen. (c) stock.adobe.com/Yuliia

Die Begeisterung für agentenbasierte KI nimmt zu und wird sich 2025 noch weiter steigern. Für Unternehmen ist es aber wichtig, die allgemeinen KI-Trends im Blick zu behalten und die Themen IT-Automatisierung, Sicherheit und Nachhaltigkeit nicht außer Acht zu lassen. IBM hat in einem aktuellen Blogbeitrag die wichtigsten KI-Trends im Unternehmensbereich für das kommende Jahr zusammengefasst.

1. Agentenbasierte KI erfordert Standards für eine sichere und leistungsfähige Autonomie

Da sich agentenbasierte Systeme im Jahr 2025 als vorherrschendes Thema herauskristallisieren und einen grundlegenden Wandel von herkömmlichen KI-Tools zu proaktiven Agenten markieren, werden sich auch Fragen der Verantwortlichkeit und Kontrolle dieser zunehmend autonomen Systeme stellen. Dies wird dazu führen, dass wir uns zunehmend auf Standards, Prozesse und Werkzeuge für die Steuerung dieser Systeme konzentrieren werden. Während wir weiterhin die Spielregeln für generative KI definieren, müssen wir auch darüber nachdenken, wie Unternehmen verantwortungsvolle, sichere agentenbasierte KI-Workflows einsetzen können.

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2. Tendenz zu Open-Source-KI-Modelle

Open-Source-KI-Modelle werden aufgrund ihrer Transparenz, Flexibilität, Kosteneffizienz und Anpassungsmöglichkeiten weiter an Bedeutung gewinnen. Sie werden Unternehmen dabei helfen, die Bindung an einen bestimmten Anbieter zu verringern und kontinuierliche, von der Community vorangetriebene Innovationen zu fördern, die vertrauenswürdige KI-Strategien für alle unterstützen.

3. Integration in das Ökosystem bestimmt oder bremst das Wachstum von Open-Source-Modellen

Der zunehmende Einsatz von Open-Source-Modellen bedeutet, dass Anwendungsplattformen problemlos mit einer Reihe von Modellen im gesamten Technologie-Ökosystem integriert werden müssen, um eine größere Interoperabilität und eine schnelle Anpassung an neue KI-Entwicklungen zu ermöglichen.

4. Die Skalierung von KI ohne Governance stößt auf Hindernisse

Während viele Organisationen ihre KI-Bemühungen erfolgreich skalieren, werden immer mehr Unternehmen die Notwendigkeit erkennen, KI-Governance-Lösungen und -Rahmenwerke einzuführen, die für die Risikominderung, die Verringerung von Voreingenommenheit und die Einhaltung der sich entwickelnden regulatorischen Landschaft entscheidend sind.

5. Schatten-KI wird zum Problem

In Unternehmen werden täglich immer mehr generative KI-Modelle in ihren Systemen eingesetzt, manchmal ohne ihr Wissen. Im Jahr 2025 werden Unternehmen das wahre Ausmaß der „Schatten-KI“ erkennen – also nicht genehmigte KI-Modelle, die von Mitarbeitern verwendet werden und nicht ordnungsgemäß geregelt sind. Schatten-KI stellt ein großes Risiko für die Datensicherheit dar, und Unternehmen, die dieses Problem im Jahr 2025 erfolgreich angehen, werden eine Mischung aus klaren Governance-Richtlinien, umfassenden Mitarbeiterschulungen und sorgfältiger Erkennung und Reaktion einsetzen.

6. KI-Wachstum erfordert eine bessere Messung des ROI

Unternehmen investieren zunehmend in KI, aber das Verständnis des ROI und die Ausrichtung von KI auf strategische Ziele bleiben komplex. Mit zunehmenden KI-Investitionen benötigen Unternehmen Mechanismen, um den ROI von KI über die Produktivität hinaus zu messen, detailliertere KPIs wie Kundenzufriedenheit zu verfolgen und die Kapazität zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen zu ermitteln.

7. Befähigung der Mitarbeitenden sorgt für reibungslose Einführung von KI

Die wirksame Einführung von KI in der Belegschaft erfordert solide Strategien für das Änderungsmanagement. Dies bedeutet, dass die Mitarbeiter in die Lage versetzt werden, mit KI zu arbeiten, Schulungen zu neuen KI-Tools anzubieten und die KI-Implementierung mit den täglichen Aufgaben in Einklang zu bringen.

8. Unternehmensdaten als Vorteil für KI-Vorreiter

KI ist nur so gut wie die Daten, die ihr zugrunde liegen. Während die heutigen LLMs bereits die große Mehrheit der vorhandenen öffentlichen Daten anzapfen, wird die Nutzung von Unternehmensdaten für KI durch Datenwildwuchs, Komplexität und Sicherheitsbedenken behindert. Unternehmen, die eine solide Datenstruktur aufgebaut haben – einschließlich Datenintegration, -verwaltung und Sicherheitskontrollen – werden besser in der Lage sein, KI auf der Grundlage ihrer wichtigsten Daten und Anwendungsfälle einzusetzen.

9. IT-Automatisierung wird zum Synonym für KI

2025 wird das Jahr der KI-Initiativen sein, in dem die KI-gestützte IT-Automatisierung den Wendepunkt von einem Nice-to-have zu einer Anforderung erreicht hat. Einfach ausgedrückt: Automatisierung ist notwendig, um die Komplexität von KI zu lösen. Unternehmen können jetzt ihre KI-Initiativen mit Hilfe von Automatisierung vorantreiben und skalieren, indem sie ihre Zeit nicht mehr für die Verwaltung und Wartung von KI-Anwendungen und IT-Umgebungen aufwenden, sondern proaktiv Probleme erkennen und beheben. Die Automatisierung dieser Aufgaben wird für den Wettbewerbsvorteil entscheidend sein. Nächstes Jahr wird man kein Gespräch über KI führen können, ohne über IT-Automatisierung zu sprechen. Und umgekehrt kann man kein Gespräch über IT-Automatisierung führen, ohne über KI zu sprechen.

10. Unternehmen kombinieren KI- und Automatisierungstechnologien um Nachhaltigkeitsziele zu erreichen

Unternehmen haben ehrgeizige Nachhaltigkeitsziele bis 2030, verfügen aber auch über eine komplexere Infrastruktur und mehr Datenquellen als bei der Ankündigung dieser Ziele vor Jahren. Im Jahr 2025 sollten Unternehmen mit Nachhaltigkeitsambitionen und -zielen KI-gestützte Automatisierungsfunktionen implementieren, einschließlich Observability, Ressourcenmanagement und Application Lifecycle Management. Diese Funktionen können dazu beitragen, die Belastung von Rechenzentren zu verringern, einschließlich der Verwaltung des Energieverbrauchs und der Verbesserung der Leistung und des Lebenszyklus von Anlagen, was letztlich dazu beitragen kann, die Nachhaltigkeitsziele insgesamt voranzubringen.


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