Gartner Hype Cycle KI 2025: Grundlagen statt GenAI​

srcset="https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/11/shutterstock_2357970705_HighDispersion.jpg?quality=50&strip=all 5360w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/11/shutterstock_2357970705_HighDispersion.jpg?resize=300%2C200&quality=50&strip=all 300w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/11/shutterstock_2357970705_HighDispersion.jpg?resize=768%2C512&quality=50&strip=all 768w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/11/shutterstock_2357970705_HighDispersion.jpg?resize=1024%2C683&quality=50&strip=all 1024w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/11/shutterstock_2357970705_HighDispersion.jpg?resize=1536%2C1024&quality=50&strip=all 1536w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/11/shutterstock_2357970705_HighDispersion.jpg?resize=2048%2C1365&quality=50&strip=all 2048w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/11/shutterstock_2357970705_HighDispersion.jpg?resize=1240%2C826&quality=50&strip=all 1240w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/11/shutterstock_2357970705_HighDispersion.jpg?resize=150%2C100&quality=50&strip=all 150w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/11/shutterstock_2357970705_HighDispersion.jpg?resize=1046%2C697&quality=50&strip=all 1046w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/11/shutterstock_2357970705_HighDispersion.jpg?resize=252%2C168&quality=50&strip=all 252w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/11/shutterstock_2357970705_HighDispersion.jpg?resize=126%2C84&quality=50&strip=all 126w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/11/shutterstock_2357970705_HighDispersion.jpg?resize=720%2C480&quality=50&strip=all 720w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/11/shutterstock_2357970705_HighDispersion.jpg?resize=540%2C360&quality=50&strip=all 540w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/11/shutterstock_2357970705_HighDispersion.jpg?resize=375%2C250&quality=50&strip=all 375w" width="1024" height="683" sizes="(max-width: 1024px) 100vw, 1024px">KI entfaltet ihr Potenzial in vielen Facetten – von KI-Agenten über multimodale Modelle bis hin zu vertrauenswürdiger Governance durch AI TRiSM.Shutterstock/HighDispersion KI-Agenten und AI-ready Data (KI-fähige Daten) sind laut Gartner die am schnellsten voranschreitenden Technologien im Hype Cycle für künstliche Intelligenz 2025 ($). Diese Technologien erleben derzeit ein stark wachsendes Interesse, begleitet von ambitionierten Prognosen und spekulativen Versprechen – und befinden sich daher am Gipfel der überzogenen Erwartungen (Peak of Inflated Expectations). „Da die Investitionen in KI auch in diesem Jahr hoch bleiben, liegt der Fokus zunehmend auf der Nutzung von KI zur operativen Skalierung und für Echtzeit-Intelligenz“, erklärt Haritha Khandabattu, Senior Director Analyst bei Gartner. „Dies führt zu einer allmählichen Verschiebung weg von generativer KI (GenAI) als Hauptfokus hin zu den grundlegenden Voraussetzungen für eine nachhaltige KI-Nutzung – wie KI-bereite Daten und KI-Agenten.“ Zu den KI-Innovationen, die laut Gartner innerhalb der nächsten fünf Jahre den Massenmarkt erreichen werden, zählen multimodale KI sowie das Vertrauens-, Risiko- und Sicherheitsmanagement für KI (AI TRiSM). Diese Entwicklungen ermöglichten robustere, innovativere und verantwortungsvollere KI-Anwendungen – und werden die Arbeitsweise von Unternehmen und Organisationen grundlegend verändern, so die Marktforscher. Gartners Blick über den KI-Tellerrand: Hype Cycle für künstliche Intelligenz 2025Gartner „Trotz des enormen potenziellen Werts von KI für das Business ist das kein Selbstläufer“, warnt Khandabattu. „Der Erfolg wird davon abhängen, wie gut Pilotprojekte mit den Geschäftszielen abgestimmt sind, wie proaktiv Infrastruktur-Benchmarks gesetzt werden und wie eng KI- und Business-Teams zusammenarbeiten, um messbaren Nutzen zu schaffen.“ Kein KI-Agent gleicht dem anderen Dies gilt insbesondere für KI-Agenten. „Um die Vorteile von KI-Agenten nutzen zu können, müssen Unternehmen die relevantesten Geschäftskontexte und Anwendungsfälle identifizieren. Das ist eine Herausforderung, weil kein KI-Agent dem anderen gleicht und jede Situation individuell ist“, so Khandabattu. „Auch wenn KI-Agenten immer leistungsfähiger werden, sind sie nicht universell einsetzbar – ihre Nutzung hängt stark von den Anforderungen des jeweiligen Anwendungsfalls ab.“ Bei KI-fähigen Daten ist der Kontext wichtig Beim Thema KI-fähige Daten sind die Unternehmen gefordert, deren Verwendbarkeit für bestimmte KI-Anwendungsfälle nachzuweisen. Diese könne nur im Kontext des KI-Anwendungsfalls und der verwendeten KI-Technik bestimmt werden, führt Gartner an, was neue Ansätze für das Datenmanagement erfordere. Den Analysten zufolge müssen Unternehmen, die in großem Umfang in KI investieren, ihre Datenmanagement-Praktiken und -Fähigkeiten weiterentwickeln, um sie auf KI auszudehnen. So könnten sie aktuellen und zukünftigen Geschäftsanforderungen gerecht werden, Vertrauen schaffen, Risiken und Compliance-Verstöße vermeiden, geistiges Eigentum schützen und Verzerrungen sowie Halluzinationen reduzieren. Multimodale KI auf dem Vormarsch Multimodale KI-Modelle werden gleichzeitig mit verschiedenen Datentypen trainiert – beispielsweise Bildern, Videos, Audio und Text. Durch die Integration und Analyse dieser vielfältigen Datenquellen können sie komplexe Zusammenhänge besser erfassen als Modelle, die nur einen Datentyp nutzen. Dies hilft Anwendern, die Welt besser zu verstehen und eröffnet neue Einsatzmöglichkeiten für KI. Laut Gartner wird multimodale KI in den nächsten fünf Jahren zu einem zentralen Treiber für die Weiterentwicklung von Funktionen in nahezu allen Anwendungen und Softwareprodukten – über alle Branchen hinweg. AI TRiSM schafft Vertrauen und Sicherheit AI TRiSM spielt eine entscheidende Rolle, um KI auf ethischvertretbare und sichere Weise einzuführen. Es umfasst vier Ebenen technischer Fähigkeiten, die unternehmensweite Richtlinien für sämtliche KI-Anwendungsfälle unterstützen und dabei helfen, KI-Governance, Vertrauenswürdigkeit, Fairness, Sicherheit, Zuverlässigkeit, Datenschutz und Datensicherheit sicherzustellen. „KI bringt neue Herausforderungen in Bezug auf Vertrauen, Risiko- und Sicherheitsmanagement mit sich, die herkömmliche Kontrollmechanismen nicht abdecken“, erklärt Khandabattu. „Unternehmen müssen eine mehrschichtige AI-TRiSM-Technologie bewerten und implementieren, um Richtlinien über alle eingesetzten KI-Systeme hinweg kontinuierlich zu unterstützen und durchzusetzen.“