Auch 2025 warten Anbieter und Anwender vergebens auf den Durchbruch bei wichtigen Technologieentwicklungen. PeopleImages.com – Yuri A/Shutterstock.com Herausforderungen wie globale Konflikte, die angespannte Wirtschaftslage, politische Veränderungen, Fachkräftemangel, aber auch neue Risiken und Regularien werden auch im kommenden Jahr dazu führen, dass Hersteller- und Anwenderunternehmen Technologieentscheidungen verstärkt auf den Prüfstand stellen. Gleichzeitig gibt es eine ganze Reihe neuer Entwicklungen, die das Potenzial haben, ganze Branchen zu transformieren – darunter (generative) künstliche Intelligenz, 5G/6G, Extended Reality (XR) oder Robotics. Welche IT-Trends das kommende Jahr prägen werden – und welche (noch) nicht – haben die Marktforscher von ABI Research in einem umfangreichen Arbeitspapier (Download gegen Daten) zusammengestellt. Wir fassen die wichtigsten Fehlanzeigen für das Jahr 2025 für Sie zusammen. 1. Nvidia bleibt ohne Herausforderer Auch wenn AMD mit seiner Instinct-Plattform und einer ehrgeizigen Hardware-Roadmap Fortschritte macht und andere Player Erfolge erzielen: ABI Research geht davon aus, dass Nvidia das Feld weiterhin dominieren wird. Dies gelte – insbesondere beim Training von Workloads – für die Datenverarbeitung, die GPU- sowie die Netzwerkskalierung für große Chips-Cluster, so die Analysten. Treiber sei zum Teil Nvidias neue Blackwell-Plattform, die in verschiedenen Instanzen von Cloud-Anbietern hochgefahren werde. Die Anbieter würden darum wetteifern, wer sie zuerst einsetzt. 2. Noch kein KI-Regulierungs-Impact Obwohl das KI-Gesetz der Europäischen Union (EU) im August 2024 formell verabschiedet wurde, werden die vollen rechtlichen Auswirkungen des AI Act erst in eineinhalb Jahren (August 2026) greifen. Im Jahr 2025 werden daher die meisten Kontrollen der KI-Entwicklung und -Bereitstellung noch immer von Datenvorschriften wie der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) ausgehen. Als Beispiel verweisen die Marktforscher auf Google AI und Apple Intelligence, deren jeweilige Einführung in der EU mit Problemen konfrontiert ist. Die Konsequenz für Unternehmen, so ABI Research: Aufgrund der Verwirrung über die Risiken von KI-Anwendungsfällen sei es für Unternehmen schwieriger als erwartet, eine effektive, langfristige KI-Strategie zu etablieren, die mit der sich abzeichnenden Regulierung in Einklang steht. 3. GenAI weiterhin ohne (großen) Mehrwert Auch wenn viele Unternehmen bis 2025 GenAI-Lösungen in verschiedenen Geschäftsprozessen implementiert haben: Die hohen Erwartungen an diese vermeintlich revolutionäre Technologie werden weiterhin nicht erfüllt werden, prognostiziert ABI Research. Der Grund: Technologische und geschäftliche Herausforderungen sowie unerwartet hohe Implementierungskosten schränkten die Wertschöpfung ein. Die Auguren verweisen dabei auf die zum Teil erheblichen Vorlaufkosten, etwa für die Aufbereitung der Daten, das Feintuning, den Cloud-Speicher und technische Anpassungen. Zudem beschränkten sich die meisten Implementierungen aufgrund von Risikoscheu und anderen Faktoren auf wenig riskante Anwendungsfälle mit geringem Nutzen. Erfüllt GenAI die Erwartungen nicht, rechnet ABI Research damit, dass Projekte abgebrochen werden und sich viele Unternehmen darauf konzentrieren, schnelle und einfache Erfolge zu erzielen. 4. Kein neuer Rechenzentrums-Boom Nachdem in den Jahren 2023 bis 2024 in allen Regionen und Sektoren massiv in Rechenzentrumsprojekte investiert wurde, wird der Boom nach Einschätzung von ABI Research im kommenden Jahr abebben. Als Grund nennen die Auguren Einschränkungen in der Lieferkette. So sei die Dominanz von NVIDIA bei KI-Beschleunigern der erste Engpass, gefolgt von der Kontrolle von TSMC über die fortgeschrittene Chipfertigung und der exklusiven Position von ASML bei Lithografieanlagen. Diese vielschichtigen Kapazitätsengpässe führen den Forschern zufolge dazu, dass Großkunden bevorzugt werden, wodurch kleinere Akteure und Initiativen für Datensouveränität an den Rand gedrängt werden könnten. Als weiteren Hemmschuh identifiziert ABI Research den steigenden Energiebedarf dieser Rechenzentren. Die Energieversorger hätten Schwierigkeiten, mit dem explosionsartigen Anstieg des Strombedarfs Schritt zu halten, weshalb eher in die Optimierung bestehender Anlagen als in den Bau neuer Rechenzentren investiert werde. 5. Cloud wird On-Premises nicht vollständig verdrängen Trotz des unbestreitbaren Aufschwungs hybrider Cloud-Modelle hält ABI Research es aus mehreren Gründen für unwahrscheinlich, dass lokale Infrastrukturen vollständig verdrängt werden. So verließen sich viele Unternehmen nach wie vor auf Legacy-Systeme, die tief in ihre Geschäftsprozesse eingebettet seien. Diese Systeme, insbesondere in Branchen wie Finanzen, Fertigung und Gesundheitswesen, seien oft zu komplex oder zu teuer, um vollständig in die Cloud migriert zu werden. Das würde eine umfassende Umstrukturierung erfordern und die potenziellen Störungen während der Migration könnten die kurzfristigen Vorteile überwiegen. Darüber hinaus sehen die Analysten eine Reihe technischer, regulatorischer und betrieblicher Faktoren, die einen vollständigen Umstieg auf reine Cloud-Modelle unpraktikabel machen. So gebe es in stark regulierten Branchen wie dem Banken- oder Gesundheitssektor sowie bei Behörden Gesetze, die vorschrieben, Daten innerhalb bestimmter Jurisdiktionen zu speichern und zu verarbeiten. 6. Keine großen Digitalisierungsprojekte Aus Sicht von ABI Research wird das Jahr 2025 dadurch geprägt sein, dass Unternehmen zwar die Notwendigkeit von Veränderungen erkennen, sich aber mit der Konzeption von Projekten und dem Einsatz von Technologien schwer tun. Der Grund, so die Auguren: Um erfolgreich zu sein, müssten Unternehmen bei großen, digitalen Transformationsprojekten das volle Potenzial einer Vielzahl von Technologien ausschöpfen, die ihre Betriebsabläufe potenziell verbessern könnten. Laut einer Umfrage von ABI Research ist dies jedoch das größte Hindernis bei der Umsetzung. Da es unter diesen Umständen schwierig sei, einen Return on Investment (ROI) zu gewährleisten, würden Projekte erst gar nicht in Angriff genommen. 7. Mittelstand hält sich bei Industrie 4.0 zurück Laut ABI Research sind kleine und mittlere Fertigungsunternehmen seit jeher Nachzügler bei der Einführung neuer Technologien. Die Gründe: Preissensibilität gegenüber teurer Technologie, Ambivalenz gegenüber neuen Prozessen, und das Risiko der Unsicherheit, dass Veränderungen in der Produktion nur eine geringe oder gar keine Rendite (ROI) bringen. Obwohl dies für Mittelständler schon lange ein Problem sei, werde es sich bis 2025 noch verschärfen, prognostizieren die Analysten. Der Grund: Bei der nächsten Technologiewelle (GenAI, Digital Threads und Industrial Metaverse) handle es sich um kostspielige Vorhaben, die mit vielen Fragezeichen behaftet seien. So sind diese Technologien laut den Analysten noch nicht weit genug entwickelt und wurden von den großen Herstellern noch nicht ausgiebig in der Praxis getestet, um das Vertrauen der kleineren Unternehmen zu gewinnen. 8. Die Weltherrschaft humanoider Roboter bleibt (vorerst) aus Inzwischen gibt es ein Dutzend Humanoide, die so weit entwickelt sind wie Atlas von Boston Dynamics – und auch die Fernsteuerung macht beeindruckende Fortschritte. Allerdings gehen die Marktforscher davon aus, dass Humanoide ohne einen radikalen Wandel in der KI kaum über diesen Punkt hinauskommen werden. ABI Research prognostiziert daher einen KI-bedingten Wendepunkt für Humanoide erst zwischen 2026 und 2027. Bis dahin sollten Anbieter dem erfolgreichen Beispiel von Agility Robotics folgen und das Mietmodell Robots as a Service (RaaS) übernehmen, empfehlen die Analysten. Dabei wird die Arbeit von Robotern mit dem Stundenlohn menschlicher Arbeitskräfte gleichgesetzt und Metriken zur Quantifizierung der Roboterleistung erstellt. Außerdem sollten sie Teleoperationsfähigkeiten entwickeln, um Grenzfälle während des Einsatzes zu bewältigen und Entscheidungsträgern dabei zu helfen, den Nutzen zu ermitteln und die Risiken bei der Einführung zu minimieren. 9. Monetarisierung von Daten bleibt schwierig Unternehmen wollen die riesigen Datenmengen, über die sie verfügen, monetarisieren und sehen in Enterprise Data Fabric die Wunderwaffe dafür. ABI Research prognostiziert jedoch, dass sich in diesem Bereich bis 2025 nicht viel tun wird: Der Markt für Enterprise Data Fabric sei noch relativ jung und die Anbieter konzentrierten sich im ersten Schritt zur Monetarisierung von Daten auf Datenmanagementlösungen, die unterschiedliche und über verschiedene Umgebungen verteilte Datenquellen verbinden und integrieren können. Nach Ansicht der Marktforscher ist dies jedoch nicht ausreichend. Künftig müssten Anbieter von Datenmanagementlösungen auch KI-Lösungen bereitstellen, die Unternehmen bei der Verbesserung der Datenverfolgung und der Datenherkunftsanalyse unterstützen. Dies werde ein wichtiger Schritt hin zur Bereitstellung von Datenmonetarisierungsdiensten wie Data-as-a-Service oder KI/ML-Predictive-Analytics-Modellen sein. 10. Kaum KI-basierte Lösungen in der Lieferkette Auch wenn KI und GenAI in allen Branchen Einzug halten, werden KI-gestützte Lösungen laut ABI Research in der Lieferkette nur begrenzt und vereinzelt zum Einsatz kommen. Traditionelle KI werde hauptsächlich für fortgeschrittene Datenanalysen eingesetzt, während führende Anbieter damit beginnen würden, auch prädiktive Analysen und systemgenerierte Problemlösungen zur Entscheidungsunterstützung anzubieten. Diese Lösungen werden laut ABI Research nach und nach auch von Anwenderunternehmen eingesetzt. Allerdings befänden sich die Implementierungen noch in einem frühen Stadium, in dem die Effizienz durch schlechte Datenqualität, unzureichende Systemintegration, fehlendes internes Know-how und mangelndes Vertrauen in KI eingeschränkt werde. Laut den Analysten gibt es auch GenAI-Lösungen, hauptsächlich in Form von Copiloten und Chatbots, deren Hauptfunktion darin besteht, Daten auf intuitivere Weise abzufragen. Die Lösungen hätten jedoch Schwierigkeiten, einen radikalen Return on Investment (ROI) zu erzielen, um eine breitere Anwendung zu fördern. Laut ABI Research führen viele große Softwareanbieter derzeit gemeinsame Entwicklungsprojekte mit Kunden rund um die Supply Chain durch. Die Suche nach den besten Lösungen wird jedoch Zeit in Anspruch nehmen, so dass 2025 weiterhin ein Testjahr für KI und GenAI in der Lieferkette sein wird.
Zehn IT-Trends, auf die Sie 2025 vergeblich warten
Auch 2025 warten Anbieter und Anwender vergebens auf den Durchbruch bei wichtigen Technologieentwicklungen. PeopleImages.com – Yuri A/Shutterstock.com Herausforderungen wie globale Konflikte, die angespannte Wirtschaftslage, politische Veränderungen, Fachkräftemangel, aber auch neue Risiken und Regularien werden auch im kommenden Jahr dazu führen, dass Hersteller- und Anwenderunternehmen Technologieentscheidungen verstärkt auf den Prüfstand stellen. Gleichzeitig gibt es eine ganze Reihe neuer Entwicklungen, die das Potenzial haben, ganze Branchen zu transformieren – darunter (generative) künstliche Intelligenz, 5G/6G, Extended Reality (XR) oder Robotics. Welche IT-Trends das kommende Jahr prägen werden – und welche (noch) nicht – haben die Marktforscher von ABI Research in einem umfangreichen Arbeitspapier (Download gegen Daten) zusammengestellt. Wir fassen die wichtigsten Fehlanzeigen für das Jahr 2025 für Sie zusammen. 1. Nvidia bleibt ohne Herausforderer Auch wenn AMD mit seiner Instinct-Plattform und einer ehrgeizigen Hardware-Roadmap Fortschritte macht und andere Player Erfolge erzielen: ABI Research geht davon aus, dass Nvidia das Feld weiterhin dominieren wird. Dies gelte – insbesondere beim Training von Workloads – für die Datenverarbeitung, die GPU- sowie die Netzwerkskalierung für große Chips-Cluster, so die Analysten. Treiber sei zum Teil Nvidias neue Blackwell-Plattform, die in verschiedenen Instanzen von Cloud-Anbietern hochgefahren werde. Die Anbieter würden darum wetteifern, wer sie zuerst einsetzt. 2. Noch kein KI-Regulierungs-Impact Obwohl das KI-Gesetz der Europäischen Union (EU) im August 2024 formell verabschiedet wurde, werden die vollen rechtlichen Auswirkungen des AI Act erst in eineinhalb Jahren (August 2026) greifen. Im Jahr 2025 werden daher die meisten Kontrollen der KI-Entwicklung und -Bereitstellung noch immer von Datenvorschriften wie der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) ausgehen. Als Beispiel verweisen die Marktforscher auf Google AI und Apple Intelligence, deren jeweilige Einführung in der EU mit Problemen konfrontiert ist. Die Konsequenz für Unternehmen, so ABI Research: Aufgrund der Verwirrung über die Risiken von KI-Anwendungsfällen sei es für Unternehmen schwieriger als erwartet, eine effektive, langfristige KI-Strategie zu etablieren, die mit der sich abzeichnenden Regulierung in Einklang steht. 3. GenAI weiterhin ohne (großen) Mehrwert Auch wenn viele Unternehmen bis 2025 GenAI-Lösungen in verschiedenen Geschäftsprozessen implementiert haben: Die hohen Erwartungen an diese vermeintlich revolutionäre Technologie werden weiterhin nicht erfüllt werden, prognostiziert ABI Research. Der Grund: Technologische und geschäftliche Herausforderungen sowie unerwartet hohe Implementierungskosten schränkten die Wertschöpfung ein. Die Auguren verweisen dabei auf die zum Teil erheblichen Vorlaufkosten, etwa für die Aufbereitung der Daten, das Feintuning, den Cloud-Speicher und technische Anpassungen. Zudem beschränkten sich die meisten Implementierungen aufgrund von Risikoscheu und anderen Faktoren auf wenig riskante Anwendungsfälle mit geringem Nutzen. Erfüllt GenAI die Erwartungen nicht, rechnet ABI Research damit, dass Projekte abgebrochen werden und sich viele Unternehmen darauf konzentrieren, schnelle und einfache Erfolge zu erzielen. 4. Kein neuer Rechenzentrums-Boom Nachdem in den Jahren 2023 bis 2024 in allen Regionen und Sektoren massiv in Rechenzentrumsprojekte investiert wurde, wird der Boom nach Einschätzung von ABI Research im kommenden Jahr abebben. Als Grund nennen die Auguren Einschränkungen in der Lieferkette. So sei die Dominanz von NVIDIA bei KI-Beschleunigern der erste Engpass, gefolgt von der Kontrolle von TSMC über die fortgeschrittene Chipfertigung und der exklusiven Position von ASML bei Lithografieanlagen. Diese vielschichtigen Kapazitätsengpässe führen den Forschern zufolge dazu, dass Großkunden bevorzugt werden, wodurch kleinere Akteure und Initiativen für Datensouveränität an den Rand gedrängt werden könnten. Als weiteren Hemmschuh identifiziert ABI Research den steigenden Energiebedarf dieser Rechenzentren. Die Energieversorger hätten Schwierigkeiten, mit dem explosionsartigen Anstieg des Strombedarfs Schritt zu halten, weshalb eher in die Optimierung bestehender Anlagen als in den Bau neuer Rechenzentren investiert werde. 5. Cloud wird On-Premises nicht vollständig verdrängen Trotz des unbestreitbaren Aufschwungs hybrider Cloud-Modelle hält ABI Research es aus mehreren Gründen für unwahrscheinlich, dass lokale Infrastrukturen vollständig verdrängt werden. So verließen sich viele Unternehmen nach wie vor auf Legacy-Systeme, die tief in ihre Geschäftsprozesse eingebettet seien. Diese Systeme, insbesondere in Branchen wie Finanzen, Fertigung und Gesundheitswesen, seien oft zu komplex oder zu teuer, um vollständig in die Cloud migriert zu werden. Das würde eine umfassende Umstrukturierung erfordern und die potenziellen Störungen während der Migration könnten die kurzfristigen Vorteile überwiegen. Darüber hinaus sehen die Analysten eine Reihe technischer, regulatorischer und betrieblicher Faktoren, die einen vollständigen Umstieg auf reine Cloud-Modelle unpraktikabel machen. So gebe es in stark regulierten Branchen wie dem Banken- oder Gesundheitssektor sowie bei Behörden Gesetze, die vorschrieben, Daten innerhalb bestimmter Jurisdiktionen zu speichern und zu verarbeiten. 6. Keine großen Digitalisierungsprojekte Aus Sicht von ABI Research wird das Jahr 2025 dadurch geprägt sein, dass Unternehmen zwar die Notwendigkeit von Veränderungen erkennen, sich aber mit der Konzeption von Projekten und dem Einsatz von Technologien schwer tun. Der Grund, so die Auguren: Um erfolgreich zu sein, müssten Unternehmen bei großen, digitalen Transformationsprojekten das volle Potenzial einer Vielzahl von Technologien ausschöpfen, die ihre Betriebsabläufe potenziell verbessern könnten. Laut einer Umfrage von ABI Research ist dies jedoch das größte Hindernis bei der Umsetzung. Da es unter diesen Umständen schwierig sei, einen Return on Investment (ROI) zu gewährleisten, würden Projekte erst gar nicht in Angriff genommen. 7. Mittelstand hält sich bei Industrie 4.0 zurück Laut ABI Research sind kleine und mittlere Fertigungsunternehmen seit jeher Nachzügler bei der Einführung neuer Technologien. Die Gründe: Preissensibilität gegenüber teurer Technologie, Ambivalenz gegenüber neuen Prozessen, und das Risiko der Unsicherheit, dass Veränderungen in der Produktion nur eine geringe oder gar keine Rendite (ROI) bringen. Obwohl dies für Mittelständler schon lange ein Problem sei, werde es sich bis 2025 noch verschärfen, prognostizieren die Analysten. Der Grund: Bei der nächsten Technologiewelle (GenAI, Digital Threads und Industrial Metaverse) handle es sich um kostspielige Vorhaben, die mit vielen Fragezeichen behaftet seien. So sind diese Technologien laut den Analysten noch nicht weit genug entwickelt und wurden von den großen Herstellern noch nicht ausgiebig in der Praxis getestet, um das Vertrauen der kleineren Unternehmen zu gewinnen. 8. Die Weltherrschaft humanoider Roboter bleibt (vorerst) aus Inzwischen gibt es ein Dutzend Humanoide, die so weit entwickelt sind wie Atlas von Boston Dynamics – und auch die Fernsteuerung macht beeindruckende Fortschritte. Allerdings gehen die Marktforscher davon aus, dass Humanoide ohne einen radikalen Wandel in der KI kaum über diesen Punkt hinauskommen werden. ABI Research prognostiziert daher einen KI-bedingten Wendepunkt für Humanoide erst zwischen 2026 und 2027. Bis dahin sollten Anbieter dem erfolgreichen Beispiel von Agility Robotics folgen und das Mietmodell Robots as a Service (RaaS) übernehmen, empfehlen die Analysten. Dabei wird die Arbeit von Robotern mit dem Stundenlohn menschlicher Arbeitskräfte gleichgesetzt und Metriken zur Quantifizierung der Roboterleistung erstellt. Außerdem sollten sie Teleoperationsfähigkeiten entwickeln, um Grenzfälle während des Einsatzes zu bewältigen und Entscheidungsträgern dabei zu helfen, den Nutzen zu ermitteln und die Risiken bei der Einführung zu minimieren. 9. Monetarisierung von Daten bleibt schwierig Unternehmen wollen die riesigen Datenmengen, über die sie verfügen, monetarisieren und sehen in Enterprise Data Fabric die Wunderwaffe dafür. ABI Research prognostiziert jedoch, dass sich in diesem Bereich bis 2025 nicht viel tun wird: Der Markt für Enterprise Data Fabric sei noch relativ jung und die Anbieter konzentrierten sich im ersten Schritt zur Monetarisierung von Daten auf Datenmanagementlösungen, die unterschiedliche und über verschiedene Umgebungen verteilte Datenquellen verbinden und integrieren können. Nach Ansicht der Marktforscher ist dies jedoch nicht ausreichend. Künftig müssten Anbieter von Datenmanagementlösungen auch KI-Lösungen bereitstellen, die Unternehmen bei der Verbesserung der Datenverfolgung und der Datenherkunftsanalyse unterstützen. Dies werde ein wichtiger Schritt hin zur Bereitstellung von Datenmonetarisierungsdiensten wie Data-as-a-Service oder KI/ML-Predictive-Analytics-Modellen sein. 10. Kaum KI-basierte Lösungen in der Lieferkette Auch wenn KI und GenAI in allen Branchen Einzug halten, werden KI-gestützte Lösungen laut ABI Research in der Lieferkette nur begrenzt und vereinzelt zum Einsatz kommen. Traditionelle KI werde hauptsächlich für fortgeschrittene Datenanalysen eingesetzt, während führende Anbieter damit beginnen würden, auch prädiktive Analysen und systemgenerierte Problemlösungen zur Entscheidungsunterstützung anzubieten. Diese Lösungen werden laut ABI Research nach und nach auch von Anwenderunternehmen eingesetzt. Allerdings befänden sich die Implementierungen noch in einem frühen Stadium, in dem die Effizienz durch schlechte Datenqualität, unzureichende Systemintegration, fehlendes internes Know-how und mangelndes Vertrauen in KI eingeschränkt werde. Laut den Analysten gibt es auch GenAI-Lösungen, hauptsächlich in Form von Copiloten und Chatbots, deren Hauptfunktion darin besteht, Daten auf intuitivere Weise abzufragen. Die Lösungen hätten jedoch Schwierigkeiten, einen radikalen Return on Investment (ROI) zu erzielen, um eine breitere Anwendung zu fördern. Laut ABI Research führen viele große Softwareanbieter derzeit gemeinsame Entwicklungsprojekte mit Kunden rund um die Supply Chain durch. Die Suche nach den besten Lösungen wird jedoch Zeit in Anspruch nehmen, so dass 2025 weiterhin ein Testjahr für KI und GenAI in der Lieferkette sein wird.
Zehn IT-Trends, auf die Sie 2025 vergeblich warten Auch 2025 warten Anbieter und Anwender vergebens auf den Durchbruch bei wichtigen Technologieentwicklungen. PeopleImages.com – Yuri A/Shutterstock.com Herausforderungen wie globale Konflikte, die angespannte Wirtschaftslage, politische Veränderungen, Fachkräftemangel, aber auch neue Risiken und Regularien werden auch im kommenden Jahr dazu führen, dass Hersteller- und Anwenderunternehmen Technologieentscheidungen verstärkt auf den Prüfstand stellen. Gleichzeitig gibt es eine ganze Reihe neuer Entwicklungen, die das Potenzial haben, ganze Branchen zu transformieren – darunter (generative) künstliche Intelligenz, 5G/6G, Extended Reality (XR) oder Robotics. Welche IT-Trends das kommende Jahr prägen werden – und welche (noch) nicht – haben die Marktforscher von ABI Research in einem umfangreichen Arbeitspapier (Download gegen Daten) zusammengestellt. Wir fassen die wichtigsten Fehlanzeigen für das Jahr 2025 für Sie zusammen. 1. Nvidia bleibt ohne Herausforderer Auch wenn AMD mit seiner Instinct-Plattform und einer ehrgeizigen Hardware-Roadmap Fortschritte macht und andere Player Erfolge erzielen: ABI Research geht davon aus, dass Nvidia das Feld weiterhin dominieren wird. Dies gelte – insbesondere beim Training von Workloads – für die Datenverarbeitung, die GPU- sowie die Netzwerkskalierung für große Chips-Cluster, so die Analysten. Treiber sei zum Teil Nvidias neue Blackwell-Plattform, die in verschiedenen Instanzen von Cloud-Anbietern hochgefahren werde. Die Anbieter würden darum wetteifern, wer sie zuerst einsetzt. 2. Noch kein KI-Regulierungs-Impact Obwohl das KI-Gesetz der Europäischen Union (EU) im August 2024 formell verabschiedet wurde, werden die vollen rechtlichen Auswirkungen des AI Act erst in eineinhalb Jahren (August 2026) greifen. Im Jahr 2025 werden daher die meisten Kontrollen der KI-Entwicklung und -Bereitstellung noch immer von Datenvorschriften wie der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) ausgehen. Als Beispiel verweisen die Marktforscher auf Google AI und Apple Intelligence, deren jeweilige Einführung in der EU mit Problemen konfrontiert ist. Die Konsequenz für Unternehmen, so ABI Research: Aufgrund der Verwirrung über die Risiken von KI-Anwendungsfällen sei es für Unternehmen schwieriger als erwartet, eine effektive, langfristige KI-Strategie zu etablieren, die mit der sich abzeichnenden Regulierung in Einklang steht. 3. GenAI weiterhin ohne (großen) Mehrwert Auch wenn viele Unternehmen bis 2025 GenAI-Lösungen in verschiedenen Geschäftsprozessen implementiert haben: Die hohen Erwartungen an diese vermeintlich revolutionäre Technologie werden weiterhin nicht erfüllt werden, prognostiziert ABI Research. Der Grund: Technologische und geschäftliche Herausforderungen sowie unerwartet hohe Implementierungskosten schränkten die Wertschöpfung ein. Die Auguren verweisen dabei auf die zum Teil erheblichen Vorlaufkosten, etwa für die Aufbereitung der Daten, das Feintuning, den Cloud-Speicher und technische Anpassungen. Zudem beschränkten sich die meisten Implementierungen aufgrund von Risikoscheu und anderen Faktoren auf wenig riskante Anwendungsfälle mit geringem Nutzen. Erfüllt GenAI die Erwartungen nicht, rechnet ABI Research damit, dass Projekte abgebrochen werden und sich viele Unternehmen darauf konzentrieren, schnelle und einfache Erfolge zu erzielen. 4. Kein neuer Rechenzentrums-Boom Nachdem in den Jahren 2023 bis 2024 in allen Regionen und Sektoren massiv in Rechenzentrumsprojekte investiert wurde, wird der Boom nach Einschätzung von ABI Research im kommenden Jahr abebben. Als Grund nennen die Auguren Einschränkungen in der Lieferkette. So sei die Dominanz von NVIDIA bei KI-Beschleunigern der erste Engpass, gefolgt von der Kontrolle von TSMC über die fortgeschrittene Chipfertigung und der exklusiven Position von ASML bei Lithografieanlagen. Diese vielschichtigen Kapazitätsengpässe führen den Forschern zufolge dazu, dass Großkunden bevorzugt werden, wodurch kleinere Akteure und Initiativen für Datensouveränität an den Rand gedrängt werden könnten. Als weiteren Hemmschuh identifiziert ABI Research den steigenden Energiebedarf dieser Rechenzentren. Die Energieversorger hätten Schwierigkeiten, mit dem explosionsartigen Anstieg des Strombedarfs Schritt zu halten, weshalb eher in die Optimierung bestehender Anlagen als in den Bau neuer Rechenzentren investiert werde. 5. Cloud wird On-Premises nicht vollständig verdrängen Trotz des unbestreitbaren Aufschwungs hybrider Cloud-Modelle hält ABI Research es aus mehreren Gründen für unwahrscheinlich, dass lokale Infrastrukturen vollständig verdrängt werden. So verließen sich viele Unternehmen nach wie vor auf Legacy-Systeme, die tief in ihre Geschäftsprozesse eingebettet seien. Diese Systeme, insbesondere in Branchen wie Finanzen, Fertigung und Gesundheitswesen, seien oft zu komplex oder zu teuer, um vollständig in die Cloud migriert zu werden. Das würde eine umfassende Umstrukturierung erfordern und die potenziellen Störungen während der Migration könnten die kurzfristigen Vorteile überwiegen. Darüber hinaus sehen die Analysten eine Reihe technischer, regulatorischer und betrieblicher Faktoren, die einen vollständigen Umstieg auf reine Cloud-Modelle unpraktikabel machen. So gebe es in stark regulierten Branchen wie dem Banken- oder Gesundheitssektor sowie bei Behörden Gesetze, die vorschrieben, Daten innerhalb bestimmter Jurisdiktionen zu speichern und zu verarbeiten. 6. Keine großen Digitalisierungsprojekte Aus Sicht von ABI Research wird das Jahr 2025 dadurch geprägt sein, dass Unternehmen zwar die Notwendigkeit von Veränderungen erkennen, sich aber mit der Konzeption von Projekten und dem Einsatz von Technologien schwer tun. Der Grund, so die Auguren: Um erfolgreich zu sein, müssten Unternehmen bei großen, digitalen Transformationsprojekten das volle Potenzial einer Vielzahl von Technologien ausschöpfen, die ihre Betriebsabläufe potenziell verbessern könnten. Laut einer Umfrage von ABI Research ist dies jedoch das größte Hindernis bei der Umsetzung. Da es unter diesen Umständen schwierig sei, einen Return on Investment (ROI) zu gewährleisten, würden Projekte erst gar nicht in Angriff genommen. 7. Mittelstand hält sich bei Industrie 4.0 zurück Laut ABI Research sind kleine und mittlere Fertigungsunternehmen seit jeher Nachzügler bei der Einführung neuer Technologien. Die Gründe: Preissensibilität gegenüber teurer Technologie, Ambivalenz gegenüber neuen Prozessen, und das Risiko der Unsicherheit, dass Veränderungen in der Produktion nur eine geringe oder gar keine Rendite (ROI) bringen. Obwohl dies für Mittelständler schon lange ein Problem sei, werde es sich bis 2025 noch verschärfen, prognostizieren die Analysten. Der Grund: Bei der nächsten Technologiewelle (GenAI, Digital Threads und Industrial Metaverse) handle es sich um kostspielige Vorhaben, die mit vielen Fragezeichen behaftet seien. So sind diese Technologien laut den Analysten noch nicht weit genug entwickelt und wurden von den großen Herstellern noch nicht ausgiebig in der Praxis getestet, um das Vertrauen der kleineren Unternehmen zu gewinnen. 8. Die Weltherrschaft humanoider Roboter bleibt (vorerst) aus Inzwischen gibt es ein Dutzend Humanoide, die so weit entwickelt sind wie Atlas von Boston Dynamics – und auch die Fernsteuerung macht beeindruckende Fortschritte. Allerdings gehen die Marktforscher davon aus, dass Humanoide ohne einen radikalen Wandel in der KI kaum über diesen Punkt hinauskommen werden. ABI Research prognostiziert daher einen KI-bedingten Wendepunkt für Humanoide erst zwischen 2026 und 2027. Bis dahin sollten Anbieter dem erfolgreichen Beispiel von Agility Robotics folgen und das Mietmodell Robots as a Service (RaaS) übernehmen, empfehlen die Analysten. Dabei wird die Arbeit von Robotern mit dem Stundenlohn menschlicher Arbeitskräfte gleichgesetzt und Metriken zur Quantifizierung der Roboterleistung erstellt. Außerdem sollten sie Teleoperationsfähigkeiten entwickeln, um Grenzfälle während des Einsatzes zu bewältigen und Entscheidungsträgern dabei zu helfen, den Nutzen zu ermitteln und die Risiken bei der Einführung zu minimieren. 9. Monetarisierung von Daten bleibt schwierig Unternehmen wollen die riesigen Datenmengen, über die sie verfügen, monetarisieren und sehen in Enterprise Data Fabric die Wunderwaffe dafür. ABI Research prognostiziert jedoch, dass sich in diesem Bereich bis 2025 nicht viel tun wird: Der Markt für Enterprise Data Fabric sei noch relativ jung und die Anbieter konzentrierten sich im ersten Schritt zur Monetarisierung von Daten auf Datenmanagementlösungen, die unterschiedliche und über verschiedene Umgebungen verteilte Datenquellen verbinden und integrieren können. Nach Ansicht der Marktforscher ist dies jedoch nicht ausreichend. Künftig müssten Anbieter von Datenmanagementlösungen auch KI-Lösungen bereitstellen, die Unternehmen bei der Verbesserung der Datenverfolgung und der Datenherkunftsanalyse unterstützen. Dies werde ein wichtiger Schritt hin zur Bereitstellung von Datenmonetarisierungsdiensten wie Data-as-a-Service oder KI/ML-Predictive-Analytics-Modellen sein. 10. Kaum KI-basierte Lösungen in der Lieferkette Auch wenn KI und GenAI in allen Branchen Einzug halten, werden KI-gestützte Lösungen laut ABI Research in der Lieferkette nur begrenzt und vereinzelt zum Einsatz kommen. Traditionelle KI werde hauptsächlich für fortgeschrittene Datenanalysen eingesetzt, während führende Anbieter damit beginnen würden, auch prädiktive Analysen und systemgenerierte Problemlösungen zur Entscheidungsunterstützung anzubieten. Diese Lösungen werden laut ABI Research nach und nach auch von Anwenderunternehmen eingesetzt. Allerdings befänden sich die Implementierungen noch in einem frühen Stadium, in dem die Effizienz durch schlechte Datenqualität, unzureichende Systemintegration, fehlendes internes Know-how und mangelndes Vertrauen in KI eingeschränkt werde. Laut den Analysten gibt es auch GenAI-Lösungen, hauptsächlich in Form von Copiloten und Chatbots, deren Hauptfunktion darin besteht, Daten auf intuitivere Weise abzufragen. Die Lösungen hätten jedoch Schwierigkeiten, einen radikalen Return on Investment (ROI) zu erzielen, um eine breitere Anwendung zu fördern. Laut ABI Research führen viele große Softwareanbieter derzeit gemeinsame Entwicklungsprojekte mit Kunden rund um die Supply Chain durch. Die Suche nach den besten Lösungen wird jedoch Zeit in Anspruch nehmen, so dass 2025 weiterhin ein Testjahr für KI und GenAI in der Lieferkette sein wird.
