Zehn Technologietrends, die 2025 prägen werden​

srcset="https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/09/shutterstock_1451498966-1.jpg?quality=50&strip=all 6500w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/09/shutterstock_1451498966-1.jpg?resize=300%2C185&quality=50&strip=all 300w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/09/shutterstock_1451498966-1.jpg?resize=768%2C473&quality=50&strip=all 768w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/09/shutterstock_1451498966-1.jpg?resize=1024%2C630&quality=50&strip=all 1024w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/09/shutterstock_1451498966-1.jpg?resize=1536%2C945&quality=50&strip=all 1536w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/09/shutterstock_1451498966-1.jpg?resize=2048%2C1260&quality=50&strip=all 2048w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/09/shutterstock_1451498966-1.jpg?resize=1133%2C697&quality=50&strip=all 1133w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/09/shutterstock_1451498966-1.jpg?resize=273%2C168&quality=50&strip=all 273w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/09/shutterstock_1451498966-1.jpg?resize=137%2C84&quality=50&strip=all 137w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/09/shutterstock_1451498966-1.jpg?resize=780%2C480&quality=50&strip=all 780w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/09/shutterstock_1451498966-1.jpg?resize=585%2C360&quality=50&strip=all 585w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2024/09/shutterstock_1451498966-1.jpg?resize=406%2C250&quality=50&strip=all 406w" width="1024" height="630" sizes="(max-width: 1024px) 100vw, 1024px">IT-Technik entwickelt sich rasend schnell und wird viele Aspekte unseres Lebens und Arbeitens massiv verändern.Shutterstock Fraglos werden die technologischen Entwicklungen der nächsten Jahre unsere Welt verändern – mit neuen Chancen, aber auch erheblichen Herausforderungen. Das Spektrum reicht von weiteren disruptiven Entwicklungen im Bereich Künstlicher Intelligenz bis hin zu einer noch intensiveren Verflechtung von Mensch und Maschine. Die Analysten von Gartner haben zehn Trends identifiziert, die in den nächsten fünf Jahren und darüber hinaus den größten Einfluss haben werden. 1. Agentic AI Agentic AI wird der künstlichen Intelligenz mehr Eigenständigkeit verleihen, um selbstständig Ziele zu setzen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Anstatt wie bisher nur auf Nutzeranfragen zu reagieren, kann Agentic AI eigenständig komplexe Daten analysieren, Entscheidungen treffen und diese umsetzen. Ein Beispiel für Agentic AI ist die Automatisierung von Kundenerfahrungen: Nach einem Produktkauf kann die KI automatisch die Bestellhistorie analysieren, die Kommunikation überprüfen und auf Basis des Kundenverhaltens eine Folgeaktion planen. Wie zum Beispiel das Versenden einer Dankeschön-E-Mail. Dieser Prozess kann teilweise oder auch ganz ohne menschliches Eingreifen ablaufen. Was bringen KI-Agenten als Schwarm? Agentic AI wird Aufgaben und Prozesse effizienter machen, da die Technik Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen trifft. Diese Autonomie erfordert aber auch strikte Leitplanken und eine klare Governance, um sicherzustellen, dass die KI-Agenten nur innerhalb festgelegter Grenzen agieren und damit potenzielle Risiken für Sicherheit und Datenschutz minimiert werden. Analyse von Tom Coshow und Gary Olliffe 2. AI-Governance-Plattformen Unternehmen werden zunehmend AI-Governance-Plattformen benötigen, um ihre KI-Systeme verantwortungsvoll zu steuern und zu überwachen. Diese Plattformen stellen sicher, dass KI-Systeme robust, transparent und fair arbeiten sowie die ethischen und rechtlichen Anforderungen erfüllen. Ein positives Beispiel dafür ist die Bank HSBC, die eine Governance-Struktur verwendet, um Transparenz und Rechenschaftspflicht bei der Nutzung von KI sicherzustellen. Sie überprüft regelmäßig ihre KI-Systeme auf Fairness und Datenschutz, um den gesetzlichen Regularien gerecht zu werden. GenAI schafft Datenherausforderungen: Wie Governance im KI-Zeitalter geht Mit der Einführung von AI-Governance-Plattformen sind aber auch Herausforderungen verbunden: Die schnelle Entwicklung innerhalb der KI-Technologie und das Fehlen einheitlicher Standards machen es schwer, eine zukunftssichere Governance zu etablieren. Bei der Schnelllebigkeit der Entwicklungen müssen Organisationen ihre Strategien fortlaufend anpassen, um technische und gesellschaftliche Anforderungen zu erfüllen, und so den Missbrauch von KI zu verhindern. Analyse von Jasleen Kaur Sindhu, Moutusi Sau, Svetlana Sicular 3. Disinformation Security Disinformation Security stärkt Vertrauen in digitale Kommunikation, Identität und Reputation. Da Fehlinformationen und generative KI immer verbreiteter werden, wird der Schutz vor solchen Bedrohungen zunehmend wichtiger. Gelegen kommen da Technologien zur Desinformationssicherheit, da sie Methoden zur Sicherstellung der Integrität, Prüfung der Authentizität und Verhinderung von Identitätsdiebstahl bieten. Ein Beispiel dafür ist der Einsatz von Deepfake-Erkennung in Verifizierungsprozessen, um Betrug zu verhindern. Die Folgen dieses Trends sind erheblich: Unternehmen müssen Strategien entwickeln, um Desinformationen zu bekämpfen. Am besten gelingt das mit dem Aufbau von Teams zur Bedrohungserkennung, sowie dem Einsatz von Technologien zur Risikobewertung. Betriebe müssen ihre Markenreputation besser schützen, indem schädliche Narrative früh erkannt und Gegenmaßnahmen eingeleitet werden. Dabei sind technologische und organisatorische Maßnahmen entscheidend, um Unternehmen zu schützen. Analyse von Dan Ayoub und Akif Khan 4. Postquanten-Kryptografie Postquantum-Kryptographie (PQC) erlangt eine immer größer werdende Bedeutung, da die derzeitigen herkömmlichen Verschlüsselungsmethoden bis 2029 durch Quantencomputer unsicher werden. Quantencomputer können Mechanismen wie RSA und ECC knacken. Die Folge: die Datensicherheit ist gefährdet. Unternehmen müssen deshalb auf quantensichere Algorithmen umstellen, um ihre Daten zu schützen. Dabei sollen die Algorithmen den Angriffen von klassischen und Quantencomputern standhalten. Allerdings ist der Wechsel mit einem großen Aufwand verbunden, er erfordert Zeit und Planung. Ein Beispiel ist die Umstellung auf NIST-standardisierte Algorithmen wie CRYSTALS-Kyber und SPHINCS+. width="100%" height="152" frameborder="0" allowfullscreen allow="autoplay; clipboard-write; encrypted-media; fullscreen; picture-in-picture" loading="lazy" src="https://open.spotify.com/embed/episode/4tgPAtbBoDbbMgQbQ6beWB?utm_source=oembed"> Die Umstellung auf Postquantum-Kryptographie bringt Herausforderungen mit sich. Unternehmen müssen ihre Verschlüsselungssysteme anpassen, da die neuen Algorithmen größere Schlüsselgrößen und längere Verschlüsselungszeiten haben. Da der Übergang Jahre dauern kann, sollte frühzeitig mit der entsprechenden Planung begonnen werden. Analyse von Mark Horvath und Bart Willemsen 5. Ambient Invisible Intelligence Ambient Invisible Intelligence verwendet kleine, günstige Tags und Sensoren, um Objekte großflächig und kostengünstig zu verfolgen. Dadurch erhalten Unternehmen neue Einblicke in Geschäftsprozesse. Ein Beispiel: Die Erfassung von Inventar in Echtzeit, um Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern. Auch Produktverifizierung und digitale Produktpässe werden dadurch möglich. Intelligente Verpackungen könnten mit Haushaltsgeräten kommunizieren, Kleidung die Infos für die perfekte Pflege direkt an Waschmaschinen senden. Eine große Herausforderung ist allerdings der Datenschutz. So könnten getrackte Objekte in den Besitz von Endnutzern übergehen, wodurch eine unbemerkte Weiterverfolgung möglich wäre. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Technologie bei Bedarf deaktiviert werden kann. Auch die damit verbundene langfristige Speicherung von Daten muss kritisch geprüft, hinterfragt und reguliert werden. Analyse von Nick Jones 6. Energieeffizientes Computing Nachhaltige IT ist möglich. Aber um das zu erreichen, muss die Energieeffizienz von IT-Anwendungen verbessert werden – besonders bei energieintensiven Aufgaben wie KI-Training. Dabei reicht es nicht, bestehende Infrastrukturen zu optimieren – neue, energieeffiziente Technologien sind nötig. Ein Beispiel ist der Einsatz von optischen oder neuromorphen Systemen, die den Energieverbrauch deutlich senken können. width="100%" height="152" frameborder="0" allowfullscreen allow="autoplay; clipboard-write; encrypted-media; fullscreen; picture-in-picture" loading="lazy" src="https://open.spotify.com/embed/episode/7BIW9sHJFkP7rKCnTjwvrO?utm_source=oembed"> Wie können Unternehmen IT nachhaltiger gestalten? Die Antwort: mit Hilfe von Cloud-Migration, energieeffizienter Hardware und grüneren Energiequellen. Langfristig sind jedoch radikale Ansätze wie optisches oder DNA-basiertes Computing erforderlich. Mögliche Herausforderungen sind dabei hohe Einführungskosten, eine komplexere IT-Landschaft und die Sicherstellung von Datenschutz und Sicherheit. Analyse von Nick Jones 7. Hybrid Computing Hybrid Computing bezeichnet die Kombination verschiedener Rechenmechanismen, um die Stärken jedes Systems optimal zu nutzen. Durch die Verbindung von Technologien wie CPUs, GPUs, quantenbasierten, neuromorphen und photonischen Computern eröffnen sich Unternehmen neue Möglichkeiten, Rechenaufgaben effizienter zu bewältigen. Ein Beispiel: die Synthese von photonischen und klassischen Rechenmechanismen, um komplexe Optimierungsprobleme zu lösen, die mit herkömmlicher Technik nicht möglich wären. Auch die Nutzung von Quantencomputing für die Entdeckung neuer Medikamente oder in der Materialforschung zeigt das Potenzial dieser Technologie. Die Integration von Technologien wie biobasiertem Computing oder neuromorphen Systemen ermöglicht es, den Nutzen von Rechenlösungen noch weiter auszubauen. Die Einführung von Hybrid Computing ist komplex und erfordert spezielle Kenntnisse, da viele der verwendeten Technologien noch im Entwicklungsstadium stecken. Zudem benötigen hybride Umgebungen eine starke Orchestrierung, um die verschiedenen Recheneinheiten effektiv zu steuern. Dabei fallen häufig Probleme im Bereich der Sicherheit und des Datenschutzes an, da hybride Systeme aus vielen miteinander kommunizierenden Komponenten bestehen. Diese Herausforderung müssen Unternehmen leisten. Analyse von Soyeb Barot und Frank Buytendijk 8. Spatial Computing Spatial Computing erweitert die physische Welt durch digitale Inhalte, die in der realen Umgebung verankert werden. Auf diese Weise ermöglicht es die Technologie den Nutzern, mit digitalen Elementen in einer realistischen und intuitiven Weise zu interagieren. Dadurch können immersive Erlebnisse geschaffen werden, die besonders für Bereiche wie Forschung und Entwicklung, Produktdesign, Fertigung, Gesundheitswesen und Bildung revolutionär sein können. So etwa die Nutzung von Augmented Reality (AR) in der Ausbildung, bei der medizinische Studierende komplexe Eingriffe an virtuellen Patienten üben können. Die Einführung von Spatial Computing ist allerdings komplex und teuer, da spezielle Geräte wie Head-Mounted Displays (HMDs) benötigt werden, die schwer sind und viel Energie benötigen.  Zudem zeichnet Spatial Computing Nutzerinformationen auf, die sicher verarbeitet werden müssen. Auch die Entwicklung von Standards und Protokollen ist notwendig, um eine einheitliche Nutzung und Integration dieser Technologie zu ermöglichen. Analyse von Marty Resnick 9. Polyfunktionale Roboter Polyfunktionale Roboter sind Maschinen, die in der Lage sind, mehrere Aufgaben zu übernehmen, indem sie menschlichen Anweisungen oder Beispielen folgen. Ihre Vielseitigkeit sowie neuartige Bauformen ermöglichen eine schnelle und kostengünstige Einführung. Diese Roboter können Aufgaben übernehmen, die bisher menschlichen Arbeitskräften vorbehalten waren, und sie sind darüber hinaus flexibel einsetzbar, was die Rentabilität steigert. Ein Beispiel ist der Flughafeninspektionsroboter von Roboxi, der die Start- und Landebahnen überwacht. Er kann etwa die Beleuchtung überprüfen, Fremdkörper entfernen und Tiere vertreiben. Einsatz bei BMW und Mercedes-Benz: Humanoide Roboter kommen 2025 Die Nutzung in menschlichen Umgebungen erfordert allerdings hohe Sicherheitsstandards, damit der Einsatz von Robotern kein Risiko darstellt. Da die Technologie komplex ist und besondere Fähigkeiten erfordert, müssen Unternehmen ihre Mitarbeitenden schulen, um das volle Potenzial der Roboter zu nutzen. Analyse von Bill Ray und Nick Jones 10. Neurologische Verbesserungen Neurologische Verbesserung nutzt bidirektionale Gehirn-Maschine-Schnittstellen. Auf diese Weise können Signale zwischen dem menschlichen Gehirn und Maschinen übertragen werden. Damit kann das Gehirn „gelesen“ und auch „beschrieben“ werden. Diese Technologie hat das Potenzial, sowohl die Leistung von Mitarbeitenden zu steigern als auch neue medizinische Behandlungsmöglichkeiten zu schaffen. Augmented Connected Workforce: Wir werden alle Cyborgs Denn mit neurologischer Verbesserung lassen sich die kognitiven Fähigkeiten steigern, wie zum Beispiel die Gedächtniskraft, die Konzentration und das Lernen. Ein Anwendungsbeispiel hierfür: Geräte, die Hirnströme messen und elektrische Impulse zur Entspannung senden, um Stress zu reduzieren. Auch Menschen mit körperlichen Einschränkungen, wie etwa Lähmungen, können von dieser Technologie profitieren. Denn die Technik kann helfen, verlorene Fähigkeiten wiederherzustellen. Die Einführung neurologischer Verbesserungen bringt jedoch große Herausforderungen mit sich: Da diese Technologie direkt mit dem menschlichen Gehirn verbunden ist, ergeben sich große Sicherheits- und Datenschutzrisiken. Zudem könnte der Einsatz von Implantaten und Hirnschnittstellen ethische Bedenken hervorrufen, insbesondere im Hinblick auf die Veränderung von Gedanken und Persönlichkeiten. Analyse von Sylvain Fabre und Frank Buytendijk Fazit Ob die zunehmende Integration von KI, neue Rechenmethoden oder die immer engere Mensch-Maschine-Verknüpfung – die neuen Trendtechnologien eröffnen Organisationen zusätzliche Möglichkeiten, bringen aber auch neue Herausforderungen mit sich. Insbesondere in Bezug auf Ethik und Datenschutz bergen die Technologien einige Risiken. Wer hier Erfolg haben möchte, der muss diese Trends nicht nur verstehen, sondern auch äußerst verantwortungsvoll mit den neuen Technologien umgehen. Diese Balance zwischen Fortschritt und verantwortungsvollem Handeln wird entscheidend für die weitere technische Entwicklung in einer sich rasch verändernden Welt sein. Um zukunftsfähig zu bleiben, sollten Unternehmen nicht nur in die Technologie selbst, sondern auch in die Schulung ihrer Mitarbeitenden, die Entwicklung ethischer Leitlinien und den Aufbau einer nachhaltigen Infrastruktur investieren. Nur so werden sie das volle Potenzial dieser Trends ausschöpfen können.