13/12/2024

KI-Trends 2025: ein persönlicher Ausblick

Autor: Matthew Candy

Vor zwei Jahren hat ChatGPT die Welt mit der revolutionären Kraft Künstlicher Intelligenz (KI) überrascht und neue Perspektiven eröffnet – gesprochene und geschriebene Sprache wurde plötzlich zur universellen Programmiersprache und KI auf einmal jedem zugänglich. Jetzt steht 2025 vor der Tür und es ist Zeit, einen Ausblick auf die Weiterentwicklung von KI im kommenden, sicherlich erneut intensiven Jahr, zu geben.

Die derzeitige Begeisterung für Agentic AI, also agentenbasierte KI, wird auch 2025 weiterwachsen. Für Unternehmen ist es aber wichtig, sich an breiteren KI-Trends zu orientieren. Ich bin mir sicher: Die Rolle von KI wird sich 2025 weiterentwickeln, und der Bedarf an sicheren, integrierten sowie nutzerzentrierten KI-Strategien wird einen signifikanten Einfluss auf unterschiedlichste Branchen haben.

1. Fortschreitende KI-Innovationen

Agentenbasierte KI ist da – jetzt braucht es klare Standards für eine sichere und leistungsstarke Autonomie: Da agentenbasierte Frameworks 2025 zu einem vorherrschenden Thema werden und einen grundlegenden Wandel von traditionellen KI-Tools hin zu proaktiven Agenten markieren, kommen auch Fragen rund um die Verantwortlichkeit und Kontrolle dieser zunehmend autonomen Systeme auf. Dies wird zu einem stärkeren Fokus auf Standards, Prozesse und Werkzeuge führen, mit denen wir ihre Steuerung regeln. Während wir weiterhin die „Regeln“ für generative KI definieren, müssen wir auch darüber nachdenken, wie Unternehmen verantwortungsvolle, sichere Agentic AI-Workflows einsetzen und eine robuste und skalierbare Orchestrierung über Prozesse, Anwendungen, Modelle und Technologien hinweg sicherstellen können.

Bei der Modellauswahl geht es um Leistung und Kosten: Unternehmen sollten ein vielfältiges Portfolio an KI-Modellen nutzen, um den Wandel voranzutreiben – dabei ist es entscheidend, diese Modelle effektiv zu integrieren und aufeinander abzustimmen. Kleinere, leistungsstarke Modelle, die für spezifische Aufgaben in unterschiedlichen Branchen und Anwendungsbereichen trainiert und angepasst werden können, sollten nicht zugunsten größerer, bekannterer Modelle übersehen werden. Der Fokus sollte vielmehr darauf liegen, wie diese Vielfalt den jeweiligen geschäftlichen Anforderungen entspricht –sowohl finanziell als auch ökologisch nachhaltig.

2. Sicherheit, Governance und Zusammenarbeit

Open-Source-KI-Modelle gewinnen an Bedeutung: Ihre Transparenz, Flexibilität, Kosteneffizienz und Anpassungsfähigkeit machen sie immer attraktiver. Sie helfen Unternehmen dabei, die Abhängigkeit von einzelnen Anbietern zu reduzieren, und fördern gleichzeitig kontinuierliche Innovationen, in dem sie vertrauenswürdige, gemeinschaftsgetriebene KI-Strategien unterstützen.

Skalierung ohne Governance stößt an Grenzen: Unternehmen, die ihre KI-Aktivitäten ausbauen, erkennen zunehmend die Bedeutung einer soliden Governance. Um Risiken zu minimieren, Verzerrungen zu reduzieren und die Einhaltung neuer regulatorischer Anforderungen zu gewährleisten, wird es unverzichtbar, KI-Governance-Frameworks und -Lösungen einzuführen.

Die Integration in bestehende Ökosysteme ist entscheidend für das Wachstum von Open-Source-Modellen: Die zunehmende Verbreitung von Open-Source-KI macht es notwendig, dass Plattformen sich nahtlos in verschiedene Modelle des Technologie-Ökosystems integrieren. Diese Interoperabilität wird entscheidend, um mit der schnellen Entwicklung von KI Schritt zu halten. Indem ein Wechsel auf natürliche Sprache und chat-basierte Systeme erfolgt, wird die Nutzung von KI vereinfacht, Barrieren verringert und die Nutzererfahrung von den komplexen Backend-Prozessen getrennt.

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3. Messung, Skalierbarkeit und ROI

Das Wachstum von KI verlangt nach präziser ROI-Messung: Mit steigenden KI-Investitionen benötigen Unternehmen Mechanismen, um den ROI von KI nicht nur anhand der Produktivität zu messen. Auch detailliertere KPIs, wie etwa die Kundenzufriedenheit, die Fähigkeit zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen sowie die Auswirkungen auf die Mitarbeiter*innen und den Net Promoter Score (NPS) sollten berücksichtigt werden.

Zentralisierte KI-Kontrollzentren werden zum strategischen Vorteil: Zentralisierte Kontrollzentren, die isolierte KI-Initiativen über verschiedene Unternehmensbereiche wie Personalwesen, Kundenservice oder Marketing hinweg vereinen, werden zum Schlüssel für umfassende Einblicke. Sie ermöglichen es Unternehmen, Datenmanagement, gemeinsames Lernen und Effizienz ganzheitlich zu steuern.

Eine intuitive Nutzererfahrung wird unerlässlich: Mit wachsender Vielfalt an KI-Anwendungen steigt die Nachfrage nach einer nahtlosen und einheitlichen Nutzererfahrung (UX). Übersichtlich gestaltete Dashboards und virtuelle Assistenten vereinfachen die Interaktion mit KI.

4. Mensch-KI-Interaktion und Arbeitswelt

Wissensarbeiter profitieren von KI-Tools: Wissensarbeiter – insbesondere in beratungsintensiven Branchen – werden zunehmend durch KI-Agenten und spezialisierte Software unterstützt. Diese Tools ermöglichen es, Lösungen schneller bereitzustellen und den Kundennutzen zu steigern. KI wird dabei nicht den Menschen ersetzen, sondern ihm helfen, Prozesse effizienter zu gestalten und schneller Ergebnisse zu liefern.

Die Einführung von KI gelingt nur durch Mitarbeiterschulung: Die erfolgreiche Integration von KI im Unternehmen funktioniert nur, wenn die Mitarbeitenden mitgenommen werden. Change-Management-Strategien und Schulungen zu KI-Tools sind essenziell, um die Technologie sinnvoll in den Arbeitsalltag zu integrieren. Vertrauen in KI spielt dabei eine Schlüsselrolle: Nur eine KI, der die Menschen vertrauen, wird auch tatsächlich genutzt.

Fazit

Während KI sich weiterentwickelt, wächst unser Verständnis für Sicherheit, Zusammenarbeit und Nutzung. Es liegt an uns, den Dialog fortzuführen, neue Lösungen zu schaffen und Innovationen voranzutreiben, um sicherzustellen, dass der KI-Fortschritt im Interesse der Menschheit erfolgt.

Über den Autor

Matthew Candy ist Global Managing Partner für generative KI bei IBM Consulting und Mitglied des Global Leadership Teams. Er unterstützt IBM Kunden auf der ganzen Welt dabei, diese neue Ära der Technologie zu nutzen, um beste Geschäftserfolge zu erzielen, die über Produktivitäts- und Effizienzverbesserungen hinausgehen und das Wachstum beschleunigen. Darüber hinaus ist Matthew als Global Managing Client Partner für einen der größten Kunden von IBM in der Konsumgüterindustrie tätig.

Matthew Candy

Global Managing Partner, Generative AI – IBM Consulting

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