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Die Begeisterung für agentenbasierte KI nimmt zu, und sie wird sich bis 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. 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.

1. Die agentenbasierte KI ist da - jetzt müssen Standards für eine sichere und leistungsfähige Autonomie festgelegt werden

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.

2. Die Tendenz wird mehr in Richtung Open-Source-KI-Modelle gehen

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. Die Integration in das Ökosystem wird das Wachstum von Open-Source-Modellen im Jahr 2025 bestimmen oder bremsen

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 wird auf Hindernisse stoßen

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 sich als verbreiteter - und riskanter - erweisen, als wir dachten

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 - d. h. 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. Das KI-Wachstum wird eine bessere Messung des ROI erfordern

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. Die reibungslose Einführung von KI wird durch die Befähigung der Mitarbeitende erreicht

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 werden ein Vorteil für KI-Führungskräfte sein

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 - man kann kein Gespräch über IT-Automatisierung führen, ohne über KI zu sprechen.

10. Unternehmen werden KI- und Automatisierungstechnologien kombinieren, um die Nachhaltigkeitsziele für 2030 zu erreichen

Unternehmen haben ehrgeizige Nachhaltigkeitsziele für 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.