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KI-Trends 2025: Zwischen Verantwortung und Innovation
Das Thema künstliche Intelligenz ist sehr marktbestimmend und das Jahr 2025 wird weiterhin neue Trends in der KI bringen. Der Beitrag beleuchtet einige der zu erwartenden Trends.
Die Entwicklungen auf dem Feld der künstlichen Intelligenz (KI) schreiten in hohem Tempo voran. Laut einer aktuellen Gartner-Studie werden bis 2028 rund 33 Prozent der Softwareanwendungen in Unternehmen agentenbasierte KI enthalten, die 15 Prozent der täglichen Arbeitsentscheidungen autonom treffen können. Diese Entwicklungen markieren nicht nur technische Meilensteine, sondern werfen auch zentrale Fragen zu Ethik, Effizienz und Regulierung auf. Für das Jahr 2025 zeichnen sich vier Schlüsseltrends ab, die sowohl Chancen als auch Herausforderungen bieten.
1. Agentic AI: Autonome Systeme auf dem Vormarsch
Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die unabhängig Entscheidungen treffen und komplexe Aufgaben erledigen können, ohne auf direkte menschliche Anweisungen angewiesen zu sein. Im Gegensatz zu KI-Copiloten, die lediglich als unterstützende Werkzeuge agieren, treffen agentenbasierte Systeme eigenständig Entscheidungen, um vorgegebene Ziele zu erreichen. Doch nur sichere Systeme schaffen das nötige Vertrauen in den Unternehmen, aber auch beim Kunden.
Diese Technologien finden zunehmend Anwendung in Bereichen wie Kundenservice, Logistik und IT-Support. Sie entlasten Arbeitskräfte, indem sie Routineaufgaben automatisieren und gleichzeitig die Effizienz steigern. Ein Beispiel ist der Einsatz von autonomen Chatbots, die Kundenanfragen nicht nur beantworten, sondern eigenständig Prozesse wie Retourenabwicklungen oder Terminanpassungen durchführen können.
Für Unternehmen birgt diese Entwicklung enorme Potenziale, erfordert jedoch eine gezielte Vorbereitung. Arbeitsabläufe müssen neu definiert und technische sowie organisatorische Grundlagen geschaffen werden. Themen wie Data Governance, Cybersicherheit und die Überwachung autonomer Entscheidungen werden entscheidend sein, um den Nutzen der Technologie zu maximieren und Risiken zu minimieren.
2. Verantwortungsvolle KI: Governance und Ethik im Fokus
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Systemen steigt die Notwendigkeit, deren Einsatz verantwortungsvoll zu gestalten. Transparenz, Fairness und Datensicherheit rücken dabei in den Mittelpunkt. Besonders wichtig wird es für Unternehmen, Bias zu minimieren, also unbewusste Verzerrungen in den Entscheidungsmodellen zu vermeiden.
Hier kommen umfassende Governance-Plattformen ins Spiel. Sie ermöglichen es, KI-Systeme zentral zu überwachen, ethische Standards zu definieren und die Einhaltung von Richtlinien sicherzustellen. Ein konkretes Beispiel ist die Einführung von Audit-Mechanismen, mit denen Unternehmen nachvollziehen können, wie und warum eine KI zu bestimmten Entscheidungen gelangt ist.
Die gesetzliche Regulierung von KI wird 2025 ebenfalls eine zentrale Rolle spielen. Der EU AI Act, der 2024 in Kraft trat, fordert strenge Richtlinien für Transparenz und Fairness. Dies wird nicht nur die Entwicklung neuer Systeme beeinflussen, sondern auch die grenzüberschreitende Nutzung von KI. Während Europa hier auf strenge Regularien setzt, verfolgen die USA einen stärker innovationsorientierten Ansatz. Der Wettbewerb zwischen beiden Ansätzen wird spannend zu beobachten sein, da unterschiedliche Standards potenziell zu Wettbewerbsnachteilen führen könnten.
3. Energieeffizientes Computing: Nachhaltigkeit trifft auf Innovation
Der Klimawandel und steigende Energiepreise zwingen Unternehmen dazu, ihre IT-Infrastrukturen nachhaltiger zu gestalten. KI-Systeme stehen dabei besonders im Fokus, da sie oft enorme Rechenressourcen benötigen. Der Trend zu energieeffizientem Computing verspricht Lösungen, die sowohl ökologisch als auch ökonomisch sinnvoll sind.
Ein Beispiel sind neuromorphe Chips, die nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns arbeiten und dadurch erheblich weniger Energie verbrauchen als herkömmliche Hardware. Ergänzt werden diese Ansätze durch optimierte Algorithmen, die Datenströme effizienter verarbeiten und den CO₂-Fußabdruck reduzieren.
Für Unternehmen ergeben sich hier mehrere Vorteile: Neben der Einhaltung von ESG-Vorgaben (Environment, Social, Governance) können Betriebskosten gesenkt und die IT-Infrastruktur zukunftsfähig gestaltet werden. Gleichzeitig ist dies ein Bereich mit großem Innovationspotenzial, da sowohl Software- als auch Hardware-Optimierungen eine entscheidende Rolle spielen.
„Die KI-Trends für 2025 zeigen, dass technische Innovationen und gesellschaftliche Verantwortung eng miteinander verbunden sind. Unternehmen stehen vor der Aufgabe, diese Technologien effektiv einzusetzen und auch ethisch und nachhaltig zu gestalten.“
Michael Wallner, ServiceNow
4. Der Shift zu Small Language Models (SLMs): Effiziente Alternativen zu großen Sprachmodellen
Während große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 in den letzten Jahren im Rampenlicht standen, gewinnen kleinere, spezialisierte Modelle an Bedeutung. Diese Small Language Models (SLMs) punkten vor allem durch ihre effiziente Ressourcennutzung, schnellere Antwortzeiten und die Möglichkeit, auf spezifische Anwendungsfälle zugeschnitten zu werden.
Bereits heute werden SLMs in Bereichen wie Kundenservice, medizinischer Diagnostik und spezialisierten Branchenlösungen eingesetzt. Sie bieten eine kosteneffiziente Alternative zu großen Modellen, da sie weniger Rechenleistung benötigen und dadurch auch für kleinere Unternehmen zugänglich sind.
Für den deutschen Mittelstand, der oft mit begrenzten Ressourcen operiert, stellen SLMs eine attraktive Option dar. Sie ermöglichen einen Einstieg in die KI-Welt, ohne hohe Investitionen tätigen zu müssen. Zudem bieten sie die Möglichkeit, erste Anwendungsfälle in kurzer Zeit umzusetzen und langfristig von den Erkenntnissen zu profitieren.
Fazit: Fortschritt gestalten, Verantwortung übernehmen
Die KI-Trends für 2025 zeigen, dass technische Innovationen und gesellschaftliche Verantwortung eng miteinander verbunden sind. Unternehmen stehen vor der Aufgabe, diese Technologien effektiv einzusetzen und auch ethisch und nachhaltig zu gestalten.
Von autonomen Systemen über Governance und energieeffiziente Infrastrukturen bis hin zu spezialisierten Sprachmodellen – die richtige Balance zwischen Innovation und Verantwortung wird entscheidend sein, um das Potenzial von KI voll auszuschöpfen. Für IT-Entscheider ist jetzt der ideale Zeitpunkt, Prozesse und Strategien anzupassen, um sich für die kommenden Herausforderungen zu wappnen.
Die Frage lautet also nicht mehr, ob Unternehmen KI einsetzen sollten, sondern wie sie diese Technologien verantwortungsvoll und effizient integrieren können. Nur wer diese Balance findet, wird langfristig erfolgreich sein.
Über den Autor:
Michael Wallner ist Head of Generative AI GTM | EMEA Central bei ServiceNow und ein erfahrener Experte mit umfassender Expertise in innovativen Technologien. Seine Leidenschaft für Innovation und Generative AI prägt seine Rolle als Head of Generative AI GTM | EMEA Central bei ServiceNow. Zuvor hatte er bereits Schlüsselpositionen bei führenden Unternehmen wie Texas Instruments, Allianz Deutschland, und AWS inne. Mit Fokus auf Kundenorientierung und Geschäftstransformation war er in den Bereichen Automotive, Halbleiterindustrie und Health Care & Life Science erfolgreich. Michael Wallner vereint technisches Wissen mit strategischem Denken, um Kunden optimal zu beraten.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
