Sieben Trends, die 2025 in der KI zu erwarten sind

Ein weiteres Jahr, ein weiterer Investition in die künstliche Intelligenz (KI). Das war sicherlich der Fall für 2024, aber wird der gleiche Schwung auch 2025 anhalten, wenn viele Organisationen beginnen, die Rentabilität in Frage zu stellen?

Laut den meisten Analysten ist die Antwort ein überwältigendes Ja, da die globalen Investitionen voraussichtlich um etwa ein Drittel ansteigen werden und bis 2028 auf dem gleichen Kurs bleiben. Allerdings werden die Budgets zwar zunehmen, ich sehe jedoch einen vorsichtigeren Ansatz für 2025, da Unternehmen diskriminierend über die Art der Technologie nachdenken, die sie benötigen, und noch wichtiger, ob sie spezifische reale Geschäftsprobleme überwinden kann.

Mit diesem Hinweis sind hier einige meiner Vorhersagen für 2025:

1. Bessere Analyse, bevor man den Sprung wagt

Mit mehr Betonung auf verbesserte Rentabilität werden Unternehmen die KI selbst nutzen, um sicherzustellen, dass sie weise ausgeben. Eines der größten Probleme bis heute ist die Hast, auf den “Zug aufzuspringen”, insbesondere seit der Einführung von generativer KI und LLMs. Tatsächlich geben 63 % der globalen Geschäftsführer zu, dass ihre Investition in KI aufgrund von FOMO (Angst, etwas zu verpassen) erfolgte, laut einer jüngsten Studie. Deshalb ist ein datengetriebener Ansatz unerlässlich. Als Fortsetzung der agentischen Automatisierung wird die kognitive Prozessintelligenz sich auf die Bereitstellung tieferer Kontexte um Geschäftsoperationen konzentrieren, was der KI im Wesentlichen die Fähigkeit gibt, als operativer Berater zu fungieren. Diese Systeme werden in der Lage sein, komplexe Arbeitsabläufe innerhalb einer Organisation zu kartieren, zu analysieren und vorherzusagen, und dann auf der Grundlage von Echtzeitdatenanalysen und vergangenen Mustern Verbesserungsvorschläge zu machen, über die einfache Aufgabenautomatisierung hinaus. Dies wird insbesondere in Branchen wie Finanzen, Logistik und Fertigung von Interesse sein, wo selbst geringe Verbesserungen der Betriebsabläufe zu erheblichen Kosteneinsparungen führen werden.

2. Die Ära der KI-First erneuert das Interesse an BPM

Eine neue goldene Ära des Geschäftsprozessmanagements (BPM) ist in Sicht. Seit den 1990er Jahren, als die Einführung von Enterprise-Resource-Planning-Systemen (ERP) eine weit verbreitete Digitalisierung auslöste, mussten Unternehmen nicht mehr überdenken, wie sie operieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Zwei Faktoren treiben die Veränderung voran. Erstens erkennen Unternehmen, dass Wachstum um jeden Preis nicht nachhaltig ist und sich auf Leistung und Effizienz konzentrieren muss, um gesunde Betriebsergebnisse und positive Rentabilität zu erzielen. Zweitens hat die geniale KI-Hype das Interesse und die Akzeptanz der Technologie beschleunigt, da Unternehmensleiter Teams angewiesen haben, Einsatzmöglichkeiten zu erkunden, um Wettbewerbsvorteile zu erlangen.

Das effektivste Modell oder die komplexeste Aufforderung ist unproduktiv in Isolation. Als Ergebnis steht das BPM wieder im Rampenlicht. Der unmittelbar bevorstehende Einfluss der KI auf fast alle Unternehmensarbeitsabläufe macht Prozessentdeckung, -analyse und -neugestaltung zur Grundlage für die Operationalisierung jedes Programms, geschweige denn für dessen Skalierung. Dieses Dilemma spiegelt frühere digitale Transformationsherausforderungen wider, die aufgrund eines übermäßigen Technologie-Fokus und der Vernachlässigung menschlicher oder prozessbezogener Aspekte schlechte Erfolgsquoten aufwiesen.

3. Mehr integrierte multimodale KI-Systeme

Multimodale KI, die Text, Vision, Audio und Sensordaten kombiniert, wird für Unternehmen, die eine umfassende, situative Wahrnehmung suchen, zur Norm werden. Dies wird über die einfache Dokumentenanalyse oder Spracherkennung hinausgehen; stattdessen werden integrierte Systeme in der Lage sein, Erkenntnisse aus mehreren Modalitäten zu ziehen, um reichere, genauere Interpretationen komplexer Szenarien zu liefern.

Im Finanzsektor kann multimodale KI den Kundenservice revolutionieren, indem sie Text, Sprache, Transaktionsdaten und Verhaltensdaten integriert, um ein umfassendes Verständnis der Kundenbedürfnisse zu bieten. Diese Integration ermöglicht es Finanzinstituten, personalisierte Dienstleistungen anzubieten, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und die Betriebs-effizienz zu steigern.

Beispielsweise können KI-gestützte virtuelle Finanzberater 24/7 Zugang zu Finanzberatung bieten, Kundenausgabenmuster analysieren und personalisierte Budgetierungstipps anbieten. Darüber hinaus können KI-gesteuerte Chatbots eine hohe Anzahl von Routineanfragen bearbeiten, die Betriebsabläufe straffen und die Kundenbindung fördern.

Durch die Nutzung multimodaler KI können Finanzinstitute Kundenbedürfnisse antizipieren, proaktive Problemlösungen anbieten und maßgeschneiderte Finanzberatung anbieten, um so die Kundenbeziehungen zu stärken und im Markt einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

4. Regulierungsreife, erklärbare KI

Mit dem Anstieg globaler Vorschriften wird es einen Fokus auf erklärbare und transparente KI geben, die den regulatorischen Anforderungen von Anfang an gerecht wird. Wir werden mehr Betonung auf Tools sehen, die KI-Transparenz, Bias-Reduktion und Audit- Trails ermöglichen, sodass Unternehmen ihre KI-Lösungen vertrauen und die Einhaltung von Vorschriften auf Anfrage überprüfen können.

Entwickler von KI werden wahrscheinlich Schnittstellen bereitstellen, die es Stakeholdern ermöglichen, KI-Entscheidungen zu interpretieren und herauszufordern, insbesondere in kritischen Branchen wie Finanzen, Versicherungen, Gesundheitswesen und Recht.

Über Transparenz hinaus wird ein Engagement für verantwortungsvolle KI eine Priorität sein, da Unternehmen versuchen, das Vertrauen von Kunden und Verbrauchern zu gewinnen. Die OECD berichtet über mehr als 700 regulatorische Initiativen in Entwicklung in über 60 Ländern. Obwohl die Gesetzgebung noch immer hinter der Innovation zurückbleibt, werden Unternehmen versuchen, freiwillige Verhaltenskodizes wie die von IEEE oder NIST einzuhalten, um klare Standards zu etablieren. Durch die Einhaltung von Transparenz, die Befolgung von Best Practices und die klare Kommunikation mit Kunden fördern sie einen Ruf für Zuverlässigkeit, der die Vertrauenslücke in der KI überbrückt und Loyalität und Vertrauen erhöht.

Auch externe Audits werden an Popularität gewinnen, um eine unparteiische Perspektive zu bieten. Ein Beispiel dafür ist forHumanity, eine gemeinnützige Organisation, die unabhängige Audits von KI-Systemen durchführen kann, um Risiken zu analysieren.

5. Menschzentriertes KI-Design

Da KI-Tools immer mehr in unser Leben integriert werden, ethische Überlegungen und menschzentriertes KI-Design werden an Bedeutung gewinnen. Erwarten Sie eine Verschiebung hin zu KI-Systemen, die mit einem humanistischen Ansatz entwickelt werden, der Benutzer-Ermächtigung, Inklusivität und Wohlbefinden priorisiert.

Unternehmen werden wahrscheinlich darauf abzielen, KI-Lösungen zu entwickeln, die kollaborative Intelligenz betonen – KI-Systeme, die menschliche Entscheidungsfindung verbessern, anstatt sie zu ersetzen. Dies könnte auch eine Konzentration auf psychologische Sicherheit und Benutzerwohlfahrt in Mensch-Maschine-Interaktionen umfassen

6. Halten Sie Ihre Pferde agentic

Die Grenzen zwischen deterministischer und agenter Automatisierung werden 2025 verschwimmen, was zu mehr integrierten, intelligenten und adaptiven Systemen führt, die verschiedene Aspekte unseres Lebens und unserer Branchen verbessern. Die deterministische Automatisierung wird jedoch weiterhin mindestens 95 % der Automatisierung in der Produktion im nächsten Jahr dominieren.

Ohne Zweifel ist die agente Automatisierung, die durch Systeme gekennzeichnet ist, die autonome Entscheidungen treffen und auf neue Situationen reagieren können, sexy und bereit, erhebliche Fortschritte zu machen. In dynamischen Umgebungen, in denen Flexibilität und Anpassungsfähigkeit entscheidend sind, ermöglichen diese Systeme personalisierte und responsive Interaktionen, die Benutzererfahrungen und Ergebnisse verbessern.

7. Gegenreaktion auf LLMs

Die Fortschritte bei großen Sprachmodellen (LLMs) sind nichts kurz von revolutionär. Aber wie bei allen großen Dingen kommen sie mit eigenen Herausforderungen, insbesondere dem hohen Preis für Ressourcen.

Viele Nachteile von generativer KI und LLMs stammen aus den riesigen Datenmengen, die navigiert werden müssen, um Wert zu erzeugen. Dies nicht nur erhöht Risiken in Bezug auf Ethik, Genauigkeit, wie Halluzinationen, und Datenschutz, sondern es verschärft auch den enormen Energiebedarf, der zum Betrieb dieser Tools erforderlich ist.

Anstatt hoch allgemeiner KI-Tools wird 2025 sehen, wie Unternehmen zu speziell entwickelten KI-Lösungen für engere Aufgaben und Ziele umschwenken. Es ist wie das Zurückschneiden dessen, was Sie nicht wirklich benötigen – wie ein Bonsai-Baum – Sie müssen es beschneiden, damit es dünner und effizienter wird. Durch die Komprimierung des Modells selbst werden die Präzisionen seiner Berechnungen kleiner, die Geschwindigkeit erhöht und der Energiebedarf für Rechenleistung verringert.

Zusammenfassung

Ohne Zweifel wird 2025 ein weiteres Jahr mit größerer Investition in die künstliche Intelligenz sein, insbesondere in die generative KI, die Unternehmen und Jobs in jedem Sektor weiter transformieren wird. Allerdings werden die Geschäftsleiter einen datengetriebeneren, holistischen Ansatz für Investitionen verfolgen, die reale Geschäftsziele erreichen, während sie gleichzeitig sicherstellen, dass die Standards für Ethik und Nachhaltigkeit eingehalten werden. Schließlich liegt das wahre Potenzial der KI in der Art und Weise, wie sie sorgfältig und strategisch eingesetzt wird – lassen Sie sich nicht von FOMO in die Irre führen.