Sieben Trends, die 2025 in der KI zu erwarten sind

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

Laut den meisten Analysten ist die Antwort ein überwältigendes Ja, mit globalen Investitionen, die in den kommenden 12 Monaten um etwa ein Drittel ansteigen und bis 2028 auf dem gleichen Kurs bleiben sollen. Allerdings werden die Budgets zwar steigen, ich sehe jedoch einen vorsichtigeren Ansatz für 2025, da Unternehmen diskriminierender werden, wenn es um die Art der Technologie geht, die sie benötigen, und noch wichtiger, ob sie spezifische reale Geschäftsherausforderungen 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 auf die KI selbst zurückgreifen, um sicherzustellen, dass sie weise ausgeben. Eines der größten Probleme bis dato ist die Eile, “auf den Zug aufzuspringen”, insbesondere seit der Einführung von generativer KI und LLMs. Tatsächlich geben so viele wie 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. Im Anschluss an die agente Automatisierung wird kognitive Prozessintelligenz sich auf die Bereitstellung tieferer Kontexte für Geschäftsoperationen konzentrieren, die KI im Wesentlichen die Fähigkeit verleiht, als operativer Berater zu fungieren. Diese Systeme werden in der Lage sein, komplexe Workflows innerhalb eines Unternehmens zu kartieren, zu analysieren und vorherzusagen und dann auf der Grundlage von Echtzeit-Datenanalyse und vergangenen Mustern Verbesserungsvorschläge zu machen, über die einfache Aufgabenautomatisierung hinaus. Dies wird insbesondere für Branchen wie Finanzen, Logistik und Fertigung attraktiv sein, wo sogar geringe Verbesserungen der Betriebsabläufe zu erheblichen Kosteneinsparungen führen werden.

2. Die Ära der KI zuerst 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 (ERP) eine weit verbreitete Digitalisierung auslöste, haben Unternehmen nicht mehr so sehr die Notwendigkeit gehabt, ihre Betriebsabläufe zu überdenken, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Zwei Faktoren treiben den Wandel voran. Erstens erkennen Unternehmen, dass Wachstum um jeden Preis nicht nachhaltig ist, und es gibt einen Schwenk hin zu Leistung und Effizienz, um gesunde Betriebsergebnisse und positive Rentabilität zu erzielen. Zweitens beschleunigte die geniale KI-Hype das Interesse und die Akzeptanz der Technologie, da Unternehmensleiter Teams beauftragten, Einsatzfälle zu erkunden, um Marktvorteile zu erlangen.

Das effektivste Modell oder die kunstvollste Aufforderung ist in Isolation unproduktiv. Als Ergebnis steht BPM wieder im Rampenlicht. Der bevorstehende Einfluss der KI auf fast alle Unternehmensworkflows macht Prozessentdeckung, -analyse und -neugestaltung grundlegend für die Operationalisierung jedes Programms, geschweige denn für dessen Skalierung. Diese Zwangslage spiegelt frühere Herausforderungen der digitalen Transformation wider, die aufgrund des 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 holistisches, situationsbedingtes Bewusstsein 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, Transaktionsaufzeichnungen und Verhaltensdaten integriert, um ein umfassendes Verständnis der Kundenbedürfnisse zu ermöglichen. 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-getriebene Chatbots große Mengen an Routineanfragen bearbeiten, die Betriebsabläufe straffen und die Kundenbindung fördern.

Indem Finanzinstitute multimodale KI nutzen, können sie Kundenbedürfnisse antizipieren, Probleme proaktiv angehen und maßgeschneiderte Finanzberatung anbieten, wodurch Kundenbeziehungen gestärkt und ein Wettbewerbsvorteil im Markt erzielt werden.

4. Regulierungsreife, erklärbare KI

Mit dem Anstieg globaler Regulierungen wird es einen Fokus auf erklärbare und transparente KI geben, die die Regulierungsanforderungen von Grund auf erfüllt. Wir werden mehr Betonung auf Tools sehen, die KI-Transparenz, Bias-Reduzierung und Prüfspuren ermöglichen, sodass Unternehmen ihren KI-Lösungen vertrauen und die Einhaltung von Vorschriften auf Anfrage überprüfen können.

KI-Entwickler 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 sich ein Bekenntnis zu verantwortungsvoller KI zu einer Priorität entwickeln, da Unternehmen versuchen, das Vertrauen von Kunden und Verbrauchern zu gewinnen. Die OECD berichtet über mehr als 700 Regulierungsinitiativen in Entwicklung in über 60 Ländern. Obwohl die Gesetzgebung immer noch der Innovation hinterherhinkt, werden Unternehmen versuchen, freiwillige Verhaltenskodizes wie die von IEEE oder NIST einzuhalten, um klare Standards zu etablieren. Indem sie Transparenz bewahren, bewährten Praktiken folgen und klar mit Kunden kommunizieren, fördern sie einen Ruf für Zuverlässigkeit, der die Vertrauenslücke in der KI schließt und Loyalität und Vertrauen steigert.

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 zur Risikoanalyse durchführen kann.

5. Menschzentriertes KI-Design

Da KI-Tools immer mehr in unser Leben integriert werden, wird ethische Überlegungen und menschzentriertes KI-Design an Bedeutung gewinnen. Erwarten Sie einen Schwenk hin zu KI-Systemen, die mit einem humanistischen Ansatz entworfen 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 kann auch eine Konzentration auf psychologische Sicherheit und Benutzerwohlbefinden in Mensch-Maschine-Interaktionen beinhalten.

6. Halten Sie Ihre Pferde agente

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

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

7. Gegenwehr gegen LLMs

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

Viele Nachteile von generativer KI und LLMs resultieren aus den riesigen Datenmengen, die navigiert werden müssen, um einen Wert zu erzielen. Dies nicht nur die Risiken in Bezug auf Ethik, Genauigkeit, wie Halluzinationen, und Datenschutz erhöht, sondern auch die enorme Energiemenge, die für die Nutzung dieser Tools erforderlich ist.

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

Zusammenfassung

Ohne Zweifel wird 2025 ein weiteres Jahr mit größerer Investition in künstliche Intelligenz sein, insbesondere generative KI, die Unternehmen und Jobs in jedem Sektor weiter transformieren wird. Allerdings werden Geschäftsleiter einen datengetriebeneren, holistischeren Ansatz für Investitionen wählen, der reale Geschäftsziele erreicht und gleichzeitig sicherstellt, dass Standards auf 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 beeinflussen.