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 in Frage zu stellen?

Laut den meisten Analysten ist die Antwort ein überwältigendes Ja, da die globale Investition voraussichtlich in den nächsten 12 Monaten um etwa ein Drittel ansteigen und bis 2028 auf dem gleichen Kurs bleiben wird. 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 heute 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. Nach der agentischen 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 Arbeitsabläufe innerhalb einer Organisation zu kartieren, zu analysieren und vorherzusagen, und dann auf der Grundlage von Echtzeitdatenanalyse und vergangenen Mustern Verbesserungsvorschläge zu machen, über die einfache Aufgabenautomatisierung hinaus. Dies wird insbesondere für Branchen wie Finanzen, Logistik und Fertigung attraktiv sein, in denen sogar geringe Verbesserungen der Betriebsabläufe zu erheblichen Kosteneinsparungen führen werden.

2. Die Ära der KI erneut interessiert 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 weitverbreitete Digitalisierung auslöste, haben Unternehmen nicht mehr ihre Betriebsabläufe überdenken müssen, 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 Wechsel zu Leistung und Effizienz, um gesunde Einheitenökonomie und positive Rentabilität zu erzielen. Zweitens beschleunigte die genaue 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 komplizierteste Aufforderung ist in Isolation unproduktiv. Als Ergebnis steht BPM wieder im Rampenlicht. Der bevorstehende Einfluss der KI auf fast alle Unternehmensarbeitsabläufe macht Prozessentdeckung, -analyse und -neugestaltung fundamental für die Operationalisierung jedes Programms, geschweige denn für dessen Skalierung. Diese Zwangslage spiegelt vergangene Herausforderungen der digitalen Transformation wider, die aufgrund eines übermäßigen Technologie-Fokus und der Vernachlässigung menschlicher oder prozessbezogener Aspekte schlechte Erfolgsquoten aufwiesen.

3. 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 Text, Sprache, Transaktionsdaten und Verhaltensdaten integriert werden, um ein umfassendes Verständnis der Kundenbedürfnisse zu ermöglichen. Diese Integration ermöglicht es Finanzinstituten, personalisierte Dienstleistungen anzubieten, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und die Betriebsabläufe zu optimieren.

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

Indem Finanzinstitute multimodale KI nutzen, können sie Kundenbedürfnisse vorwegnehmen, Probleme proaktiv angehen und maßgeschneiderte Finanzberatung anbieten, um so Kundenbeziehungen zu stärken und einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu erlangen.

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, damit Unternehmen ihre 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.

Jenseits der Transparenz 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 regulatorische Initiativen in Entwicklung in über 60 Ländern. Obwohl die Gesetzgebung noch immer der Innovation hinterherhinkt, werden Unternehmen versuchen, freiwillige Verhaltenskodizes wie die von IEEE oder NIST einzuhalten, um klare Standards zu etablieren. Indem sie Transparenz annehmen, 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 erhöht.

Externe Audits werden auch 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. Menschzentrierte KI-Designs

Da KI-Tools immer mehr in unser Leben integriert werden, werden ethische Überlegungen und menschzentrierte KI-Designs an Bedeutung gewinnen. Erwarten Sie einen Wechsel 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 einen Fokus auf psychologische Sicherheit und Benutzerwohlbefinden in Mensch-Maschine-Interaktionen beinhalten.

6. Halten Sie Ihre Pferde agentic

Die Grenzen zwischen deterministischer und agentischer Automatisierung werden 2025 verschwimmen, was zu integrierteren, intelligenteren und anpassungsfähigeren 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.

Zweifellos ist die agentische 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 entscheidend sind, werden diese Systeme personalisierte und responsive Interaktionen ermöglichen, die Benutzererfahrungen und -ergebnisse verbessern.

7. Gegenwehr gegen 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 resultieren aus den riesigen Datenmengen, die navigiert werden müssen, um Wert zu erzeugen. Dies birgt nicht nur Risiken in Bezug auf Ethik, Genauigkeit, wie Halluzinationen, und Datenschutz, sondern verschärft auch den enormen Energiebedarf, um diese Tools zu nutzen.

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

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 verfolgen, der reale Geschäftsziele erreicht und gleichzeitig sicherstellt, dass 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 beeinflussen.