Mit Blick in die Zukunft prägt die rasante technologische Entwicklung unsere Welt weiterhin auf beispiellose Weise. Jedes Jahr entstehen neue Trends, die innovative Lösungen bieten und die Wettbewerbslandschaft für Unternehmen weltweit verändern. Im Jahr 2025 wird es für Organisationen, die ihren Wettbewerbsvorteil sichern und nachhaltiges Wachstum erzielen wollen, entscheidend sein, diese Trends frühzeitig zu erkennen. Dieser Blogbeitrag untersucht die wichtigsten strategischen Technologietrends, die von [Name der Organisation/Institution] identifiziert wurden. Gartner, und bietet so einen Einblick in die Technologien, die Branchen verändern und die Möglichkeiten von morgen neu definieren werden.
1/ Agentische KI
Agentische KI bezeichnet Software, die entwickelt wurde, um selbstständig Entscheidungen zu treffen und auf bestimmte Ziele hinzuarbeiten. Sie integriert KI techniques like memory, planning, and environment sensing to perform tasks autonomously. These systems can close the “AI agency gap,” moving from static, supervised tasks to complex, adaptive, and autonomous decision-making. By 2028, at least 15% of daily work decisions are predicted to be made autonomously using agentic AI, a significant rise from 0% in 2024.
Der zunehmende Trend zu agentenbasierter KI wird durch ihr Potenzial angetrieben, die Produktivität zu steigern und Organisationen bei komplexen Projekten zu unterstützen. Sie befähigt Mitarbeiter durch natürliche Sprache, Agentische KI automatisiert Entscheidungen durch Datenanalyse und verbessert das Situationsbewusstsein. Sie kann zudem als kompetenter Teamkollege agieren, Erkenntnisse aus unvorhergesehenen Folgeereignissen liefern und so die Zusammenarbeit und Entscheidungsfindung in Teams fördern.
2/ KI-Governance-Plattformen
KI-Governance-Plattformen sind unverzichtbare Werkzeuge für die verantwortungsvolle und ethische Verwaltung und Kontrolle von KI-Systemen. Sie unterstützen IT-Verantwortliche dabei, sicherzustellen, dass KI zuverlässig, transparent und fair ist und sowohl den Unternehmenswerten als auch den gesellschaftlichen Erwartungen entspricht. Diese Plattformen konzentrieren sich auf drei Kernbereiche: Ethik, was Leitprinzipien für die KI-Entwicklung beinhaltet; verantwortungsvolle KI-Politik, die Rahmenbedingungen für Aufsicht und Implementierung bieten; und KI-Technologie, Dies gewährleistet, dass die technischen Aspekte den Governance-Standards entsprechen. Zusammen fördern diese Elemente Vertrauen, verantwortungsvolle KI-Innovation und die Einhaltung wichtiger Merkmale wie Transparenz, Verantwortlichkeit, Fairness und Datenschutz.
Der zunehmende Einsatz von KI in verschiedenen Branchen, insbesondere in regulierten Sektoren, birgt erhöhte Risiken im Zusammenhang mit Voreingenommenheit, Datenschutz und gesellschaftliche Auswirkungen. KI-Governance-Plattformen begegnen diesen Herausforderungen, indem sie potenzielle Risiken bewerten, KI durch Governance-Prozesse steuern und die Leistung überwachen, um die fortlaufende Einhaltung von Governance-Standards sicherzustellen. Laut Gartner werden Unternehmen, die KI-Governance-Plattformen nutzen, bis 2028 voraussichtlich eine 301-fache Verbesserung des Kundenvertrauens und 251-fache bessere Ergebnisse bei der Einhaltung regulatorischer Vorgaben im Vergleich zu ihren Wettbewerbern erzielen.
3/ Desinformationssicherheit
Disinformation security focuses on identifying trustworthy information and preventing the spread of harmful content. It aims to safeguard organizations by ensuring content authenticity, preventing impersonation, and detecting manipulated media such as deepfakes. This approach is critical in today’s digital landscape as it helps organizations protect their reputation and security from malicious actors.
Desinformation stellt eine zunehmende Bedrohung dar, da Angreifer KI, Fake News und Social Engineering zur Manipulation und zum Betrug einsetzen. Um synthetische Medien zu erkennen, Narrative zu überwachen und Unternehmen vor diesen Risiken zu schützen, sind fortschrittliche Tools erforderlich. Lösungen zur Desinformationssicherheit helfen, Cyberangriffe und betrügerische Aktivitäten zu verhindern, indem sie schädliche Kommunikation identifizieren und unter Quarantäne stellen.
By 2028, it’s predicted that 50% of enterprises will adopt disinformation security tools. These tools will offer use cases ranging from verifying real-time communications to protecting employees and brands from impersonation. As highlighted, these tools will play a vital role in preventing sophisticated cyberattacks.
4/ Post-Quanten-Kryptographie
Post-Quanten-Kryptographie (PQC) zielt darauf ab, vor den zukünftigen Risiken von Quantencomputern zu schützen, die schon bald in der Lage sein werden, traditionelle kryptographische Methoden zu knacken. Unternehmen müssen sich vorbereiten, indem sie bis 2024 kryptographische Datenbanken aufbauen, Übergangsphasen planen und krypto-agile Entwicklungsstrategien einführen. Bis 2027 sollten sie mit der Umstellung auf neue PQ-Algorithmen beginnen, strenge Kryptorichtlinien durchsetzen und nicht-agile Anwendungen schrittweise abschaffen. Ziel ist die vollständige Migration zu PQC bis 2030.
Quantum computing is expected to render current encryption methods obsolete by 2029, posing a major security risk. Criminals are already exploiting this by adopting “harvest now, decrypt later” strategies, collecting encrypted data with the intent to decrypt it later using quantum technology. As Gartner’s VP analyst Mark Horvath states, “Even if attackers intercept the data now, they won’t be able to decrypt it in the future, even when quantum computers become powerful enough to break current encryption standards.” PQC ensures data like financial information and intellectual property remains secure in a quantum-powered world.
5/ Unsichtbare Umgebungsintelligenz
Ambient Invisible Intelligence (ABI) bezeichnet die Verwendung kleiner, kostengünstiger Sensoren und Tags zur Erfassung von Standort und Zustand von Objekten und Umgebungen. Diese Geräte senden Daten an die Umgebung. Wolke Zur Analyse und Datenerfassung ermöglicht diese Technologie eine nahtlose Integration in den Alltag, oft ohne dass der Nutzer es bemerkt. Sie findet Anwendung in verschiedenen Branchen, darunter Lagerhäuser, Einzelhandel, Logistik und Privathaushalte.
The rise of this trend is driven by the affordability and accessibility of tags and sensors, which offer real-time visibility for supply chains and broader ecosystems. Advances in wireless technology, such as Bluetooth and cellular networks, will continue to support new use cases. As Gartner’s Distinguished VP Analyst Nick Jones explains, “In manufacturing, components and machinery could communicate with management systems, providing updates on maintenance needs, stock levels or usage patterns. This visibility helps optimize supply chains, prevent equipment downtime and automate reordering.” This technology is expected to reduce costs and improve efficiency through 2028.
6/ Energieeffizientes Rechnen
Energieeffizientes Computing gewinnt zunehmend an Bedeutung, da Unternehmen ihren Fokus auf Nachhaltigkeit und die Reduzierung ihrer Umweltbelastung richten. Mit dem Aufkommen energieintensiver Technologien wie KI und GPUs stoßen herkömmliche Verbesserungen an ihre Grenzen. Neue Entwicklungen wie neuromorphes und Quantencomputing werden voraussichtlich im nächsten Jahrzehnt erhebliche Fortschritte bei der Energieeffizienz erzielen, insbesondere in Branchen wie dem Finanz- und IT-Dienstleistungssektor.
Praktische Anwendungsfälle für energieeffizientes Computing umfassen die Reduzierung des Stromverbrauchs in Rechenzentren, die Entwicklung nachhaltiger Produkte und den Einsatz intelligenter Energiemanagementsysteme zur Minimierung des Energieverbrauchs in Büronetzwerken. Diese Bemühungen zielen darauf ab, Kosten zu senken und den CO₂-Fußabdruck zu verringern, wie Gartners Prognose unterstreicht, dass IT-Organisationen der Nachhaltigkeit in ihren Abläufen heute höchste Priorität einräumen.
7/ Hybrid Computing
Hybrid computing combines various technologies—such as CPUs, GPUs, AI ASICs, neuromorphic, quantum, photonic, and biocomputing systems—to solve complex computational challenges. This architecture integrates different computing environments, allowing each technology to contribute its strengths. Use cases for hybrid computing include polyfunctional robots (IoT), optimization and simulations, AI applications, and drug discovery, supported by a hybrid orchestration layer.
Dieser Trend wird durch den Bedarf von Unternehmen angetrieben, Spitzentechnologien wie Photonik, Bioinformatik und Quantensysteme für bahnbrechende Innovationen zu nutzen. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen zählt die kosteneffiziente Skalierbarkeit, bei der kritische Workloads aus Sicherheitsgründen intern verwaltet werden, während die Cloud Lastspitzen abdeckt. Hybrid Computing verbessert zudem die Datensicherheit, indem sensible Daten lokal gespeichert werden können, während Cloud-Lösungen weniger sensible Aufgaben übernehmen. Dies fördert Innovationen und gewährleistet Flexibilität im Betrieb.
8/ Räumliches Rechnen
Spatial Computing erweitert die physische Welt durch die Integration digitaler Inhalte in reale Umgebungen und ermöglicht Nutzern so eine immersive und intuitive Interaktion mit digitalen Objekten. Die drei Ebenen, die Spatial Computing ermöglichen, sind: Infrastruktur, das Hardware, Netzwerke und Systeme unterstützt; Information, das Daten verwaltet, die die physische Welt repräsentieren; und Interaktion, das definiert, wie Benutzer mit diesen digitalen Objekten interagieren.
Dieser Trend gewinnt dank Fortschritten in den Bereichen AR, MR und KI zunehmend an Dynamik und ermöglicht immersive Erlebnisse in Branchen wie Gaming, Gesundheitswesen und E-Commerce. Der Markt wird voraussichtlich deutlich wachsen, angetrieben von Geräten wie Apple Vision Pro und Meta Quest 3. Anwendungsbeispiele sind virtuelle Zusammenarbeit, immersive Mitarbeiterschulungen und die Verbesserung des Einkaufserlebnisses durch virtuelle Assistenten. Unternehmen können digitale Zwillinge auch zur Überwachung und Optimierung ihrer Abläufe nutzen und so ein effizienteres und ansprechenderes Business-Management ermöglichen.
9/ Multifunktionale Roboter
Polyfunktionale Roboter sind anpassungsfähige Maschinen, die mit minimaler menschlicher Anleitung vielfältige Aufgaben ausführen können. Im Gegensatz zum Menschen, der komplexe, abwechslungsreiche und unvorhersehbare Situationen bewältigt, zeichnen sich diese Roboter durch ihre Stärken bei einfachen, sich wiederholenden und vorhersehbaren Aufgaben aus. Ihre Flexibilität in Design und Funktion macht sie für unterschiedlichste Einsatzanforderungen bestens geeignet.
Das wachsende Interesse an multifunktionalen Robotern wird durch steigende Lohnkosten und die Nachfrage nach einer höheren Rentabilität, insbesondere in Branchen wie Lagerhaltung und Fertigung, angetrieben. Anbieter machen diese fortschrittlichen Roboter leichter zugänglich, und erste Anwender erkennen das Potenzial für mehr Effizienz und Kosteneffektivität durch ihren Einsatz bei Aufgaben wie Kommissionierung, Verpackung und Warentransport.
By 2030, it is predicted that 80% of people will interact with smart robots daily, a significant increase from today’s 10%. These robots, while working alongside humans, don’t need to replicate human form. Instead, they will be optimized to improve productivity in environments designed for human use, making them indispensable in industries like healthcare and field servicing.
10/ Neurologische Verbesserung
Neurologische Optimierung zielt darauf ab, die Gehirnfunktionen mithilfe von Technologien zu verbessern, die Gehirnaktivität messen und möglicherweise zukünftig Signale an das Gehirn zurücksenden können. Heute stehen uns externe, nicht-invasive Geräte zur Verfügung, die Gehirnaktivität erfassen und mit dem Gehirn interagieren können. In den nächsten 5–10 Jahren werden fortschrittlichere Systeme entwickelt werden. Diese zukünftigen Systeme werden minimalinvasiv sein, das heißt, sie schädigen das Hirngewebe nicht und können bei Bedarf aufgerüstet oder ausgetauscht werden.
This technology is becoming popular because it could change healthcare, improve job performance, and create more personalized experiences. For example, it could help train surgeons faster, make education more personalized, reduce workplace accidents, and help companies find the best employees using brain data. By 2030, it’s predicted that 60% of IT workers will use brain-machine interfaces to improve their focus and productivity.
