Gartner identifiziert die 10 wichtigsten strategischen Technologietrends für 2024

Demokratisierte generative KI

Generative KI (GenAI) wird durch das Zusammentreffen von vortrainierten Modellen, Cloud Computing und Open Source demokratisiert, so dass diese Modelle für Arbeitnehmer weltweit zugänglich werden. Gartner prognostiziert, dass bis 2026 mehr als 80 Prozent der Unternehmen GenAI-APIs und -Modelle nutzen und/oder GenAI-fähige Anwendungen in Produktionsumgebungen einsetzen werden, während es Anfang 2023 noch weniger als 5 Prozent waren.

GenAI-Anwendungen können umfangreiche interne und externe Informationsquellen für Geschäftsanwender zugänglich und verfügbar machen. Dies bedeutet, dass die rasche Einführung von GenAI das Wissen und die Fähigkeiten im Unternehmen erheblich demokratisieren wird. Mithilfe umfangreicher Sprachmodelle können Unternehmen ihren Mitarbeitern Wissen in einem konversationellen Stil mit einem umfassenden semantischen Verständnis vermitteln.

KI-Vertrauens-, Risiko- und Sicherheitsmanagement

Die Demokratisierung des Zugangs zu KI hat die Notwendigkeit eines KI-Vertrauens-, Risiko- und Sicherheitsmanagements (TRiSM) noch dringlicher und deutlicher gemacht. Ohne Sicherheitsvorkehrungen können KI-Modelle schnell negative Auswirkungen haben, die außer Kontrolle geraten und alle positiven Auswirkungen auf Leistung und Gesellschaft überschatten, die KI ermöglicht. AI TRiSM bietet Werkzeuge für ModelOps, proaktiven Datenschutz, KI-spezifische Sicherheit, Modellüberwachung (einschließlich der Überwachung von Datendrift, Modelldrift und/oder unbeabsichtigten Ergebnissen) und Risikokontrollen für Eingaben und Ausgaben von Modellen und Anwendungen Dritter.

Gartner prognostiziert, dass Unternehmen, die KI-TRiSM-Kontrollen anwenden, bis 2026 die Genauigkeit ihrer Entscheidungsfindung erhöhen werden, indem sie bis zu 80 Prozent der fehlerhaften und unzulässigen Informationen eliminieren.

KI-unterstützte Entwicklung

Unter KI-gestützter Entwicklung versteht man den Einsatz von KI-Technologien wie GenAI und maschinelles Lernen zur Unterstützung von Softwareingenieuren beim Entwerfen, Codieren und Testen von Anwendungen. KI-gestütztes Software-Engineering verbessert die Produktivität der Entwickler und ermöglicht es den Entwicklungsteams, die steigende Nachfrage nach Software für den Geschäftsbetrieb zu befriedigen. Dank dieser KI-gestützten Entwicklungstools müssen Softwareingenieure weniger Zeit für das Schreiben von Code aufwenden, so dass sie mehr Zeit für strategischere Tätigkeiten wie das Design und die Erstellung überzeugender Geschäftsanwendungen haben.

Intelligente Anwendungen

Intelligente Anwendungen beinhalten Intelligenz. Diese Intelligenz kann in vielen Anwendungsfällen genutzt werden, um die Arbeit besser zu ergänzen oder zu automatisieren. Als grundlegende Fähigkeit umfasst die Intelligenz in Anwendungen verschiedene KI-basierte Dienste wie maschinelles Lernen, Vektorspeicher und verknüpfte Daten. Intelligente Anwendungen bieten somit Erlebnisse, die sich dynamisch an den Benutzer anpassen.

Es besteht ein eindeutiger Bedarf und eine Nachfrage nach intelligenten Anwendungen. 26 Prozent der CEOs nannten in der Gartner-Umfrage unter CEOs und leitenden Angestellten 2023 den Talentmangel als das größte Risiko für ihr Unternehmen. Die Gewinnung und Bindung von Talenten hat für die CEOs oberste Priorität, während KI als die Technologie genannt wurde, die ihre Branche in den nächsten drei Jahren am stärksten beeinflussen wird.

Erweiterte und vernetzte Arbeitskräfte

Die Augmented-Connected Workforce (ACWF) ist eine Strategie zur Optimierung der Wertschöpfung aus menschlichen Arbeitskräften. Die Notwendigkeit der Beschleunigung und Skalierung von Talenten treibt den ACWF-Trend voran. Die ACWF nutzt intelligente Anwendungen und Personalanalysen, um alltäglichen Kontext und Anleitung zu bieten, um die Erfahrung, das Wohlbefinden und die Fähigkeit der Arbeitskräfte, ihre eigenen Fähigkeiten zu entwickeln, zu unterstützen. Gleichzeitig trägt die ACWF zu Geschäftsergebnissen und positiven Auswirkungen für die wichtigsten Interessengruppen bei.

Bis 2027 werden ein Viertel der CIOs Augmented-Connected-Workforce-Initiativen nutzen, um die Zeit bis zur Erlangung von Kompetenzen für Schlüsselpositionen um 50 Prozent zu reduzieren.

Kontinuierliches Management der Bedrohungslage

Kontinuierliches Bedrohungsmanagement (Continuous Threat Exposure Management, CTEM) ist ein pragmatischer und systemischer Ansatz, der es Organisationen ermöglicht, die Zugänglichkeit, Gefährdung und Ausnutzbarkeit der digitalen und physischen Ressourcen eines Unternehmens kontinuierlich und konsequent zu bewerten. Durch die Ausrichtung der CTEM-Bewertungs- und Abhilfemaßnahmen auf Bedrohungsvektoren oder Geschäftsprojekte und nicht auf eine Infrastrukturkomponente werden nicht nur die Schwachstellen, sondern auch nicht zu behebende Bedrohungen aufgedeckt.

Gartner prognostiziert, dass Unternehmen, die ihre Sicherheitsinvestitionen auf der Grundlage eines CTEM-Programms priorisieren, bis 2026 einen Rückgang der Sicherheitsverletzungen um zwei Drittel verzeichnen werden.

Maschinelle Kunden

Maschinelle Kunden (auch “Custobots” genannt) sind nicht-menschliche Wirtschaftsakteure, die selbstständig verhandeln und Waren und Dienstleistungen gegen Bezahlung erwerben können. Bis 2028 wird es 15 Milliarden vernetzte Produkte geben, die das Potenzial haben, sich wie Kunden zu verhalten, und in den kommenden Jahren werden weitere Milliarden hinzukommen. Dieser Wachstumstrend wird bis 2030 zu Einnahmen in Billionenhöhe führen und schließlich bedeutender werden als der digitale Handel. Strategische Überlegungen sollten Möglichkeiten einschließen, diese Algorithmen und Geräte zu unterstützen oder sogar neue Custobots zu schaffen.

Nachhaltige Technologie

Nachhaltige Technologie ist ein Rahmen digitaler Lösungen, die dazu dienen, ökologische, soziale und Governance-Ergebnisse (ESG) zu erzielen, die das langfristige ökologische Gleichgewicht und die Menschenrechte unterstützen. Der Einsatz von Technologien wie KI, Kryptowährungen, dem Internet der Dinge und Cloud Computing führt zu Bedenken hinsichtlich des damit verbundenen Energieverbrauchs und der Umweltauswirkungen. Umso wichtiger ist es, dafür zu sorgen, dass die IT-Nutzung effizienter, zirkulärer und nachhaltiger wird. Gartner prognostiziert, dass bis 2027 25 Prozent der CIOs ihr persönliches Gehalt an den Einfluss ihrer nachhaltigen Technologien koppeln werden.

Plattform-Engineering

Plattform-Engineering ist die Disziplin des Aufbaus und Betriebs von internen Self-Service-Entwicklungsplattformen. Jede Plattform ist eine Schicht, die von einem speziellen Produktteam erstellt und gewartet wird, um die Bedürfnisse der Benutzer durch Schnittstellen zu Tools und Prozessen zu unterstützen. Ziel des Plattform-Engineerings ist es, die Produktivität und das Benutzererlebnis zu optimieren und die Bereitstellung von Geschäftswerten zu beschleunigen.

Industrielle Cloud-Plattformen

Gartner prognostiziert, dass bis 2027 mehr als 70 Prozent der Unternehmen Branchen-Cloud-Plattformen (ICPs) nutzen werden, um ihre Geschäftsinitiativen zu beschleunigen, während es 2023 noch weniger als 15 Prozent waren. ICPs adressieren branchenrelevante Geschäftsergebnisse, indem sie zugrundeliegende SaaS-, PaaS- und IaaS-Services zu einem Gesamtproduktangebot mit komponierbaren Funktionen kombinieren. Dazu gehören in der Regel eine Branchendatenstruktur, eine Bibliothek mit gebündelten Geschäftsfunktionen, Kompositionstools und andere Plattforminnovationen. ICPs sind maßgeschneiderte Cloud-Angebote für eine bestimmte Branche und können darüber hinaus auf die Bedürfnisse eines Unternehmens zugeschnitten werden.

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Roger Homrich

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