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Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:Anmerkung der Redaktion: Der Gartner-Bericht zu den Technologietrends 2025 ist da! Wir analysieren ihn, um Ihnen einen klaren Überblick über diese Trends zu geben und Sie optimal darauf vorzubereiten. Die zehn wichtigsten Technologietrends für 2025 decken ein breites Spektrum an Aktivitäten in verschiedenen Bereichen ab.
Gartner veröffentlicht jedes Jahr eine Liste der wichtigsten Technologien für 2025 , die Unternehmen schneller zu ihren Zielen führen sollen. Auch der diesjährige Bericht zu den Top-Strategie-Technologietrends 2025 bildet da keine Ausnahme. Wie erwartet, sind KI-bezogene Technologien wieder mit dabei. Doch KI ist nicht der einzige Trend, sondern prägt nahezu alle. Die Zukunft wird von vielfältigen KI-Gesichtern geprägt sein – wir sind gespannt, wie diese Unternehmen beeinflussen werden.
Gene Alvarez, angesehener Vizepräsident und Analyst bei Gartner
Gartner hat diese zehn Technologietrends in drei Schlüsselbereiche unterteilt: KI-Imperative und -Risiken, Neue Grenzen des Computings und Mensch-Maschine-Synergie . Schon die Beherrschung eines dieser Bereiche kann Ihr herkömmliches Geschäftsmodell erheblich verbessern.
Sobald Unternehmen die komplexe Landschaft verstehen, müssen die von Gartner identifizierten strategischen Imperative sorgfältiger geprüft und entschlossener umgesetzt werden, um einen substanziellen Nutzen zu erzielen.
Lassen Sie uns jetzt Gartners Top-Technologietrends 2025 genauer betrachten. Das Video finden Sie hier:
Mit Gemini 2.0 hat Google ein neues Projekt für das Zeitalter der Agentic AI gestartet. Dies zeigt, wie Unternehmen bereits im Vorfeld mit den Vorbereitungen für ein Zeitalter der Intelligenz begonnen haben.
Der entscheidende Unterschied zur traditionellen KI besteht in der Autonomie, d. h. anstatt nur auf Befehle zu reagieren, ergreift die agentische KI die Initiative und ermittelt die notwendigen Schritte zur Erfüllung einer Aufgabe, ähnlich wie ein menschlicher Assistent.
Gartner geht davon aus, dass bis 2028 mindestens 15 % der alltäglichen Arbeitsentscheidungen autonom durch agentenbasierte KI getroffen werden, gegenüber 0 % im Jahr 2024.
Einige Anwendungsbeispiele aus der Praxis: Im Einzelhandel kann agentenbasierte KI in Warenwirtschaftssysteme integriert werden. Beispielsweise kann ein solches System Verkaufsdaten und Lagerbestände analysieren und, indem es diese mit den prognostizierten Nachfrageschwankungen abgleicht, selbstständig Waren nachbestellen, die dann von Mitarbeitern genehmigt oder abgelehnt werden können.
Mit dem zunehmenden Einsatz von KI-Plattformen rücken ethische Fragen in den Mittelpunkt aller Diskussionen. Marken suchen nicht nur nach KI im Allgemeinen, sondern nach verantwortungsvoller KI. KI-Governance-Plattformen bilden das Herzstück dieser Transformation. Sie sind darauf ausgelegt, die ethischen und rechtlichen Aspekte von KI zu managen und Nutzern gleichzeitig zu helfen, die operative Umsetzbarkeit von KI im Rahmen der geltenden Bestimmungen zu verstehen. Dadurch ermöglichen sie Unternehmen, Richtlinien durchzusetzen und die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen, was die Implementierung verantwortungsvoller KI erleichtert.
Laut Gartner werden Organisationen, die KI-Governance-Plattformen nutzen, bis 2028 eine um 30 % höhere Kundenzufriedenheit und eine um 25 % bessere Einhaltung gesetzlicher Vorschriften verzeichnen.
Im Finanzdienstleistungssektor können KI-gestützte Governance-Plattformen zur Steuerung von Compliance und Risiken im Zusammenhang mit algorithmischen Handelssystemen eingesetzt werden. Diese Plattformen überwachen Handelsalgorithmen durch automatisierte Compliance-Prüfungen und die Bereitstellung von Prüfprotokollen. Dies trägt zur Einhaltung regulatorischer Anforderungen bei und gewährleistet Transparenz und Verantwortlichkeit.
Gartner prognostiziert, dass bis 2028 50 % der Unternehmen Produkte, Dienstleistungen oder Funktionen speziell für Anwendungsfälle der Desinformationssicherheit einsetzen werden, gegenüber weniger als 5 % im Jahr 2024. Dies ist angesichts des Anstiegs von Betrugsfällen und Täuschungen mit Deepfakes (wir haben viele davon insbesondere während der Wahlen 2024 gesehen) keine Überraschung.
Technologien zur Bekämpfung von Desinformation helfen dabei, Fehlinformationen wie Phishing, Deepfakes, Malware oder Angriffe auf Systeme zu erkennen, zu verfolgen und ihnen entgegenzuwirken. Mit Desinformationsschutz können Sie die Richtigkeit von Informationen sicherstellen, deren Authentizität überprüfen und gleichzeitig die Verbreitung von Inhalten messen, die Organisationen schaden könnten.
Durch die Erkennung falscher Darstellungen in Echtzeit können Organisationen proaktiv reagieren, um ihre Glaubwürdigkeit zu schützen und das Vertrauen des Publikums, insbesondere im Hinblick auf ihren Markenruf, aufrechtzuerhalten.
Es ist allgemein bekannt, dass Quantencomputer im nächsten Jahrzehnt zum Standard gehören werden. Doch bereits 2029 werden Fortschritte im Quantencomputing asymmetrische Kryptographie unsicher und ab 2034 vollständig angreifbar machen. Vereinfacht gesagt: Die derzeitige Kryptographie, die auf komplexen mathematischen Algorithmen wie dem Shor-Algorithmus basiert, lässt sich von Quantencomputern problemlos knacken.
Daher besteht Bedarf an Post-Quanten-Kryptographie, die mathematische Probleme nutzt, die für Quantencomputer als schwer lösbar gelten, wie beispielsweise gitterbasierte, codebasierte, hashbasierte oder multivariate Polynomkryptographie . Angesichts der Tatsache, dass Kriminelle bereits nach dem Motto „Erst sammeln, dann entschlüsseln“ vorgehen, wird die Einführung von PQC Systeme zukunftssicher machen und die Datenintegrität sowie die Sicherheit in einer quantenbasierten Welt gewährleisten.
Bemerken wir heutzutage überhaupt noch Strom oder Internet? Wohl kaum, außer sie fehlen, oder?
Die Zukunft der Technologie ist definitiv KI, aber es handelt sich um allgegenwärtige KI, genau wie um unsichtbare Ambient Intelligence, die den weitverbreiteten Einsatz kleiner, kostengünstiger Tags (ab 0,38 $ ) und Sensoren zur Verfolgung des Standorts und des Zustands verschiedener Objekte und Umgebungen beschreibt.
Dies ermöglicht Echtzeitüberwachung und Entscheidungsfindung ohne Arbeitsaufwand.
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Laut IBM entfallen 3 % des jährlichen Gesamtenergieverbrauchs auf Rechenzentren – eine Steigerung von 100 % im letzten Jahrzehnt. Hinzu kommt der wachsende Einfluss von LLMs (die selbst einen beträchtlichen Energieverbrauch haben). Zum Vergleich: Eine einzelne ChatGPT-Anfrage verbraucht 2,9 Wattstunden Strom, also zehnmal so viel wie eine Google-Suche .
Nicht nur KI, auch Nachhaltigkeit steht bei den meisten Unternehmen auf Vorstandsebene im Fokus. Energieeffizientes Computing, das auf die Reduzierung des Energieverbrauchs bei Rechenprozessen abzielt, ist daher dringend notwendig.
Während herkömmliche Rechenleistungsverbesserungen an ihre Grenzen stoßen, werden neue Technologien wie Grafikprozessoren (GPUs), neuromorphes Rechnen und Quantencomputing voraussichtlich in den nächsten fünf bis zehn Jahren die notwendigen erheblichen Energieeffizienzgewinne erzielen. Wichtig ist dabei, dass die Reduzierung des Energieverbrauchs nicht mit Leistungseinbußen einhergeht.
Hybrid-Computing erweitert klassisches Computing durch die Kombination mit Zukunftstechnologien wie CPUs, GPUs, Edge-Geräten, ASICs, Photonik, Biocomputing, neuromorphen Systemen und Quantentechnologien ( Stand 2025). Dadurch können Unternehmen die Stärken jeder einzelnen Technologie nutzen, um komplexe Probleme zu lösen.
Organisationen, die auf hybride Computing-Strategien setzen, können Herausforderungen bewältigen, die aufgrund von Rechenkapazitätsbeschränkungen zuvor unüberwindbar waren. Dieser Ansatz positioniert Unternehmen an der Spitze der Innovation in ihren jeweiligen Bereichen.
Es kann so einfach sein wie: Man kann es sich so vorstellen, als würde man das Beste aus beiden Welten nutzen: Eine Organisation kann ihre sensiblen, kritischen Programme auf ihren eigenen Computern (vor Ort) betreiben, um eine bessere Sicherheit und Kontrolle zu gewährleisten, während sie Cloud-Dienste für Aufgaben nutzt, die viel Rechenleistung erfordern – wie die Analyse großer Datenmengen, die Ausführung von KI-Programmen oder die Speicherung von Backups.
Spatial Computing integriert physische und digitale Erlebnisse durch Technologien wie Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR) ( sowie Metaverse ) . Es ermöglicht immersive Interaktionen, die die Nutzerbindung erhöhen. Gartner prognostiziert, dass bis 2028 20 % der Menschen wöchentlich ein immersives Erlebnis mit permanent verankerten, ortsbezogenen Inhalten haben werden – im Vergleich zu weniger als 1 % im Jahr 2023.
Die zunehmende Verbreitung von 5G und neuen Geräten wie Apple Vision Pro und Meta Quest 3 treibt die Verbrauchernachfrage an und eröffnet Möglichkeiten für neue Geschäftsmodelle. Von realitätsnahen Simulationen für praxisorientierte Mitarbeiterschulungen bis hin zu kreativen digitalen Zwillingen – Spatial Computing kann Nutzererlebnisse optimieren.
Polyfunktionale Roboter können in verschiedenen Umgebungen mehrere Aufgaben mit geringem oder gar keinem Anpassungsaufwand ausführen. Dies erhöht die Flexibilität und steigert die menschliche Produktivität sowohl im Arbeits- als auch im Privatleben.
Obwohl viele Unternehmen Roboter mit vielfältigen Funktionen bisher nur zögerlich eingeführt haben, steigt ihre Attraktivität dank der kontinuierlichen Weiterentwicklung und sinkender Preise, insbesondere in Branchen wie der Fertigung und Lagerhaltung. Wir beobachten, wie Vorreiter Roboter für die Übernahme mehrerer Aufgaben einsetzen.
Ein Beispiel für einen multifunktionalen Roboter ist ein Qualitätskontrollroboter, der überprüfen kann, ob ein Teil ordnungsgemäß installiert wurde und der sicherstellt, dass sich keine Verunreinigungen im oder um den Arbeitsbereich befinden.
Nicht die in Black Mirror beschriebene Implantation zur Erinnerungswiederherstellung, sondern der Einsatz neurologischer Optimierungstechnologien zur Revolutionierung des Gesundheitswesens. Solche Technologien können genutzt werden, um in Echtzeit Feedback zum mentalen Zustand oder emotionalen Wohlbefinden von Mitarbeitern oder Kunden zu erhalten. Ziel ist es, Gehirn-Maschine-Schnittstellen zu erforschen, um Mitarbeitern zu helfen, sich weiterzubilden und wettbewerbsfähig zu bleiben, indem kognitive Fähigkeiten verbessert oder Veränderungen im Gesundheitszustand/in den Interaktionen von Patienten erkannt werden.
Ein Anwendungsfall im Gesundheitswesen ist die Behandlung psychischer Erkrankungen. Durch Echtzeit-Feedback und detaillierte Berichte über die einzelnen Patienten lassen sich individuellere Therapieansätze entwickeln.
Wir fordern Sie nicht auf, in alle zehn dieser Zukunftstrends im Technologiebereich bis 2025 zu investieren, aber es ist wichtig, sich darüber im Klaren zu sein, was die Zukunft bringen wird. Denn Sie müssen anfangen, sich darauf vorzubereiten.
Nehmen wir beispielsweise agentenbasierte KI: Mit ihr können Sie Kundenerlebnisse automatisieren, indem Sie mithilfe von Datenanalysen in jedem Schritt hochkalkulierte Entscheidungen treffen – aber bevor Sie mit dem Agenten beginnen, benötigen Sie eine geeignete Datenerfassungs- und Speicherumgebung, um sicherzustellen, dass Sie die Daten vor der Analyse haben.
Kurz gesagt: KI ist allgegenwärtig und steckt in allem. Doch die Nuancen und der Umfang der Integration variieren je nach Implementierung und Bedarf.
Über den Autor
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Wenn man Theorien aufstellt, bevor man Daten hat, beginnt man unmerklich, Fakten so zu verdrehen, dass sie zu den Theorien passen, anstatt Theorien so, dass sie zu den Fakten passen.
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