Vier KI-Prognosen für das Jahr 2025

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich im letzten Jahr rasant weiterentwickelt und auch das Jahr 2025 wird durch Fortschritt in dieser Technologie geprägt sein. KI ist bereits jetzt ein großer Bestandteil des Arbeitsalltags und wird dies auch in Zukunft bleiben. Auch bei ServiceNow haben wir einige Entwicklungen beobachtet, welche KI in diesem Jahr prägen werden.

Hier sind die vier KI-Prognosen für 2025.

1. Agentic AI macht die KI unabhängiger

Mit Agentic AI wird das Zeitalter der autonomen KI eingeläutet. Diese Systeme sind dazu in der Lage, unabhängige Entscheidungen zu treffen und komplexe Aufgaben zu erledigen, um festgelegte Ziele – gemeinsam mit dem Menschen - zu erreichen.

Damit entlasten sie Mitarbeiter, die sich nun strategischeren Aufgaben widmen können. Anders als KI-Copiloten, benötigen Sie dabei keine menschlichen Anweisungen, sondern agieren selbstständig.

Ihr großer Vorteil besteht darin, dass mit ihrer Hilfe Routineaufgaben automatisiert und so die Mitarbeiter entlastet werden können. Unternehmen sind in der Verantwortung, die Entscheidungen der KI kontinuierlich zu überwachen, Datensätze zu pflegen und Sicherheit zu wahren.

2. Small Language Models erobern die Nische

Neben den bekannten Large Language Modells (LLMs), die in den letzten Jahren die Schlagzeilen dominierten, entsteht eine Nische für alternative Systeme. Sogenannte Small Language Models (SLMs) können zwar nicht mit dem enormen Funktionsumfang ihrer großen Vorbilder mithalten, bieten dafür aber andere Vorteile, die besonders für den Mittelstand interessant sein könnten.

Diese SLMs werden typischerweise für spezialisierte Branchenlösungen wie in der Medizin eingesetzt und können durch effizientere Ressourcennutzung, schnellere Antwortzeiten und spezifische Use-Cases überzeugen. Durch die überschaubaren Investitionen stellen sie auch für kleinere Unternehmen einen attraktiven Einstieg in der Welt der KI dar.

3. Daten sind erfolgsentscheidend

KI ist nur so mächtig, wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird. Best Practices zeigen uns, dass vielversprechende Projekte ihre Technologie mit echten Daten füttern und der KI genug Zeit für das Training mit diesen einräumen.

Gut vorbereitete Initiativen setzen auf einen Proof of value, statt auf ein Proof of concept und konzentrieren sich darauf, konkrete Probleme zu lösen.

Transparenz ist wichtig, wenn es um KI und Datennutzung geht. Doch Daten allein reichen nicht. Es muss auch darum gehen, Zugriff auf vollständige und saubere Datensätze zu haben.

Damit die KI aus den Daten wirklichen Mehrwert generieren und gleichzeitig sicher und im Rahmen der Vorgaben agieren kann, brauchen Organisationen also drei Dinge:

• Zugriff auf vollständige und saubere Datensätze
• Transparenz über die Datennutzung und eine Unternehmensphilosophie
• die den Mehrwert von Technologie in den Vordergrund stellt

4. Energieeffizientes Computing wird alternativlos

Ein nachhaltiger Umgang mit Ressourcen rückt auch in der Digitalisierung immer stärker in den Fokus - nicht zuletzt wegen steigender Energiekosten. Durch ihren enormen Stromverbrauch gibt es bei vielen KI-Systemen in Sachen Nachhaltigkeit noch viel Luft nach oben.

Erste Ansätze wie neuromorphe Chips und optimierte Algorithmen, die Emissionen reduzieren, werden im nächsten Jahr mehr Raum einnehmen. Unternehmen können hierbei von geringeren Betriebskosten und Vorteilen bei der Einhaltung von ESG-Vorgaben profitieren.

Die KI-Kollaboration prägt den Arbeitsalltag

All diese Trends werden im nächsten Jahr dazu führen, dass die nahtlose Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI weiter an Bedeutung gewinnt. Nicht jeder Mitarbeiter wird zum KI-Experten, doch es wird entscheidend sein, dass die gesamte Organisation lernt, von der Technologie zu profitieren.

Eine der größten Herausforderungen wird darin bestehen, dass den Mitarbeitern alle relevanten Informationen zu Verfügung stehen, damit sie gemeinsam mit der KI große Ziele erreichen können. Jedes Jobprofil wird sich durch KI verändern. Dafür braucht es neues Fachwissen, technologische Fähigkeiten und nicht zuletzt die richtigen Softskills, um diese Entwicklungen zu steuern.

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