Generative KI hat sich von der Einführung bis zur ausschließlichen Ausrichtung auf Chat GPT bewährt. Was als Begeisterung begann, wird nun von den Unternehmen akzeptiert, da sie ihre Möglichkeiten und Grenzen erkennen – das Versprechen, teuer und unzuverlässig zu sein. Der Weg in die Zukunft führt über das Jahr 2025.
Die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) erfährt derzeit eine rasante Umgestaltung. Die Unternehmen geben an, sich auf praktische und messbare Anwendungen zu konzentrieren, die zu Ergebnissen führen, anstatt sich mit weiteren Innovationen wie der agentenbasierten KI oder multimodalen Modellen zu befassen, die wirklich Interesse wecken. Gleichzeitig verändern ethische Bedenken, Vorschriften und Sicherheitsrisiken das Gesicht der KI-Entwicklung und -Einführung.
1. Vom Hype zu praktischen Anwendungsfällen
Der anfängliche Hype um generative KI hat sich abgekühlt, und die Unternehmen konzentrieren sich nun auf reale Anwendungen. Viele Unternehmen haben zwar mit KI experimentiert, aber nur wenige haben sie vollständig in ihre Arbeitsabläufe integriert. Ein Bericht von 2024 ergab, dass zwar über 90 % der Unternehmen ihre KI-Nutzung erhöht haben, aber nur 8 % ihre Initiativen als ausgereift betrachten.
Eine Herausforderung ist die ungleichmäßige Wirkung von KI – einige Mitarbeiter profitieren stark, während andere feststellen, dass sie dadurch verlangsamt werden. So kann beispielsweise ein junger Analyst seine Produktivität mit KI-Tools steigern, während ein älterer Kollege mit demselben System nicht zurechtkommt.
Erwarten Sie, dass Unternehmen im Jahr 2025 klarere Ergebnisse – Kosteneinsparungen, Effizienzsteigerungen und einen greifbaren ROI – fordern, bevor sie sich zu einer groß angelegten KI-Einführung verpflichten.
2. Jenseits von Chatbots: Der Aufstieg der multimodalen KI
Die meisten Menschen assoziieren generative KI mit Chatbots wie ChatGPT, aber die Technologie geht weit über Text hinaus. Unternehmen erforschen jetzt KI, die Bilder, Audio und Video verarbeitet – man denke nur an Sora von OpenAI (Text zu Video) oder den KI-Stimmengenerator von ElevenLabs.
Die Robotik ist ein weiterer Bereich, in dem KI mit der physischen Welt interagiert. Der nächste große Schritt könnte die Entwicklung von Grundmodellen für die Robotik sein, die sich als noch umwälzender erweisen könnten als die heutigen Sprachmodelle.
3. KI-Agenten übernehmen mehr Aufgaben
KI-Agenten, d. h. autonome Systeme, die Arbeitsabläufe, Zeitplanung und Datenanalyse übernehmen, gewinnen zunehmend an Bedeutung. Diese Tools, die sich noch in einem frühen Stadium befinden, können sich in Echtzeit anpassen und Entscheidungen ohne ständige menschliche Eingaben treffen.
Allerdings birgt die Autonomie auch Risiken. KI-Halluzinationen (falsche Ergebnisse) könnten zu Fehlern in der realen Welt führen, wenn sie nicht kontrolliert werden. Ethische Bedenken werden zunehmen, wenn KI-Agenten mehr Verantwortung übernehmen, vor allem in Branchen, in denen viel auf dem Spiel steht, wie dem Gesundheits- und Finanzwesen.
4. KI-Modelle werden zur Handelsware
Da so viele KI-Modelle verfügbar sind, verlagert sich der Wettbewerb von demjenigen, der das beste Modell hat, zu demjenigen, der es am effektivsten abstimmen und anwenden kann. Wie bei den PCs in den 1990er Jahren erreichen die KI-Modelle eine „gut genug“-Basis, so dass die Differenzierung eher von der Benutzerfreundlichkeit, den Kosten und der Integration als von der reinen Leistung abhängt.
Im Jahr 2025 werden Unternehmen KI-Lösungen bevorzugen, die sich nahtlos in bestehende Systeme einfügen, anstatt den neuesten Benchmark-Ergebnissen hinterherzulaufen.
5. Domänenspezifische KI gewinnt an Zugkraft
Während Unternehmen wie OpenAI eine allgemeine künstliche Intelligenz (AGI) anstreben, benötigen die meisten Unternehmen keine derart umfassenden Fähigkeiten. Stattdessen wird spezialisierte KI, die auf bestimmte Branchen – Gesundheitswesen, Recht, Finanzen – zugeschnitten ist, immer wertvoller.
Kleinere, fokussierte Modelle können die allgemeine KI bei Nischenaufgaben übertreffen und gleichzeitig Kosten und Risiken reduzieren. Erwarten Sie, dass im Jahr 2025 mehr Unternehmen branchenspezifische KI-Tools einsetzen werden.
6. KI-Kenntnisse werden zu einer unentbehrlichen Fähigkeit
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI wird das Verständnis für ihre effektive Nutzung immer wichtiger – nicht nur für Technikteams, sondern für alle Mitarbeiter. KI-Kenntnisse erfordern keine Programmierkenntnisse; es geht darum, zu wissen, wann man KI-Ergebnissen vertrauen kann und wie man sie in Arbeitsabläufe integriert.
Trotz der schnellen Verbreitung nutzen viele Arbeitnehmer KI noch immer nicht regelmäßig. Unternehmen und Universitäten müssen die Ausbildung verstärken, um diese Kompetenzlücke zu schließen.
7. Regulierung droht (aber der Fortschritt ist langsam)
Die Regulierungslandschaft bleibt fragmentiert. Der AI Act der EU setzt strenge Standards, während die USA hinterherhinken. Ohne eine starke Aufsicht auf Bundesebene werden sich Unternehmen möglicherweise auf die strengsten Vorschriften (wie die GDPR) beschränken, um die Einhaltung der Vorschriften auf allen Märkten zu gewährleisten.
Ein risikobasierter Ansatz – bei dem KI mit hohem Risiko einer strengeren Prüfung unterzogen wird – könnte ein Gleichgewicht zwischen Innovation und Sicherheit schaffen. Im Jahr 2025 sollten sich Unternehmen jedoch eher auf sich entwickelnde Regeln als auf einen einzigen globalen Standard einstellen.
8. KI-Sicherheitsbedrohungen nehmen zu
Generative KI ist ein zweischneidiges Schwert für die Cybersicherheit. Während sie Verteidigern hilft, wird sie von Hackern auch für Deepfake-Betrug, Phishing und Betrug genutzt. KI-generierte Stimmen und Videos werden immer überzeugender, so dass Imitationsangriffe immer schwerer zu erkennen sind.
Data Poisoning ist ein interessanter Angriff auf KI-Modelle selbst, bei dem Kriminelle die Trainingsdaten manipulieren. KI-Sicherheit muss ein wesentlicher Bestandteil jeder Cybersicherheitsstrategie für jedes Unternehmen sein.
Die Quintessenz
Generative KI wird immer ausgereifter und entwickelt sich von der Experimentierphase hin zur realen Anwendung. Im Jahr 2025 werden sich Unternehmen stärker auf praktische Anwendungen, ethische Bedenken und Sicherheitsrisiken konzentrieren und gleichzeitig versuchen, sich in der unsicheren regulatorischen Landschaft zurechtzufinden. Die erfolgreichsten Unternehmen werden dieses Gleichgewicht erreichen – diejenigen, die verantwortungsbewusst und in der Lage sind, KI so zu innovieren und anzuwenden, dass sie ohne unbeabsichtigte Folgen einen Mehrwert schafft.
Was halten Sie von KI im Jahr 2025? Wird sie dem Hype gerecht werden, oder stehen größere Herausforderungen bevor? Teilen Sie uns Ihre Gedanken mit!
