Gartner-Prognose 2025 Hype-Zyklus für generative KI Der Artikel beleuchtet, wie Unternehmen sich in der schnelllebigen, aber oft überbewerteten Welt der GenAI zurechtfinden können. Gartner prognostiziert, dass bis 2028 über 951.000 Unternehmen GenAI-APIs, -Modelle oder -Anwendungen produktiv einsetzen werden. Dennoch stagnieren viele Innovationen derzeit bei überzogenen Erwartungen, sodass IT-Verantwortliche Risiken, Chancen und langfristige Strategien sorgfältig abwägen müssen.
Der Bericht identifiziert vier kritische Bereiche, die die GenAI-Landschaft prägen:
- GenAI-ModelleGroße Sprachmodelle (LLMs) bleiben der Eckpfeiler und ermöglichen vielfältige Anwendungsfälle mit Anpassungspotenzial. Multimodale generative KI und domänenspezifische Modelle entwickeln sich ebenfalls weiter und bieten gezieltere Anwendungen.
- KI-EngineeringWerkzeuge und Frameworks für Governance, Orchestrierung und Vertrauenswürdigkeit sind für Unternehmen bei der Skalierung von GenAI unerlässlich. Zu den wichtigsten Schwerpunkten gehören die Reduzierung von Fehlalarmen, die Sicherstellung der Compliance und die Gewährleistung einer sicheren Implementierung, wobei AI TRiSM zunehmend an Bedeutung gewinnt.
- KI-Agenten und -AnwendungenGenAI-Agenten, wie beispielsweise hochentwickelte virtuelle Assistenten, entwickeln sich in Richtung agentenbasierte KI Sie sind zu autonomen Entscheidungen und Handlungen fähig. Dieser Wandel signalisiert eine Abkehr von passiven Chatbots hin zu einer proaktiven Automatisierung von Geschäftsprozessen.
- Infrastruktur und BefähigungSpezialisierte KI-Chips, Supercomputing und Methoden wie selbstüberwachtes Lernen senken die Kosten und verbessern die Effizienz; die Anwendungsgebiete reichen vom autonomen Fahren bis zum Gesundheitswesen.
Während einige Technologien, wie LLMs, Fortschritte in Richtung Produktivität erzielen, sind andere – darunter Agentenentwicklungs-Frameworks und künstliche allgemeine Intelligenz – noch mehr als ein Jahrzehnt von der Reife entfernt.
Für CIOs und IT-Leiter dient der Gartner Hype Cycle als Leitfaden, um zu erkennen, welche Innovationen mit der Risikobereitschaft und den strategischen Zielen des Unternehmens übereinstimmen. Die wichtigste Erkenntnis: Erfolg mit GenAI erfordert eine sorgfältige Abstimmung von Modellen, Governance-Rahmenwerken und Infrastruktur, anstatt einem Hype hinterherzujagen.
Quelle:
