Ratgeber

Technologietrends und Foresight für einzelne Branchen

Frau analysiert Daten am Laptop
© Darina Belonogova by pexels

Wir bieten Ihnen hier einen Überblick über Technologie- und Branchentrends als Grundlage, auf der Sie eine Strategie für Ihr Unternehmen aufbauen können.

Was wir bieten

Hier finden Sie branchenübergreifende Analysen und Informationen zu technologischen Entwicklungen, gesellschaftlichen Veränderungen und innovativen Ansätzen. Unsere Inhalte richten sich an Unternehmen, die:

  • Chancen in Trends erkennen wollen.
  • Strategische Entscheidungen auf Basis fundierter Zukunftsprognosen treffen möchten.
  • Ihren Wettbewerbsvorsprung durch Foresight-Methoden sichern möchten.

Darum geht es

Was ist Foresight?

Foresight ist ein systematischer Prozess, mit dem Unternehmen und Organisationen die Zukunft proaktiv gestalten können. Es geht darum, zukünftige Entwicklungen und Trends frühzeitig zu erkennen und strategische Entscheidungen darauf abzustimmen. Hier finden Sie einen Überblick über die wichtigsten Technologietrends, damit Sie diese in Ihre Planung einbeziehen können.

  • Frühe Warnsignale: Erkennen Sie Risiken und Chancen, bevor sie eintreten.
  • Strategischer Vorteil: Positionieren Sie Ihr Unternehmen an der Spitze von Innovation und Fortschritt.
  • Nachhaltige Planung: Setzen Sie auf langfristigen Erfolg.

Kennen Sie schon das Bavarian Foresight-Institute der Technischen Hochschule Ingolstadt? Hier wird sich auf technologieorientierte und anwendungsbezogene Zukunftsforschung sowie die damit verbundenen wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Zusammenhänge fokussiert. Auch Unternehmen können von gemeinsamen Forschungs- und Entwicklungsprojekten profitieren.

Technologietrends im Detail - Die Trendreports

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Industrie grundlegend – sie optimiert Prozesse, ermöglicht neue Geschäftsmodelle und steigert die Effizienz. Auf unserer KI-fokussierten Seite erhalten Sie umfassende Informationen zu den aktuellen Trends, die für Ihr Unternehmen heute relevant sind: Künstliche Intelligenz (KI) | IHK München.

Auf dieser Seite liegt jedoch der Fokus darauf, wie KI unser Leben und die Wirtschaft in entfernter Zukunft prägen wird. Angesichts der rasanten Entwicklungen in diesem Bereich sollten die folgenden Trends jedoch als mögliche Zukunftsszenarien verstanden werden.

Trends in der KI: Wie Computer uns übermorgen helfen können

Multimodale KI

In der Informatikforschung wird zwischen schwacher und starker KI unterschieden. Eine schwache KI umfasst Systeme wie die automatische Worterweiterung bei einer Stichwortsuche im Internet, aber auch aktuelle Sprachmodelle – auch diese gelten noch nicht als starke KI. Starke KI hingegen bezeichnet Agenten mit umfassenden Fähigkeiten, die verschiedene Aufgaben meistern können, darunter Sprachgenerierung, Objekterkennung und die flexible Anpassung an unterschiedliche Situationen – ähnlich der menschlichen Intelligenz.

Multimodale KI bewegt sich in Richtung starker KI, da sie mehrere Fähigkeiten kombiniert und verschiedene Datenquellen verarbeitet. Dies verbessert die Mensch-Computer-Interaktion und erweitert die Anwendungsfelder der KI. Einige Institutionen bezeichnen solche multimodalen Modelle als Artificial General Intelligence (AGI), die dem Menschen auf verschiedenen Ebenen umfassende Hilfe bietet.

Large Action Models: KI über die Sprachverarbeitung hinaus

Large Action Models (LAMs) erweitern die Funktionalität herkömmlicher Large Language Models (LLMs), indem sie nicht nur auf Texteingaben reagieren, sondern auch eigenständig Aktionen ableiten und ausführen. Intelligente Agenten können dadurch in dynamischen Umgebungen konkrete Aufgaben ausführen.

Agentensysteme als Grundlage von LAMs: In der KI-Forschung werden Agenten als autonome, intelligente Systeme definiert, die ihre Umgebung wahrnehmen, darin agieren und zielgerichtete Entscheidungen treffen. Moderne Multiagentensysteme können dabei auf leistungsfähige Sprach- und Multimodalmodelle zugreifen. Ein zentraler Aspekt dieser Entwicklung ist die Fähigkeit zum Aufruf und Durchführen von Aktionen: KI-Agenten können Texte, Bilder und andere Eingaben verarbeiten, eigenständige Pläne entwickeln und zielgerichtete Handlungen ausführen. Damit eröffnen sich völlig neue Möglichkeiten für den Einsatz intelligenter Systeme in der realen Welt.

Mit dem Fortschritt der KI wächst der Bedarf an Systemen, die über sprachbasierte Assistenz hinausgehen und reale Aktionen übernehmen. LAMs markieren einen wichtigen Entwicklungsschritt in Richtung einer leistungsfähigeren, aktiven KI, die Aufgaben nicht nur versteht, sondern auch eigenständig erledigt – ein bedeutender Meilenstein auf dem Weg zu einer Artificial General Intelligence (AGI).

Quantensprünge

Quanten-KI könnte die Grenzen klassischer Künstlicher Intelligenz durchbrechen, indem sie hochkomplexe Probleme löst, die mit herkömmlicher Computertechnik nicht in angemessener Zeit bewältigt werden können. Anwendungen wie Simulationen, Lieferkettenoptimierung und die Analyse großer Datensätze könnten dadurch in Echtzeit möglich werden – mit potenziell revolutionären Auswirkungen auf Wissenschaftsbereiche wie die Klimaforschung und die Medizin.

Ein zentrales Problem der KI-Entwicklung sind die enormen Kosten, der hohe Zeitaufwand und der immense Energieverbrauch beim Training großer Sprachmodelle. Da klassische Hardware zunehmend an ihre Grenzen stößt, sind Innovationen in der Systemarchitektur erforderlich. Quantum Computing könnte hier eine Lösung bieten, indem es Trainingszeiten verkürzt und den Ressourcenverbrauch drastisch senkt. Gleichzeitig birgt diese Technologie jedoch Risiken: Quantencomputer könnten bestehende Verschlüsselungsmethoden knacken, was erhebliche Herausforderungen für die Cybersicherheit und die technologische Souveränität der Wirtschaft mit sich bringt.

Neue Daten

Viele Unternehmen erfassen, speichern oder analysieren ihre Daten bislang kaum oder gar nicht. Andere greifen auf externe Datenanalyse-Services zurück, um ihre Prozesse zu optimieren – doch diese basieren meist auf von Menschen generierten Datensätzen, die eine knappe und teure Ressource darstellen. Da KI den Zugang zu leistungsfähigen Analysemethoden erleichtert, können Unternehmen zunehmend selbst die Kontrolle über ihre Daten gewinnen.

In Zukunft werden noch weitere Methoden zur Verfügung stehen, um wertvolle Erkenntnisse über Unternehmensprozesse zu gewinnen. Ein vielversprechender Ansatz ist die Nutzung synthetischer Daten – künstlich generierter Datensätze, die reale Szenarien nachbilden, jedoch ohne dieselben Ressourcenbeschränkungen oder ethische Bedenken. Unternehmen können dadurch maßgeschneiderte Datensätze erstellen, um ihre individuellen Anwendungsfälle gezielt zu lösen.

Auch im Bereich der Unternehmensführung eröffnet KI neue Möglichkeiten: Verbesserte Natural Language Processing (NLP)-Modelle können durch Vorhersagemodelle und Szenarioanalysen beratend wirken. Unternehmen nutzen KI-gestützte Simulationen, um zukünftige Entwicklungen abzuschätzen, bereichsübergreifende Zusammenarbeit zu optimieren und Strategien durch kontinuierliches Lernen anzupassen. Besonders für kleinere Unternehmen entsteht so die Chance, effizienter zu wachsen und mit einer Agilität zu arbeiten, die bisher nur Großkonzernen vorbehalten war.

Wofür werden Startups gebraucht? Zukünftige KI-Märkte:

Versicherungen gegen fehlerhafte KI-Ergebnisse

Obwohl Sprachmodelle immer präzisere Ergebnisse liefern, treten weiterhin Fehler und sogenannte Halluzinationen auf. Oft liegt dies an unzureichenden oder verzerrten Trainingsdaten. In Zukunft könnten Startups entstehen, die Unternehmen gegen die negativen Folgen fehlerhafter KI-Entscheidungen absichern. Besonders in sensiblen Bereichen wie Finanzen, Gesundheit und Recht könnte sich daraus ein neuer Markt entwickeln.

Regularien einhalten - leicht gemacht?

Unternehmen, die KI nutzen – und das werden künftig die meisten tun –, sind verpflichtet, ethische und rechtliche Standards einzuhalten. Plattformen wie der EU AI Act Compliance Checker | EU Artificial Intelligence Act können dabei helfen zu prüfen, ob ein KI-System unter die geltenden Vorschriften fällt. Doch nicht nur Regulierungsbehörden, sondern auch Unternehmen selbst könnten Dienstleistungen anbieten, um anderen Firmen die Einhaltung von Regularien zu erleichtern und eine faire sowie verantwortungsbewusste KI-Nutzung zu fördern.

KI-Spezialisierung für Fachkräfte von morgen

Durch den technologischen Fortschritt werden immer mehr Aufgaben, die früher umfangreiche theoretische Kenntnisse und praktische Erfahrung erforderten – etwa das Erstellen von Websites oder die Datenanalyse –, auch ohne ein Informatikstudium bewältigt. Low-Code- und No-Code-Lösungen ermöglichen es, viele Programmieraufgaben selbst auszuführen.

Dennoch bleibt der Bedarf an hochqualifizierten Fachkräften bestehen, die komplexe Herausforderungen bewältigen und KI-Systeme präzise anpassen können. Um eine Ausbildungslücke zu vermeiden, muss diese Expertise weiterhin ausgebildet werden, um die theoretischen Grundlagen der KI zu verstehen und sie für spezifische Anwendungsfälle gezielt einsetzen zu können.

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