Die 7 wichtigsten KI-Trends, auf die Sie im Jahr 2025 achten sollten

Wie die Ereignisse der letzten Jahre gezeigt haben, ist KI alles andere als ein vorübergehender Trend. Die sich schnell entwickelnde Technologie hat bereits ihre Spuren in der globalen Wirtschaftslandschaft hinterlassen und keine Kernindustrie ist im Jahr 2024 von ihrem Einfluss verschont geblieben.

Wie bei jeder bahnbrechenden Technologie führt die Nichtbeachtung dieser Entwicklungen nur dazu, dass Unternehmen Chancen verpassen. Im Gegenteil, Führungskräfte, die mit einer soliden KI-Strategie immer einen Schritt voraus sind, sind weitaus besser gerüstet, um ihren Wettbewerbsvorteil aufrechtzuerhalten und potenzielle Schwierigkeiten in der Zukunft zu bewältigen.

Die Realität ist, dass KI für viele Unternehmen nicht mehr nur ein „nice-to-have“ ist, sondern zu einer Notwendigkeit wird . Zum Abschluss des Jahres haben wir sieben KI-Trends zusammengestellt, die Sie zu Beginn des Jahres 2025 auf dem Schirm haben sollten.

7 KI-Trends, die im Jahr 2025 weiter wachsen werden

Wir behandeln einige bekannte und – etwas weniger bekannte – KI-Trends, die die Geschäftslandschaft in den kommenden Jahren prägen werden.

1. Kleine Sprachsysteme (SLMs)

„Größer ist besser“ ist das Mantra vieler KI-Entwickler, seit der Boom der künstlichen Intelligenz durch die Einführung von ChatGPT ausgelöst wurde. Wenn wir ein paar Jahre vorspulen, werden kleine und mittlere Sprachsysteme (MLS) aufgrund ihrer Skalierbarkeit und Effizienzvorteile gegenüber größeren Modellen immer wichtiger.

SLMs benötigen weniger Parameter für die Verarbeitung, was bedeutet, dass sie Antworten oft viel schneller generieren können als LLMs. Aufgrund ihrer kompakten Größe und geringeren Rechenanforderungen können sie häufig auch auf dem Gerät ausgeführt werden, wodurch die Notwendigkeit verringert wird, Daten aus der Cloud hin und her zu senden, und dadurch auch der ökologische Fußabdruck verringert wird.

Einige der größten Namen im Technologiebereich haben dieses Jahr ihr eigenes SLM eingeführt. Microsoft hat Phi-4 herausgebracht, ein Modell, das auf komplexes Denken spezialisiert ist, und Apple hat acht kleine KI-Modelle auf den Markt gebracht, die klein genug sind, um auf einem Smartphone zu laufen. Da SLMs es Startups und kleinen Unternehmen ermöglichen, KI kostengünstiger zu skalieren, können wir uns nur vorstellen, dass sie in den kommenden Jahren immer mehr zu einem technischen Grundnahrungsmittel werden.

2. Agentische KI

Agentische KI sind autonome KI-Systeme, die in der Lage sind, Entscheidungen mit minimalem menschlichen Input zu treffen. Der Zweig der künstlichen Intelligenz kann aus neuen Daten lernen und komplexe Probleme lösen, indem er sich dynamisch an neue Situationen anpasst.

Der vom Forschungs- und Beratungsunternehmen Gartner als „Top-Tech-Trend für 2025“ bezeichnete Trend ist auf dem besten Weg, die Automatisierung branchenübergreifend zu transformieren, indem Prozesse mit weniger menschlichem Eingriff optimiert werden. Die Technologie wird bereits eingesetzt, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Effizienz zu verbessern: Einzelhändler nutzen künstliche Intelligenz, um Einkaufserlebnisse zu personalisieren, und Gesundheitsdienstleister nutzen die Technologie, um Patientendaten zu analysieren.

Google ist bereits bei der Einführung von Gemini 2.0 im Dezember auf diesen Trend aufgesprungen und nutzte agentische KI, und im Jahr 2025 dürften weitere Technologiegiganten diesem Beispiel folgen. Da sich die agentische KI jedoch schneller entwickelt als gesetzliche Leitplanken, empfehlen wir Unternehmen, die Technologie mit einzusetzen Vorsicht, indem die menschliche Aufsicht aufrechterhalten und E2E-Tests durchgeführt werden.

3. KI-Cybersicherheit

Da fortschrittliche KI-Modelle immer zugänglicher werden, wird der Markt für Cyberkriminalität leider bis 2025 voraussichtlich weiter boomen, da Kriminelle die Technologie weiterhin nutzen, um Opfer zu täuschen. Laut Cybersecurity Ventures werden die jährlichen Einnahmen aus Cyberkriminalität im nächsten Jahr voraussichtlich 10,5 Billionen US-Dollar überschreiten, was auf das Wachstum von KI-gestützten Phishing- , Deepfake- und Malware-Angriffen zurückzuführen ist.

Da jedoch die Cyber-Bedrohungen immer weiter zunehmen, nehmen auch die Protokolle zu, die zu ihrer Eindämmung entwickelt wurden. Durch den Einsatz von KI anstelle herkömmlicher Lösungen können Unternehmen Bedrohungen wie Malware, Phishing-Versuche und Zero-Day-Schwachstellen in Echtzeit erkennen. KI wird auch zur Rückentwicklung von Zero-Day-Exploits eingesetzt, sodass Entwickler Sicherheitspatches für Schwachstellen erstellen können, bevor diese öffentlich werden.

Da mehr als die Hälfte der Unternehmen bereits KI zur Verbesserung der Bedrohungserkennung einsetzen, wird die Technologie im Jahr 2025 und darüber hinaus noch wichtiger, da Cyberrisiken immer ausgefeilter werden.

4. KI-Suchmaschinen

Während sich die Suchlandschaft ständig weiterentwickelt, hat der Aufstieg der KI im Jahr 2024 die Art und Weise, wie wir Informationen abrufen, radikal verändert.

Vor allem der Suchmaschinenriese Google hat im Mai seine KI-Zusammenfassungsfunktion eingeführt, die dazu beiträgt, den Fokus und die Beachtung von Milliarden von Suchanfragen zu verbessern. Der KI-Vorreiter und ChatGPT-Hersteller OpenAI hat im Oktober dieses Jahres seinen eigenen Suchmaschinenkonkurrenten – ChatGPT Search – auf den Markt gebracht, um Googles langjähriges Suchmonopol herauszufordern.

Während die KI-Suchzusammenfassungsfunktion von Google anfangs auf eine gewisse Ablehnung stieß und das Unternehmen dazu zwang, einige ihrer Bemühungen zurückzufahren, behauptet Google, sie habe dazu geführt, dass die meisten Nutzer mit den Ergebnissen zufriedener seien – wobei jüngere Menschen im Alter von 18 bis 24 Jahren das höchste Niveau erreichten Beschäftigung mit der Funktion.

Auch wenn es noch nicht an der Zeit ist, sich von den traditionellen Ergebnisseiten von Suchmaschinen zu verabschieden, deuten die Entwicklungen in diesem Jahr sowie die rasanten Fortschritte in der generativen KI darauf hin, dass KI die Art und Weise, wie wir suchen, in den kommenden Jahren nur noch stärker verändern wird .

5. KI-Chips

Chips für künstliche Intelligenz sind integrierte Schaltkreise, die für die Bewältigung von KI-Aufgaben entwickelt wurden, darunter maschinelles Lernen (ML), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Datenanalyse.

Da diese Chips mit Blick auf KI entwickelt wurden, sind sie in der Lage, komplexere Berechnungen und größere Datenmengen zu verarbeiten als herkömmliche Zentraleinheiten (CPUs). Infolgedessen liefern KI-Chips in der Regel genauere Antworten bei geringerer Latenz, was sie zum Mittel der Wahl für Unternehmen wie NVIDA, Intel, Google, Amazon und viele mehr macht.

Aufgrund ihres Wettbewerbsvorteils prognostiziert eine Branchenanalyse, dass die Nachfrage nach KI-Chips im Jahr 2025 im Jahresvergleich um 35 % wachsen und einen potenziellen Marktwert von 120 Milliarden US-Dollar erreichen wird, so die japanische Investmentbank Daiwa.

Da die Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) und Samsung in eine neue Produktionsanlage auf heimischem Boden investieren, wird dieser Schwenk voraussichtlich auch die Herausforderungen in der Lieferkette lösen, indem die weltweite Abhängigkeit von asiatischen Produktionszentren verringert wird, was darauf hindeutet, dass KI-Chips noch größer werden von zentraler Bedeutung für das zukünftige Chip-Ökosystem sein.

6. Edge-KI

Unter Edge AI versteht man die Kombination von KI und Edge Computing. Durch die Speicherung von Daten in der Nähe des Geräts, ohne auf einen externen Cloud-Server angewiesen zu sein, kann die Lösung die Bandbreitennutzung und Latenzprobleme reduzieren und gleichzeitig eine zusätzliche Sicherheitsebene bieten.

Durch die Ermöglichung der Echtzeitverarbeitung auf Edge-Geräten stellt Edge AI einen großen Wandel in der Herangehensweise von Unternehmen an die Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung dar. Edge AI schlägt bereits große Wellen in der Geschäftswelt: Die Technologie wird im Gesundheitswesen zur Verbesserung von Diagnose und Behandlung, in der Fertigungsindustrie zur Analyse von Berufsrisiken und in der Automobilindustrie zur Verbesserung der Sicherheit selbstfahrender Fahrzeuge eingesetzt.

Mit Blick auf die Zukunft wird der Einsatz von Edge-KI nur noch schneller zunehmen. Experten gehen davon aus, dass der Markt bis 2030 einen Wert von unglaublichen 62,93 Milliarden US-Dollar haben wird.

7. Unternehmenssuchsysteme

Nicht zu verwechseln mit KI-Suchsystemen sind Unternehmenssuchsysteme Lösungen zur Suche nach Informationen innerhalb von Unternehmensorganisationen.

Enterprise-Suchtools nutzen Daten aus allen wichtigen Informationssilos, einschließlich Dokumenten, Code-Repositorys, E-Mails und Projektmanagement-Tools . Indem interne Suchsysteme nur Daten enthalten, die für bestimmte Unternehmen relevant sind, können sie die Art und Weise, wie Mitarbeiter Anfragen beantworten, revolutionieren und Teams dadurch produktiver und profitabler machen.

Auch wenn Unternehmenssuchsysteme nicht immer auf KI basieren, hat die Integration dieser Technologie dazu beigetragen, die Sucheffizienz drastisch zu verbessern. Durch die Weiterentwicklung des einfachen Schlüsselwortabgleichs, der mit herkömmlichen Suchmechanismen verbunden ist, ermöglichen KI-Enterprise-Suchtools auch, dass diese Plattformen gesprächiger und intuitiver sind, was zu menschlicheren Interaktionen führt.

Da im Jahr 2024 eine neue Generation neuer KI-Systeme für die Unternehmenssuche auf den Markt kommen, ist es fast sicher, dass künstliche Intelligenz auch in den kommenden Jahren traditionelle Unternehmenssuchprozesse weiter optimieren wird.