KI-Trends 2025: Warum Unternehmen jetzt auf Grundlagen statt nur auf GenAI setzen
Der Gartner Hype Cycle 2025 zeigt: Der Fokus verschiebt sich von reiner generativer KI hin zu strategischen Grundlagen wie KI-Agenten und KI-bereiten Daten. Multimodale Modelle und AI TRiSM versprechen neue Chancen – vorausgesetzt, Unternehmen investieren in sauberes Datenmanagement und gezielte Anwendungsstrategien.
Der aktuelle Gartner Hype Cycle für Künstliche Intelligenz zeigt einen klaren Fokuswechsel: Statt allein auf generative KI zu setzen, rücken grundlegende Bausteine wie KI-Agenten und KI-fähige Daten in den Mittelpunkt. Beide Technologien erleben derzeit einen starken Aufschwung und befinden sich auf dem Höhepunkt der öffentlichen Aufmerksamkeit.
Unternehmen investieren weiterhin massiv in KI, nutzen sie aber zunehmend für operative Skalierung und Echtzeit-Analysen. Das erfordert solide Grundlagen: saubere, KI-bereite Daten und spezialisierte Agenten, die für konkrete Anwendungsfälle optimiert sind. Denn kein KI-Agent funktioniert universell – der Mehrwert hängt stark vom individuellen Kontext ab.
Auch bei den Daten zählt der Einsatzrahmen: Ihre Eignung lässt sich nur im Zusammenspiel mit dem jeweiligen KI-Szenario bewerten. Wer großflächig in KI investiert, muss Datenmanagement und Governance weiterentwickeln, um Vertrauen zu schaffen, Risiken zu minimieren und rechtliche Anforderungen zu erfüllen.
Neben diesen Basistechnologien gewinnen multimodale KI-Modelle an Bedeutung. Sie verarbeiten verschiedene Datentypen wie Text, Bilder, Audio und Video gleichzeitig und können dadurch komplexere Zusammenhänge erkennen. Gartner sieht darin einen künftigen Schlüssel für branchenübergreifende Innovationen.
Einen weiteren Schwerpunkt bildet AI TRiSM – ein mehrschichtiges Konzept für Vertrauen, Risiko- und Sicherheitsmanagement. Es sorgt dafür, dass KI-Systeme nicht nur leistungsfähig, sondern auch sicher, fair und regelkonform arbeiten. Für Unternehmen wird es entscheidend sein, solche Mechanismen frühzeitig einzubinden, um nachhaltige und verantwortungsvolle KI-Anwendungen zu etablieren.