IDC Future Scape Die 10 wichtigsten IT-Trends für das Jahr 2025

Anbieter zum Thema

IDC Central Europe GmbH

Fsas Technologies GmbH

Insider Research

Nutanix Germany GmbH

Die International Data Corporation (IDC) hat den „IDC Future Scape“-Bericht veröffentlicht. Darin zeigen sie ihre Prognosen für die wichtigsten IT-Trends im nächsten Jahr. Die wegweisendsten Punkte: Cloud-Infrastrukturen, künstlich intelligente Agenten und Cyber-Resilienz.

Laut IDC müssen Unternehmen den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) beschleunigen und weiter in sie investieren. Während die letzten 18 Monate als eine intensive Experimentierphase bezeichnet werden können, wird für das Jahr 2025 ein grundlegender Wandel erwartet.

Die Nutzung von KI soll von reinen Experimenten zur umfassenden Neugestaltung von Prozessen übergehen. Wichtige Treiber dieses Wandels sind die Einführung von KI-Agenten, moderne Daten- und Cloud-Infrastrukturen sowie ein verstärkter Fokus auf Resilienz und Recovery.

Die Top 10 IT-Trends in 2025

1. KI-Wirtschaft: CIOs legen ihren Fokus im kommenden Jahr darauf, den gesamten Umfang der KI-Nutzung zu dokumentieren. Es soll von der KI-Experimentierphase zur Monetarisierung übergegangen werden. Eine solide Basis wird entscheidend sein, um KI-Anwendungen automatisch zu messen und zu optimieren. So soll die IT-Modernisierung in allen Unternehmen gemeistert werden.

2. Hürden beim KI-Umschwung: Mehrere Faktoren könnten das Implementieren von generativer KI behindern. Die größten Hürden sind der Mangel an Entwicklern, hohe Kosten, unzureichende Infrastrukturleistung und eine schlechte Koordination zwischen IT und Fachabteilungen. IDC prognostiziert, dass bis zu 30 Prozent der Unternehmen ihre Investitionen in generative KI überdenken werden, wenn Lösungen für diese Barrieren nicht mit der Unternehmensstrategie in Einklang stehen.

3. Cyber-Resilienz: Die hohen Ausfallraten durch Ransomware-Angriffe machen Recovery und Cyber-Resilienz zu obersten Prioritäten für viele IT-Teams in Unternehmen. Sie werden die erwarteten Geschäftsergebnisse nicht erreichen, wenn sie sich nicht an die veränderten Bedrohungen anpassen.

4. Cloud-Modernisierung: Unternehmen, die ihre Cloud-Architekturen erfolgreich modernisieren, profitieren von einer verbesserten Rentabilität, kosteneffizienten und nachhaltigen IT-Ergebnissen sowie einer besseren Leistung von Workloads und Anwendungen.

5. Daten als Produkt: Eine Daten-als-Produkt-Architektur wird zu einem Abbau von Datensilos und Ineffizienzen in großen Unternehmen führen. Der Ansatz „Daten als Produkt“ stellt eine Methode zur Produktion und Nutzung von Daten dar, die Prozesse wiederholbar macht und die Daten-basierten Ergebnisse konsistenter und zuverlässiger gestaltet.

6. App-Metamorphose: Die Gen-AI „Copiloten“ werden durch vollautomatisierte KI-Agenten ersetzt. Diese Softwarekomponenten sind in der Lage Wissen und Fähigkeiten einzusetzen, um Situationen einzuschätzen und mit wenig bis keinem menschlichen Eingriffen zu handeln.

7. Bereitstellung verschiedener Inferenzen: Unternehmen werden die Einführung generativer KI und agentischer Workflows beschleunigen, um aus Daten mit Hilfe von KI-Modellen Vorhersagen und Schlussfolgerungen zu treffen. Damit werden auch die Anforderungen an die Infrastruktur steigen, um diese Modelle im Betrieb zu halten – Inferenz-Workloads werden also erheblich zunehmen. Künftig wird es sinnvoll sein, sich nicht auf eine einzelne Inferenz-Option festzulegen, sondern eine „Multi-Inferenz“-Strategie zu entwickeln und flexibel mit unterschiedlich Inferenzoptionen zu arbeiten.

8. Dekarbonisierung der KI-Infrastruktur: Das potenzielle Wachstum von Elektroschrott spiegelt die Zunahme von KI-Investitionen in allen Firmen wieder. Unternehmen setzen auf nachhaltige KI-Rahmenwerke, um den Umweltbelastungen der KI-Nutzung zu entgegenzuwirken. Diese sollen den ökologischen Fußabdruck künstlicher Intelligenz durch Energieeffizienz, Ressourcenoptimierung und Abfallreduzierung minimieren.

9. Einheitliche Plattformen für Composite-KI: Unternehmen werden schnell lernen, dass der Fokus auf grundlegende Produktivitäts-KI- und generative KI-Anwendungsfälle nur begrenzte Geschäftsergebnisse liefert. Der Erfolg von KI entsteht dann, wenn technologische Grundlagen und Workflows vorhanden sind, um Lösungen skalierbar im gesamten Unternehmen zu implementieren und eine koordinierte Plattform für Investitionseffizienz zu schaffen.

10. Neue Arbeitsrollen: Der Bedarf an Automatisierung wird zu einer KI-gesteuerten Transformation am Arbeitsplatz führen und den gesamten Beschäftigungslebenszyklus beeinflussen. Auf die Frage, wie gut sie auf die Anforderungen der digitalen Arbeitswelt vorbereitet sind, gaben insgesamt 47 Prozent der IT- und Fachbereichsleiter an, sie seien gut vorbereitet und hätten Arbeitspraktiken und -richtlinien geändert, um die aktuellen und zukünftigen Geschäftsanforderungen durch Technologie zu unterstützen.

(ID:50229580)