Laut Gartner, Inc., einem Unternehmen für Wirtschafts- und Technologieanalysen, sind KI-Agenten und KI-fähige Daten die beiden am schnellsten wachsenden Technologien im Gartner-Hype-Zyklus für Künstliche Intelligenz 2025. Das Interesse an diesen Technologien ist in diesem Jahr sprunghaft angestiegen, begleitet von ambitionierten Prognosen und vielversprechenden Versprechungen, was sie an die Spitze der überzogenen Erwartungen katapultiert. .

Gartners Hype-Zyklen Der Gartner Hype Cycle bietet eine grafische Darstellung des Reifegrads und der Verbreitung von Technologien und Anwendungen sowie deren potenziellen Nutzen für die Lösung realer Geschäftsprobleme und die Erschließung neuer Chancen. Er veranschaulicht die Entwicklung einer Technologie oder Anwendung im Zeitverlauf und liefert damit wertvolle Erkenntnisse für die Steuerung ihrer Implementierung im Kontext spezifischer Geschäftsziele.

”Da die Investitionen in KI auch in diesem Jahr weiterhin hoch sind, liegt der Fokus verstärkt auf dem Einsatz von KI zur Steigerung der betrieblichen Skalierbarkeit und für Echtzeit-Einblicke”, sagte Haritha Khandabattu, Senior Director Analyst bei Gärtner. ”Dies hat zu einer allmählichen Verlagerung des Fokus weg von generativer KI (GenAI) hin zu den grundlegenden Voraussetzungen für eine nachhaltige KI-Bereitstellung geführt, wie z. B. KI-fähige Daten und KI-Agenten.”

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Gartner geht davon aus, dass multimodale KI und KI-basiertes Vertrauens-, Risiko- und Sicherheitsmanagement (TRiSM) innerhalb der nächsten fünf Jahre breite Anwendung finden werden und zählt daher zu den wichtigsten Bereichen mit hohen Erwartungen (siehe Abbildung 1). Diese Entwicklungen werden gemeinsam robustere, innovativere und verantwortungsvollere KI-Anwendungen ermöglichen und die Arbeitsweise von Unternehmen und Organisationen grundlegend verändern.

Abbildung 1: Der Hype-Zyklus der künstlichen Intelligenz 2025

Quelle: Gartner (August 2025)

”Trotz des enormen Potenzials von KI für Unternehmen wird sich dieser Nutzen nicht von selbst entfalten”, sagte Khandabattu. ”Der Erfolg hängt von eng auf die Geschäftsprozesse abgestimmten Pilotprojekten, einem proaktiven Infrastruktur-Benchmarking und der Koordination zwischen KI- und Geschäftsteams ab, um einen konkreten Mehrwert zu schaffen.”

KI-Agenten
KI-Agenten sind autonome oder teilautonome Software-Entitäten, die KI-Techniken nutzen, um in ihrer Umgebung wahrzunehmen, Entscheidungen zu treffen, Maßnahmen zu ergreifen und Ziele zu erreichen. digital oder physisch Umgebungen. Mithilfe von KI-Methoden und -Techniken wie beispielsweise Master-of-Laws-Programmen (LLM) entwickeln und setzen Organisationen KI-Agenten ein, um komplexe Aufgaben zu erfüllen.

”Um KI-Agenten optimal zu nutzen, müssen Unternehmen die relevantesten Geschäftskontexte und Anwendungsfälle ermitteln. Dies ist eine Herausforderung, da kein KI-Agent dem anderen gleicht und jede Situation einzigartig ist”, so Khandabattu. ”KI-Agenten werden zwar immer leistungsfähiger, sind aber nicht universell einsetzbar. Ihr Einsatz hängt daher maßgeblich von den Anforderungen der jeweiligen Situation ab.”

KI-fähige Daten
KI-fähige Daten gewährleisten, dass Datensätze für KI-Anwendungen optimiert sind und somit Genauigkeit und Effizienz verbessert werden. Der Reifegrad wird anhand der Fähigkeit der Daten bestimmt, ihre Eignung für spezifische KI-Anwendungsfälle nachzuweisen. Er kann nur kontextbezogen bestimmt werden. Der Anwendungsfall KI und die eingesetzte KI-Technologie, die neue Methoden der Datenverwaltung erfordert.

Laut Gartner müssen Unternehmen, die in großem Umfang in KI investieren, ihre Datenmanagementpraktiken und -fähigkeiten weiterentwickeln, um sie auf KI auszuweiten. Dies dient dazu, bestehende und zukünftige Geschäftsanforderungen zu erfüllen, Vertrauen zu schaffen, Risiken und Compliance-Probleme zu vermeiden, geistiges Eigentum zu schützen und Verzerrungen sowie Fehlinterpretationen zu reduzieren.

Multimodale KI
Multimodale KI-Modelle werden gleichzeitig mit verschiedenen Datentypen wie Bildern, Videos, Audio und Text trainiert. Durch die Integration und Analyse unterschiedlicher Datenquellen können sie komplexe Situationen besser verstehen als Modelle, die nur einen Datentyp verwenden. Dies hilft Nutzern, die Welt besser zu verstehen und eröffnet neue Möglichkeiten für KI-Anwendungen.

Laut einer Studie von Gartner wird multimodale KI in den nächsten fünf Jahren zunehmend in die Kompetenzentwicklung aller Anwendungen und Softwareprodukte in allen Branchen integriert werden.

DU BIST WÜTEND
AI TRiSM spielt eine entscheidende Rolle für die ethische und sichere Implementierung von KI. Es besteht aus vier Ebenen technischer Funktionen, die Unternehmensrichtlinien für alle KI-Anwendungsfälle unterstützen und zur Gewährleistung von KI-Governance, Vertrauenswürdigkeit, Fairness, Sicherheit, Zuverlässigkeit, Datenschutz und Datensicherheit beitragen.

”KI stellt das Vertrauens-, Risiko- und Sicherheitsmanagement vor neue Herausforderungen, die mit herkömmlichen Kontrollmechanismen nicht bewältigt werden können”, sagte Khandabattu. ”Unternehmen müssen die KI-basierte TRiSM-Technologie über mehrere Ebenen hinweg evaluieren und implementieren, um Richtlinien für alle eingesetzten KI-Geräte kontinuierlich zu unterstützen und durchzusetzen.”

Gartner-Kunden können mehr dazu im Bericht „Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2025“ lesen. .

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