KI Trends 2025
Technologien bewegen die Welt. Sie verbessern unser Leben, schaffen neue Berufe und Branchen und eröffnen neue Investitionsmöglichkeiten. Künstliche Intelligenz ist der unangefochtene Anführer menschlicher Gedanken, Hoffnungen und Ängste. Innovationen entwickeln sich in rasantem Tempo und viele Menschen sind gleichzeitig beängstigend und begeistert davon. Analysen und Prognosen zu KI-Trends belegen den ersten Platz in den Bewertungen fast aller Forschungsunternehmen.
Laut Precedence Statistics wird generative KI bis 2032 ein 1,3 Billionen Dollar großer Markt sein und die Branche wird in 10 Jahren durchschnittlich um 42 % pro Jahr wachsen.
Dieser Trend wurde schnell von großen Technologieunternehmen aufgegriffen – Alphabet, Amazon, Apple, Meta und Microsoft – und investierte riesige Summen in die Entwicklung von KI. Im Jahr 2024 haben sie etwa 400 Milliarden Dollar aus ihren Budgets für Ausgaben im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz bereitgestellt. Und talentierte Startups und Entwickler sammeln Millionen von Dollar, indem sie neue Einsatzmöglichkeiten für neuronale Netzwerke vorschlagen. Welche neuen KI-Trends 2025 erwarten uns schon bald? Wir haben 5 vielversprechende Technologien ausgewählt.
Die Einführung künstlicher Intelligenz in Geschäftsprozesse ist immer noch eine Nischenaktivität. Unternehmen nutzen sie meist instrumentell, um punktuelle Routineaufgaben zu lösen: die Arbeit mit Dokumenten, Datenbanken usw.
Doch allmählich wird die Technologie zu einem wahren Raketentreibstoff für Wachstum. Experten sagen voraus, dass sich große Sprachmodelle weiterentwickeln werden. Gleichzeitig werden Plattformen mit einer engen Spezialisierung entstehen. Sie werden Unternehmen die Werkzeuge an die Hand geben, um generative künstliche Intelligenz zu nutzen, ohne dass tiefgreifendes internes technisches Fachwissen, eine Umstrukturierung der technischen Abteilungen und die Suche nach neuen Spezialisten erforderlich sind.
Dann wird es ganze Netzwerke generativer Plattformen geben, die auf bestimmte Geschäftsaufgaben zugeschnitten sind und in der Lage sind, neue Ökosysteme in Branchen zu bilden.
Zunächst einmal ist eine detaillierte Personalisierung erforderlich. Viele Banken bieten einen Service wie einen persönlichen Bankberater an – einen Spezialisten, der bestimmten Kunden zugewiesen ist und den sie bei Fragen kontaktieren können. Mit der Verbreitung des Internetbankings und der Neobanken werden persönliche Bankberater zunehmend durch Softwareschnittstellen ersetzt.
Der Einsatz von KI-Tools (einschließlich generativer KI) wird es ermöglichen, virtuelle persönliche Assistenten zu erstellen. Ein solcher Assistent wird immer an die Zahlung einer obligatorischen Zahlung erinnern, vor einer riskanten Transaktion warnen oder über die bei der Bank verfügbaren Dienste beraten. Es kann sich entweder um einen „gesichtslosen“ Chatbot, einen crytpo bot oder einen generierten Videoberater handeln, aber in jedem Fall wird er alle notwendigen Informationen über den Kunden kennen, in der Lage sein, umgehend zu helfen und sogar einige Routinefunktionen wie das Bezahlen regelmäßiger Rechnungen zu übernehmen.
Ein weiterer wichtiger Bereich im Fintech-Bereich ist das Risikomanagement. Für Finanzinstitute sind viele Entscheidungen mit gewissen Risiken verbunden. Soll einem neuen Firmenkunden ein Kredit gewährt werden? Soll eine neue Filiale eröffnet werden? Wie soll das Kapital verteilt werden? Künstliche Intelligenz wird helfen, optimale Lösungen für diese und Dutzende anderer Fragen zu finden. Natürlich garantiert niemand, dass dieser Rat zu 100 % richtig ist. Die Fähigkeit der KI, riesige Mengen an Informationen zu analysieren, wird jedoch die Risiken bei bestimmten Finanzentscheidungen erheblich reduzieren.
KI analysiert auch schnell riesige Datenmengen. Dies wird im Kampf gegen Betrüger und Kriminelle hilfreich sein. Mit ihrer Hilfe wird es sehr einfach sein, verdächtige und atypische Geldtransfers und elektronische Zahlungstransaktionen zu identifizieren. Darüber hinaus wird uns die Analyse vieler Parameter ermöglichen, kriminelle Transaktionen zu identifizieren, anstatt zu versuchen, alle atypischen Zahlungen über einen Kamm zu scheren (zum Beispiel, wenn eine Person einfach einen einmaligen großen Einkauf tätigt).
Die Zahlungsautomatisierung ist ein weiterer wichtiger KI-Trend 2025. Daher sind Entwickler aktiv dabei, KI-Apps zu erstellen. Eine andere beliebte Technologie – Blockchain – wird häufig zu diesem Zweck verwendet.
Viele Transaktionen, insbesondere im Unternehmensbereich, werden immer noch manuell durchgeführt. Um beispielsweise einen großen Kredit zur Geschäftsentwicklung zu vergeben, führen Bankangestellte viele Routinevorgänge durch und analysieren viele Informationen, um die Zahlungsfähigkeit des Kunden zu prüfen. Die Einführung von KI-Tools wird es ermöglichen, solche Prozesse erheblich zu beschleunigen und den Kundenservice zu verbessern.
Big Data ist das wertvollste Einflussinstrument für den modernen Einzelhändler. Der Gewinner ist derjenige, der es schafft, die erhaltenen Informationen schnell zu sammeln, zu analysieren und Entscheidungen auf der Grundlage der erhaltenen Informationen zu treffen. Und hier übertreffen die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz die des Menschen bereits deutlich. Experten erwarten daher eine weitere Entwicklung dieses KI-Trends im Jahr 2025.
Besonders relevant werden Programme sein, die Mitarbeitern von Einzelhandelsketten helfen. Tatsächlich übermitteln solche Mitarbeiter normalerweise nicht viele Daten an das Unternehmen. Chatbots für den Einzelhandel helfen dabei, die Datenerfassung zu automatisieren. Der Bot ist Teil des umfassenderen Computersystems des Unternehmens, sodass die Details jeder Kundeninteraktion direkt in die Datenbank eingespeist werden können. Die Datenerfassung kann einen vollständigen „Bericht“ umfassen, der für jeden Kunden übermittelt wird: Begrüßung, Tonfall, Tempo, Antworten auf Kundenfragen und natürlich die finanziellen Ergebnisse.
Je nach ethischer Haltung des Unternehmens kann ein KI-Bot auch so konzipiert werden, dass er nicht nur die Worte des Kunden, sondern auch verschiedene „Metadaten“ sammelt. Zum Beispiel, um ein Kundenprofil zu analysieren und zu erstellen: männlich oder weiblich, jung oder alt, dünn oder dick usw.
Für den Handel sind „Touchpoints“ – Momente des Kontakts mit dem Kunden, in denen sie die Wahrnehmung und Entscheidung des Kunden beeinflussen können – von entscheidender Bedeutung. In der Vergangenheit wurden Fachleute speziell ausgewählt oder geschult, um zu diesem Zweck effektive Touchpoints bereitzustellen. Menschen sind jedoch nicht wirklich in der Lage, Millionen früherer Kundeninteraktionen zu modellieren oder sie mit dem vor ihnen stehenden Kunden zu vergleichen. KI-Bots hingegen können dies.
Was bedeutet das? Mithilfe von Gigabyte an früheren Daten können Einzelhandels-Bots den aktuellen Kunden profilieren und ihr Verhalten entsprechend anpassen, mit dem Kunden interagieren und dann die erstellten Daten zurückmelden, um beim nächsten Mal einen besseren Verkauf zu erzielen. Und dieses nächste Mal könnte zwei Sekunden später in einem identischen Einzelhandelsgeschäft am anderen Ende des Landes mit einem ähnlichen Kunden sein.
Dies sind einige der wichtigsten Bereiche und Dinge, mit denen Entwickler arbeiten können. Die erste Aufgabe besteht darin, die Zeit zu optimieren. In einer Woche verbringen Mitarbeiter im Gesundheitswesen durchschnittlich 14 Stunden mit der Dokumentation. Das sind 25 % mehr als vor 7 Jahren. Generative KI hilft bei der Automatisierung dieser Aufgaben und beschleunigt die Erstellung von Berichten und die Aufzeichnungsführung erheblich.
Chatbots, die auf großen Sprachmodellen basieren, bearbeiten auch etwa 80 % der einfachen Anfragen, sammeln Daten für eine Voruntersuchung, analysieren die Krankengeschichte und heben kritische Daten für den Arzt hervor. Dadurch können sich Ärzte auf komplexere Fälle konzentrieren und Routineaufgaben der KI überlassen.
Der zweite Bereich ist Diagnostik und medizinische Bildgebung. Die Diagnostik macht mehr als 10 % der Gesundheitsausgaben aus. Das neuronale Netzwerk optimiert Zeit und Ressourcen in der Anfangsphase der Behandlung und verbessert die Genauigkeit und Effizienz der medizinischen Bildgebung (MRT, CT, Ultraschall). KI ermöglicht auch die Früherkennung von Krankheiten und liefert detaillierte Informationen für individuelle Behandlungspläne.
Die personalisierte Medizin ist eine weitere Herausforderung. Laut Statistik haben 734 Millionen Menschen auf der Welt keinen Zugang zu grundlegenden medizinischen Dienstleistungen, und in der Hälfte der Länder gibt es weniger als einen Arzt pro 1.000 Einwohner. Generative KI macht medizinische Dienstleistungen zugänglicher und leichter erhältlich. Auf generativer KI basierende Systeme führen individuelle Aufzeichnungen und Dokumentationen für jeden Patienten, erstellen einen Medikamenten- und Behandlungsplan und kontrollieren den Behandlungsprozess vollständig.
Die am meisten erwarteten Technologien der Menschheit drehen sich jedoch um die Verlängerung des Lebens und die Früherkennung von Krankheiten.
Deshalb entwickeln die besten Köpfe Programme, die dabei helfen, Krebszellen im Frühstadium zu erkennen. Forscher am Massachusetts Institute of Technology haben beispielsweise ein KI-Modell anhand von sechsjährigen Lungenscans von Patienten aus den USA und Taiwan trainiert. Das Tool sagt den Lungenkrebs voraus, der innerhalb eines Jahres auftreten wird, ist aber auch in der Lage, die Krankheit bis zu sechs Jahre im Voraus vorherzusagen.
Unternehmen entwickeln auch aktiv personalisierte Programme, die helfen, die Lebensqualität zu verbessern. Neuronale Netze erstellen einen Trainings-, Schlaf- und Ruheplan für eine Person, erinnern an wichtige Diagnosen oder Arztbesuche und warnen vor Wetteränderungen. Solche Technologien werden sehr beliebt sein.
Ein weiterer Teil des Workflows, den Sie der KI zuweisen können, ist das Testen der Skalierbarkeit des Systems. Ein Unternehmen kann Szenarien erstellen, die unterschiedliche Belastungen des Systems simulieren, von kleinen bis zu großen Daten- und Transaktionsmengen. KI kann diese Szenarien ausführen und die Reaktion des Systems analysieren, wodurch potenzielle Leistungs- und Skalierbarkeitsprobleme identifiziert werden können. Künstliche Intelligenz kann auch eigene Szenarien und Tests erstellen, um die Systemleistung zu bewerten. Chat GPT kann hierfür verwendet werden, aber jetzt gibt es interessantere Fälle.
Es ist auch sinnvoll, KI zu verwenden, um bösartige Skripte zu generieren, die während des Tests verwendet werden sollen. Algorithmen analysieren große Mengen an Daten über bekannte Angriffe, einschließlich Schwachstellentypen, Exploit-Methoden und bösartige Skripte, die während des Angriffs verwendet wurden. Auf dieser Grundlage werden neue Skripte generiert, um einen potenziellen Angriff zu simulieren, wodurch das Testen auf Angriffe effizienter wird.
Die Liste der erfolgreichen KI-Startups aus den USA umfasste die folgenden Firmen:
- Hebbia – 130 Millionen US-Dollar.
- Skild AI – 300 Millionen US-Dollar.
- Bright Machines – 106 Millionen US-Dollar.
- Etched.ai – 120 Millionen US-Dollar.
Im Allgemeinen sammeln KI-Unternehmen bei Finanzierungsrunden mehr Geld ein als Startups aus anderen Bereichen. Experten prognostizieren, dass sich dieser Trend im nächsten Jahr fortsetzen wird.
Der erste Aspekt ist die große Konkurrenz. Die Technologie entwickelt sich derzeit aktiv weiter und es entstehen Tausende von Start-ups. Es ist schwer zu sagen, welches dieser Unternehmen das neue Google oder Apple wird. Der zweite Aspekt ist die Zeit. Die meisten neuen Technologien brauchen Zeit, um ihre Nische in der Wirtschaft zu finden.
Unter der Annahme, dass die KI-Umsätze der großen Technologieunternehmen wie von Experten prognostiziert um durchschnittlich 20 % pro Jahr wachsen, werden die Anleger nach 2032 fast alle ihre KI-Gewinne einstreichen. Es gibt jedoch ein anderes Szenario, in dem das Wachstum sehr schnell und stark sein wird. Dann sollten wir mit einem starken Anstieg der Aktienkurse von Entwicklern, Anbietern und Hauptnutzern von KI-Technologien rechnen.
Nur die Zeit wird zeigen, welches dieser Szenarien in Zukunft eintreten wird. Auf jeden Fall wird das Jahr 2025 ein interessantes Jahr, in dem uns neue KI-Trends, technologische Durchbrüche und revolutionäre Entwicklungen bevorstehen.
