KI-Agenten stehen an der Spitze der Technologietrends 2025

Nachdem das Jahr 2024 vom Aufstieg autonomer KI und der Verschmelzung von Kunden- und Mitarbeitererfahrungen geprägt war, konzentriert sich der Hype Cycle 2025 von Gartner auf die Grundlagen, die es Unternehmen ermöglichen, KI konkret und langfristig zu nutzen: Datenoptimierung für KI, intelligente Software-Agenten und verbesserte Sicherheit. Der Rückgang der generativen KI in der Erwartungskurve verdeutlicht eine Neuausrichtung der Investitionen auf die Robustheit und Governance von Systemen, wie Gartner schreibt.

Laut Haritha Khandabattu, Analystin bei Gartner, "wird sich der geschäftliche Wert der KI nicht von selbst einstellen". Gartner betont die Notwendigkeit von Pilotprojekten, die auf die Geschäftsziele abgestimmt sind, einer geeigneten Infrastruktur und einer engen Zusammenarbeit zwischen KI-Teams und Fachabteilungen.

Gartners Hype Cycle 2025 für künstliche Intelligenz. (Source: Gartner)

Was hinter dem Hype um KI-Agenten steckt

Laut Gartner sind KI-Agenten Softwareeinheiten, die ihre Umgebung wahrnehmen, Entscheidungen treffen und mithilfe von KI-Techniken - darunter grosse Sprachmodelle - autonom oder teilweise autonom handeln können. 

Diese Definition unterscheidet sich von jener, die Microsoft während seiner AI Tour in Lausanne vorschlug. Dort beschrieb das Unternehmen agentische KI-Systeme mit eingeschränkter Autonomie, also Systeme, die in der Lage sind, gezielte Aktionen in einer definierten Umgebung auszuführen, aber streng nach Anweisungen vorgehen. Der Tech-Gigant spricht von "autonom-ish agents", also "autonom-ähnlichen Agenten" und unterstreicht, dass vollständige Autonomie derzeit weder üblich noch erwünscht sei.

Die KI-Agenten stellen eine konkrete Weiterentwicklung der von Gartner im Hype Cycle 2024 aufgeführten Konzepte der autonomen KI dar. Die heutigen Systeme sind auf spezifische Anwendungsfälle fokussiert. Übrigens warnte Gartner erst kürzlich vor den mit dieser Technologie verbundenen Risiken: Mehr als 40 Prozent der Projekte mit KI-Agenten könnten bis 2027 aufgrund unkontrollierter Kosten, ungewisser Kapitalrendite und mangelnder Ausgereiftheit der angebotenen Lösungen aufgegeben werden.

KI-fähige Daten als Schlüsselelement 

Der Begriff "AI-ready data" bezeichnet Datensätze, die speziell für KI-Anwendungen optimiert wurden, um deren Genauigkeit und Effizienz zu maximieren. Wie aufwändig diese Vorbereitung ist, hängt laut Gartner vom Anwendungskontext und den verwendeten KI-Techniken ab und zwingt Unternehmen dazu, ihr Datenmanagement zu überdenken. Die Daten seien unerlässlich, um Verzerrungen zu reduzieren, Halluzinationen zu vermeiden, geistiges Eigentum zu schützen und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.

Allerdings wissen 63 Prozent der Unternehmen gemäss einer von Gartner durchgeführten Umfrage nicht, ob ihre aktuellen Praktiken für KI geeignet sind. Das Unternehmen schätzt, dass bis 2026 rund 60 Prozent der KI-Projekte ohne einsatzbereite Daten aufgegeben werden.

Um solche Misserfolge zu vermeiden, empfiehlt Gartner den Unternehmen, ihre Datenmanagementpraktiken weiterzuentwickeln und KI-spezifische Innovationen zu integrieren: Vektorspeicherung, Anreicherung von Metadaten, angepasste Pipelines, DataOps, sowie weitere KI-orientierte Ansätze. Ziel sei es, von einem passiven Datenmanagement zu einem aktiven, geregelten und KI-orientierten Ansatz überzugehen.

Multimodale Modelle erweitern KI-Horizonte

Multimodale Modelle kombinieren verschiedene Arten von Daten – Text, Bild, Video, Audio –, um ein genaueres und kontextbezogenes Verständnis zu ermöglichen. Gartner geht davon aus, dass diese Modelle in den kommenden fünf Jahren in allen Branchen eine zentrale Rolle spielen und neue Anwendungsmöglichkeiten eröffnen werden.

Diese Entwicklung mobilisiere insbesondere die Forschung, wie das von der EPFL durchgeführte Projekt 4M zeigt. Dessen Ziel ist es, ein multimodales Modell zu entwickeln, das Text, Bilder, Töne und sogar sensorische Signale in einer einheitlichen Darstellung der Realität kombinieren kann.

Die Rolle von "AI Trism"

Das Konzept "AI Trism" (Trust, Risk and Security Management) tauchte erstmals im Rahmen der Ausgabe 2023 des Hype Cycle auf, als Antwort auf die neuen Herausforderungen von GenAI. Es setze sich als wesentlicher Rahmen für Unternehmen durch. Wie Gartner schreibt, bezeichnet das Konzept eine Reihe von technischen Fähigkeiten, die darauf abzielen, die Governance, Sicherheit, Zuverlässigkeit und Fairness von KI-Anwendungen zu gewährleisten.

Gartner betont, dass dieser Ansatz "eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung eines ethischen und sicheren KI-Einsatzes" spielt und geht davon aus, dass er in den kommenden Jahren zu einem wichtigen Hebel werden wird. Angesichts dieser Herausforderungen reichen klassische Methoden nicht mehr aus: Es sei notwendig, einen mehrschichtigen Ansatz zu verfolgen, um alle KI-Einheiten zu regulieren, ergänzt durch andere Technologien, die der Sicherheit und dem Schutz der Privatsphäre dienen.

Übrigens prognostizierte Gartner dem globalen IT-Markt unlängst weiteres Wachstum. Treiber der steigenden Ausgaben sind Investitionen in KI, wie Sie hier lesen können.