Die wichtigsten Tech-Trends 2023

Kosten senken durch IT-Optimierung, NetzwerkeNetzwerke skalieren, um das Wachstum anzukurbeln sowie eine strategische Neuausrichtung von Unternehmen gehören zu den zehn wichtigsten TechnologietrendsTechnologietrends, die Gartner für 2023 prognostiziert. Diese könnten Organisationen helfen, die aktuellen wirtschaftlichen Herausforderungen zu meistern, so die Auguren. Alles zu IT Trends auf CIO.de Alles zu Netzwerke auf CIO.de

Schließlich besteht eine wachsende Unsicherheit darüber, wie sich die jüngsten Herausforderungen überwinden lassen, die sich aus Lieferkettenproblemen, dem Krieg in der Ukraine, dem Fachkräftemangel und einer drohenden Finanz- und Wirtschaftskrise ergeben. Um sie zu meistern, werden einige Unternehmen ihre Kosten senken, andere werden ihre Expansionspläne forcieren, und wieder andere werden ihre Geschäftsstrategie komplett ändern.

Vertikale Skalierung von Cloud-Plattformen für die Industrie

Um ihr Geschäft zu skalieren, nutzen Unternehmen spezielle Clouds für vertikale Märkte. Angeboten werden diese häufig mit branchenspezifischen Datensätzen von einer Vielzahl von Anbietern aus Sektoren wie Healthcare, Fertigung, Lieferketten, Landwirtschaft und Finanzen. Laut Gartner-Analyst Padraig Byrne konzentrieren sich Unternehmen aktuell darauf, aus der Cloud-Technologie einen geschäftlichen Nutzen zu ziehen, wobei sie sich nicht um die zugrunde liegende Infrastruktur kümmern wollen.

"Was wir sehen, ist das Aufkommen branchenspezifischer modularer Komponenten, die auf bestimmte Branchensegmente zugeschnitten sind und es Unternehmen ermöglichen, schnell differenzierte Angebote zu erstellen, ohne die zugrunde liegende Technologie vollständig entwickeln zu müssen", so Byrne.

Weniger Reibung zwischen Entwicklern und Infrastruktur

Sobald die Cloud-Umgebung bereit ist, wächst die Dringlichkeit, Produkte auf den Markt zu bringen. Um deren Bereitstellung zu skalieren, muss der Schwerpunkt auf der Plattformentwicklung liegen. "Dem stehen komplexe Architekturen oder hybride Systeme mit Anwendungen vor Ort und in der Cloud gegenüber. Wir haben auch einen Mangel an Fertigkeiten bei Entwicklern, die nicht wissen, wie man ein skalierbares Netzwerk aufbaut", so Byrne. Die Lösung bestehe darin, den Unterschied zwischen dem Entwicklungsteam und der Infrastrukturebene zu betrachten und die Reibung zwischen den beiden zu verringern.

Dies kann durch Entwicklungsplattformen erreicht werden, die wiederverwendbare Komponenten und Systeme wie integrierte Entwicklungsumgebungen (IDE) und Überwachungswerkzeuge via Self Service bereitstellen. Dabei handelt es sich um vorab genehmigte Tools, so dass Entwickler bei Bedarf darauf zugreifen können und nicht erst um eine Erlaubnis für die Verwendung dieses oder jenes Tools bitten müssen.

Überall skalieren mit WLANs

Der drahtlose Trend basiert auf der Prognose von Gartner, dass bis 2025 rund 60 Prozent der Unternehmen fünf oder mehr drahtlose Technologien verwenden werden, was unter anderem eine zusätzliche Nutzung von WLANs im Büro bedeutet. "Diese Vorhersage ist nicht weit hergeholt", denn wie Byrne berichtet, nutzen Verbraucher bereits heute bis zu drei drahtlose Technologien pro Tag.

Allerdings gehen drahtlose Netzwerke über einzelne Geräte hinaus. Das westaustralische Bergbauunternehmen Albermale hat beispielsweise ein privates 5G-Netzwerk eingerichtet, das es Wissenschaftlern und Ingenieuren ermöglicht, bei Bedarf aus der Ferne auf Systeme zuzugreifen, anstatt vor Ort sein zu müssen. "Das bedeutet, dass Ihr Netzwerk nicht nur ein Kostenfaktor für das Unternehmen ist, sondern dass es sich zu etwas entwickeln kann, das tatsächlich einen Mehrwert oder eine Differenzierung für Ihre Tätigkeit darstellt", so Byrne.

Digitale Immunsysteme schaffen

76 Prozent der Teams mit Verantwortung für digitale Produkte sind laut Gartner auch für die Umsatzgenerierung zuständig. Herkömmliche Ansätze der Softwareentwicklung erschweren jedoch das Erstellen von Systemen, die skalierbar, sicher und stabil sind. Hier setze das Konzept der "digitalen Immunität" an, da es mehrere moderne Praktiken rund um den Lebenszyklus der Anwendungsentwicklung zusammenführt. Dazu gehören etwa die Observability, um zu verbessern, was Unternehmen erkennen können, sowie Site Reliability Engineering und Chaos Engineering, um die Widerstandsfähigkeit von Anwendungen zu verbessern, so Gartner-Mann Byrne.

"Das Konzept bringt AnalyticsAnalytics und KI zusammen, um das Testen dieser Tools zu verbessern, und umfasst dann auch die End-to-End-Sicherheit in der gesamten Lieferkette. So erhält man Anwendungen, die widerstandsfähiger sind und helfen, Ausfälle zu vermeiden." Gartner prognostiziert, dass Unternehmen durch den Einsatz einiger dieser Technologien in der Lage sind, Ausfallzeiten um bis zu 80 Prozent zu reduzieren, was sich wiederum in stabileren Einnahmen niederschlage. Alles zu Analytics auf CIO.de

Angewandte Observability für einen besseren Betrieb

Das Konzept der angewandten Observability ist nicht neu, hat aber Auswirkungen auf die Optimierung und geht Hand in Hand mit den Praktiken im Zusammenhang mit der digitalen Immunität. Byrne zufolge handelt es sich dabei um das Sammeln von Daten über getroffene Entscheidungen, das Sammeln von Daten über den Kontext, in dem die Entscheidungen getroffen wurden, sowie das Anwenden von Analysen auf den Kontext, um eine Rückkopplungsschleife zu schaffen. Diese ermögliche es, geschäftswertorientierte Entscheidungen zu treffen.

Vertrauen schaffen für Künstliche Intelligenz

Gartner definiert zudem ein Ansatz, um KI vertrauenswürdig zu machen. Dafür steht das Kürzel "AI TRiSM" (= AI (T)rust, (Ri)sk, & (S)ecurity (M)anagement; Vertrauens-, Risiko- und Sicherheitsmanagement). Selbst bei den erfahrensten Unternehmen hat Gartner herausgefunden, dass nur 50 Prozent der KI-Modelle jemals in Produktion gehen - die Gründe dafür seien mangelndes Vertrauen in die Daten sowie Probleme mit Sicherheit und DatenschutzDatenschutz. Alles zu Datenschutz auf CIO.de

Um die Akzeptanz von KI zu verbessern, müssten Unternehmen erstens erklären können, warum ein Computer eine Entscheidung getroffen hat. Dies wird von "modelops" begleitet, einem Gartner-Begriff für die Steuerung und das Lebenszyklus-Management einer breiten Palette von operationalisierten KI- und Entscheidungsmodellen, darunter maschinelles Lernen, Knowledge Graphs, Regeln, Optimierung sowie linguistische und agentenbasierte Modelle. Laut Gartner führt der Einsatz von modelops dazu, dass Modelle schneller und mit weniger Reibungsverlusten in die Produktion gelangen.

Als nächstes kommt der Einsatz von fortgeschrittenen Techniken wie der adversen KI, mit der ein Modell generiert wird, um ein anderes zu trainieren. "Wir sehen, dass dies bereits in Bereichen wie der Bilderzeugung und bei Spielen wie Schach eingesetzt wird", berichtet Byrne. Und schließlich sind ethische Richtlinien sowie ein starker Datenschutz erforderlich. "All dies bedeutet, dass diese Modelle mehr Vertrauen genießen werden und es daher wahrscheinlich ist, dass sie es mit dem hohen Entwicklungsaufwand in eine Produktionsumgebung schaffen."

Mit der Entwicklung von Superapps beginnen

Gartner schlägt vor, dass Unternehmen durch die Entwicklung von Superapps neue Wege zur Kundenansprache beschreiten sollten. Superapps kombinieren laut Byrne einige der Funktionen einer normalen App mit den Eigenschaften einer App-Plattform und eines Ökosystems. Superapps haben demnach nicht nur ihre eigenen differenzierten Funktionen, sondern lassen sich auch auf Basis eines gemeinsamen Datenmodells mit Anwendungen von Drittanbietern kombinieren. Ein frühzeitiger Einstieg in diesen Bereich verschaffe Unternehmen einen Vorteil, argumentiert Byrne, der unter anderem Chancen in den Bereichen Finanzen und Gesundheit sieht.

Adaptive KI als Antwort auf den organisatorischen Wandel

Sobald die Probleme mit dem Vertrauen, der Produktion und der Generierung personalisierter Analysen gelöst sind, können Unternehmen auf adaptive KI umsteigen. Diese nutzt Echtzeit-Feedback und anpassungsfähige Lernalgorithmen, um ein Gefühl für das Unternehmen zu bekommen und auf veränderte Umgebungen zu reagieren. Dies ermögliche es, neue Daten für Tests in diesen Umgebungen zu erstellen und darauf zuzugreifen. Hinzu komme die Fähigkeit, die Ausgabe der Algorithmen für den Benutzer in einer kontinuierlichen Weise zu personalisieren, um individualisierte Angebote bereitzustellen. "Diese adaptive KI folgt einer ganz anderen Denkweise als traditionelle KI", so Byrne.

Metaverse wird verschiedene Technologien kombinieren

Viele stehen dem Metaverse skeptisch gegenüber. Byrne zufolge umfasst es eine Reihe verschiedener Technologien und bezieht sich auf Geschäftsprobleme wie mangelndes Vertrauen in Daten oder die Verbesserung des Kundendienstes. Eine Möglichkeit, das Metaverse zu nutzen, seien Avatare und Chatbots, um die Kundenbetreuung zu verbessern. Andere Einsatzszenarien sind die Nutzung von Gamification für Schulungen oder Augmented RealityAugmented Reality für die Shopping Experience. Gartner fand heraus, dass 51 Prozent der Generation Z erwarten, dass irgendeine Form von Augmented Reality in den nächsten zwei Jahren zum Einsatz kommen wird. Alles zu Augmented Reality auf CIO.de

Technologie und Nachhaltigkeit

Die Top-Trends von Gartner enden mit dem Thema Nachhaltigkeit und der Rolle, die die IT dabei spielen kann. Byrne weist darauf hin, dass es dabei nicht nur um die Umwelt und den Klimawandel gehe. Entscheidend seien auch die Menschen hinter dem Unternehmen, die sozialen Aspekte einer Organisation, eine bessere Arbeitskultur, Fortschritte in Sachen Vielfalt, Gleichberechtigung und Einbeziehung der Mitarbeiter und deren Ausbildung.

Technologie spiele jedoch eine besonders wichtige Rolle, wenn es um ökologische Nachhaltigkeit gehe. Das gelte insbesondere für Lösungen zur Energiereduzierung bei IT-Diensten, den Einsatz von Analysen und die Rückverfolgbarkeit von erneuerbaren Energien. Unternehmen sollten diese Punkte berücksichtigen, definieren, was für ihre Organisation anwendbar ist, und an einer Roadmap arbeiten. Byrne: "Dann erstellt man seine eigene Roadmap und erkennt, dass nicht alle diese Technologien auf einmal geliefert werden müssen. Sobald Sie selbst den Zeitrahmen bestimmen, in dem diese Technologien bereitgestellt werden, können Sie Ihren eigenen Weg festlegen und Ihren eigenen unternehmensbezogenen Aktionsplan erstellen."

Dieser Artikel basiert auf einem Beitrag unserer Schwesterpublikation cio.com