Top-KI-Trends 2025

Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich auch 2025 weiter und hat einen immer größeren Einfluss auf unser tägliches Leben und die Wirtschaft. Die wichtigsten Trends in der KI zeigen, wie diese Technologie neue Höhen erreicht. Hier besprechen wir einige Kernentwicklungen, die die Zukunft der KI bestimmen werden.

1. Agentische KI: Autonome und entscheidungsfähige KI

Agentic AI bezieht sich auf Systeme, die in der Lage sind, innerhalb vorab definierter Grenzen eigenständig Entscheidungen zu treffen. Im Jahr 2025 werden KI-Systeme immer autonomer, mit Anwendungen beispielsweise in autonomen Fahrzeugen, Supply-Chain-Management und sogar im Gesundheitswesen. Diese KI-Agenten sind nicht nur reaktiv, sondern auch proaktiv, wodurch sie menschliche Teams entlasten und die Effizienz steigern.

2. Inference-Time-Compute: Optimierung von Echtzeitentscheidungen

Mit dem Wachstum von KI-Anwendungen in Echtzeitumgebungen wie Spracherkennung und Augmented Reality wird die Inferenzzeit eine entscheidende Rolle. 2025 liegt großer Fokus auf Hardware- und Softwareoptimierungen, um KI-Modelle schneller und energieeffizienter zu machen. Denken Sie an spezialisierte Chips wie Tensor Processing Units (TPUs) und neuromorphe Hardware, die Inferenz mit minimaler Verzögerung unterstützen.

3. Sehr große Modelle: Die nächste Generation der KI

Seit der Einführung von Modellen wie GPT-4 und GPT-5 wachsen sehr große Modelle weiterhin in Umfang und Komplexität. 2025 werden diese Modelle nicht nur größer, sondern auch für spezifische Aufgaben optimiert, etwa für juristische Analysen, medizinische Diagnostik und wissenschaftliche Forschung. Diese hyperkomplexen Modelle liefern beispiellose Genauigkeit und Kontextverständnis, bringen jedoch auch Herausforderungen hinsichtlich Infrastruktur und Ethik mit sich.

4. Sehr kleine Modelle: KI für Edge-Geräte

Am anderen Ende des Spektrums sehen wir einen Trend zu sehr kleine Modelle die speziell für Edge-Computing entwickelt wurden. Diese Modelle werden in IoT-Geräten eingesetzt, wie intelligente Thermostate und tragbare Gesundheitsgeräte. Dank Techniken wie Model Pruning und Quantisierung sind diese kleinen KI-Systeme effizient, sicher und für eine Vielzahl von Anwendungen zugänglich.

5. Fortgeschrittene Anwendungsfälle: KI 

KI-Anwendungen 2025 gehen über traditionelle Bereiche wie Bild- und Spracherkennung hinaus. Denken Sie an KI, die kreative Prozesse unterstützt, etwa beim Entwerfen von Mode, Architektur und sogar beim Komponieren von Musik. Außerdem sehen wir Durchbrüche in Bereichen wie Quantenchemie, wo KI hilft, neue Materialien und Medikamente zu entdecken. Aber auch im Management kompletter IT-Systeme, in der Softwareentwicklung und Cybersicherheit finden sich bedeutende Anwendungen.

6. Beinahe unendlicher Speicher: KI ohne Grenzen

Durch die Integration von Cloud-Technologie und fortschrittlichen Datenverwaltungssystemen haben KI-Systeme Zugriff auf etwas, das sich nahezu wie ein unbegrenztes Gedächtnis anfühlt. Das ermöglicht das Halten langfristiger Kontexte, was essenziell ist für Anwendungen wie personalisierte virtuelle Assistenten und komplexe Kundenservicesysteme. Diese Fähigkeit erlaubt es der KI, über längere Zeiträume konsistente und kontextbewusste Erfahrungen zu bieten. Tatsächlich erinnert sich die KI an alle Gespräche, die sie jemals mit Ihnen geführt hat. Die Frage ist natürlich, ob Sie das auch möchten, daher muss es ebenfalls eine Option geben, Teile oder das Ganze zurückzusetzen.

7. Human-in-the-Loop-Augmentierung: Zusammenarbeit mit KI

Obwohl KI zunehmend autonomer wird, bleibt der menschliche Faktor wichtig. Human-in-the-loop-Augmentierung sorgt dafür, dass KI-Systeme durch menschliche Aufsicht in kritischen Entscheidungsphasen genauer und verlässlicher sind. Das ist besonders wichtig in Sektoren wie Luftfahrt, Gesundheitswesen und Finanzen, wo menschliche Erfahrung und Urteilsvermögen weiterhin entscheidend sind. Merkwürdigerweise zeigen Versuche mit Diagnosen durch 50 Ärztinnen und Ärzte, dass eine KI das besser macht und dass selbst die von einer KI unterstützten Ärztinnen und Ärzte bessere Ergebnisse erzielen. Wir müssen also vor allem lernen, die richtigen Fragen zu stellen.

7. Reasoning-KI

Mit der Einführung von O1 hat OpenAI den ersten Schritt hin zu einem logisch schlussfähigen LLM gemacht. Dieser Schritt wurde jedoch schnell von O3 übertroffen. Doch auch aus einer unerwarteten Ecke kommt Konkurrenz von Deepseek R1. Ein Open-Source-Reasoning- und Reinforcement-Learning-Modell, das in Bezug auf Energieverbrauch und Hardwareeinsatz weitaus günstiger ist als die amerikanischen Konkurrenten. Da dies direkte Auswirkungen auf die Börsenbewertung aller KI-bezogenen Unternehmen hatte, ist der Ton für 2025 gesetzt.

Wie Fortis AI bei diesem Thema unterstützen kann

Fortis AI verfügt über eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Implementierung digitaler Innovationen, die Geschäftsprozesse transformieren. Mit unserer umfassenden Erfahrung in IT-Dienstleistungen und -Lösungen, einschließlich Managed-IT-Services, IT-Sicherheit, Cloud-Infrastruktur und digitaler Transformation, sind wir bestens darauf vorbereitet, Unternehmen bei ihren KI-Initiativen zu unterstützen.

Unser Ansatz umfasst:

• Beratung und Strategieentwicklung: Wir arbeiten mit Ihrem Team zusammen, um KI-Möglichkeiten zu identifizieren, die mit Ihren Unternehmenszielen übereinstimmen, und entwickeln eine maßgeschneiderte Strategie für eine erfolgreiche Implementierung.
• Datenanalyse und -verwaltung: Unterstützung beim Sammeln, Analysieren und Verwalten von Daten, was für effektive KI-Lösungen entscheidend ist.
• Entwicklung und Integration von KI-Lösungen: Entwurf und Integration von KI-Lösungen, die auf Ihre Bedürfnisse abgestimmt sind, sei es zur Prozessautomatisierung, Kundeninteraktion oder Entscheidungsunterstützung.
• Schulung und Support: Obwohl wir selbst kein Training durchführen, unterstützen wir beim Einrichten davon im Rahmen des Programms

Welche Ziele Sie setzen sollten

Bei der Implementierung von KI ist es wichtig, klare und erreichbare Ziele zu setzen, die mit Ihrer übergeordneten Geschäftsstrategie übereinstimmen. Hier sind einige Schritte, die Ihnen bei der Definition dieser Ziele helfen:

1. Identifizieren Sie Geschäftsanforderungen: Bestimmen Sie, welche Bereiche Ihrer Organisation von KI profitieren können. Das kann von der Automatisierung repetitiver Aufgaben bis zur Verbesserung von Kundenbeziehungen reichen.
2. Bewerten Sie verfügbare Ressourcen: Bewerten Sie die technologischen und personellen Ressourcen, die für die KI-Implementierung zur Verfügung stehen. Verfügt Ihre Organisation über die richtige Infrastruktur und die notwendigen Kompetenzen?
3. Setzen Sie spezifische und messbare Ziele: Formulieren Sie klare Ziele, wie zum Beispiel "die Datenverarbeitungszeit innerhalb von sechs Monaten um 30 % zu reduzieren".
4. Definieren Sie KPIs und Messmethoden: Legen Sie fest, wie Sie den Fortschritt und den Erfolg Ihrer KI-Initiativen messen werden.
5. Implementieren und Evaluieren: Führen Sie die KI-Strategie durch und evaluieren Sie regelmäßig die Ergebnisse, um Anpassungen für eine kontinuierliche Verbesserung vorzunehmen.

Indem Sie diese Schritte befolgen und mit einem erfahrenen Partner wie Fortis AI zusammenarbeiten, können Sie die Vorteile von KI maximieren und Ihre Organisation für zukünftigen Erfolg positionieren.

Fazit

Die KI-Trends für 2025 zeigen, wie diese Technologie zunehmend in unseren Alltag integriert wird und komplexe Probleme auf Weisen löst, die vor einigen Jahren noch undenkbar waren. Von fortschrittlicher agentischer KI bis hin zu nahezu unendlicher Speicherkapazität versprechen diese Entwicklungen eine Zukunft, in der KI uns unterstützt, bereichert und uns ermöglicht, neue Grenzen zu überschreiten. Lesen Sie auch unbedingt die spannenden Neuigkeiten über das neue LLM von OpenAI O3