Im ersten Teil unserer IT-Trends-Blogreihe haben wir uns mit den Cybersecurity-Herausforderungen für 2025 beschäftigt, in diesem Beitrag präsentieren wir Ihnen unsere Trends im Bereich Künstliche Intelligenz. Erfahren Sie mehr zu AI-First Applications, Agentic AI, der Skalierung Ihres KI-Einsatzes und der Frage: Build oder Buy?
IT-Trends 2025: Wohin entwickelt sich Künstliche Intelligenz?
Teil 2: Wir erläutern Ihnen die vier wichtigsten Strömungen – von AI-First Apps bis Agentic AI
Trend 1: AI-First Applications & Organizations
Bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz haben sich Unternehmen bisher meistens die Frage gestellt: Wie können wir bestehende Applikationen erweitern und KI-Elemente sinnvoll integrieren? Dies hat z.B. auch Microsoft bei M365 Copilot getan, indem die KI in bekannte Produkte wie Word, Outlook oder Teams integriert wird und Mitarbeitende dort bei ihren täglichen Aufgaben unterstützt. Künstliche Intelligenz nimmt jedoch eine rasante Entwicklung und die Technologie ist schon jetzt viel reifer als noch vor einem Jahr. Daher sollten Unternehmen die Frage nun genau andersherum stellen. Statt: "Wie integriere ich KI in Applikationen, die ich neu entwickeln bzw. mit denen ich Prozesse im Unternehmen optimieren möchte?" sollte die Frage lauten: "Welche Prozess-Schritte sollen durch KI ersetzt/unterstützt werden und wie muss die unterstützende Applikation dafür aufgebaut sein?". Dies erinnert z.B. an den Mobile-First-Ansatz bei der Entwicklung von Apps.
Grundsätzlich geht es also darum, im Sinne des AI-First-Ansatzes in seinen Überlegungen den Fokus auf Prozesse zu legen, Schritte durch KI zu ersetzen/erweitern und die Applikation darauf aufbauend zu erstellen. Auch bei M365 Copilot ist diese Entwicklung erkennbar: Am Anfang steht inzwischen immer stärker der Use Case und die Frage, in welchen Prozessen die KI unterstützen und Mehrwert schaffen kann.
Für den AI-First-Ansatz ist zudem eine holistische Perspektive sehr wichtig: Unternehmen sollten immer ihre Security & Governance sowie ihre Datenbasis für den Einsatz von KI vorbereiten und Change & Adoption Maßnahmen nicht vernachlässigen, damit Erkenntnisgewinne produktiv genutzt werden können und die Technologie auch bei allen Mitarbeitenden ankommt.
AI-First und AI-Driven
Data-Driven Organizations
Unternehmens- & AI-Strategie
Security & Governance
Change & Adoption
Trend 2: Build or Buy?
Beim Einsatz von KI lässt sich grob zwischen Standard- & Out-of-the-Box-Lösungen (Microsoft 365 Copilot) und Eigenentwicklungen (von Anpassungen mit Copilot Studio bis hin zu komplett individuellen Entwicklungen für spezifische, komplexe Businessprozesse) differenzieren. Der Trend zeigt, dass die Entscheidung für die eine oder andere Lösung vor allem von Zielen und Mehrwerten für ein Unternehmen abhängt: Standardlösungen wie Copilot können schon viele Bereiche abdecken, doch gibt es spezielle Use Cases, die nur mit Eigenentwicklungen bedient werden können, um auch dem USP eines Unternehmens gerecht zu werden.
Es stellt sich hierbei die Frage: Kann ich als Unternehmen überhaupt Early Adopter sein oder hat es Sinn, mit dem Strom zu schwimmen und zunächst Technologien von Marktführern zu nutzen – und sich dann im Verlaufe abzuspalten? So wäre es eine Option, erst auf die zahlreichen Azure KI-Funktionen zu setzen und irgendwann einen eigenen Agenten zu bauen, der auf Open Source läuft oder lokal betrieben wird – und dann natürlich auch selbstständig trainiert werden muss.
Unser Fazit lautet daher: Denken sie nicht zu dualistisch in Build oder Buy, sondern eher in Build and Buy!
Webinar: KI-Trends 2025
2025 geht es bei KI nicht mehr nur um die Tools und Technologien, sondern um das große „Wie“, auf das Unternehmen Antworten finden müssen. In unserem Webinar beantworten wir daher u.a. folgende Fragen:
- Wie wählt man aus den vielen Optionen die für sich richtige aus?
- Wie ist das neue Hype-Thema „Agents“ einzuordnen und wie können diese Agents Geschäftsprozesse automatisieren?
- Wie stabil sind laufende KI-Projekte, wenn sich KI, die Technologien und Optionen dahinter ständig weiterentwickeln? Wie wirkt sich das auf die Entscheidungen und Kosten dahinter aus?
Trend 3: Skalierung & ROI
Beim Einsatz von KI wird immer von Mehrwerten gesprochen. Man muss festhalten, dass es sich hierbei um ein Sammelsurium an möglichen Effekten handelt, die z.B. im Rahmen von Use-Case-Werkstätten näher und für jedes Unternehmen individuell beleuchtet werden müssen. Grob kann man die sich ergebenden Mehrwerte jedoch auf folgenden Ebenen anschauen:
Mitarbeitende
Hier sprechen wir v.a. von Time Saving Use Cases auf der individuellen Ebene einzelner Mitarbeitenden, indem z.B. Kunden schneller mit relevanten Informationen bedient werden können.
Fachspezifische Teams
Hier geht es um allgemeingültige Use Cases, die möglicherweise nicht immer messbar sind, aber mit weichen Faktoren zu tun haben, z.B. mehr Kreativität oder erweiterte Perspektiven.
Unternehmensweit
Auf dieser Ebene sind klare KPIs wie z.B. Kosteneinsparungen und Umsatzsteigerung gegeben. Insgesamt besteht der Mehrwert darin, das Business zukunftsfähig voranzutreiben.
Aktuell beherrschen durch Microsoft 365 Copilot bei vielen Unternehmen noch die Mehrwerte auf Mitarbeitendenebene die Diskussionen, doch gerade auf Businessebene bieten sich erhebliche Potentiale: Die genaue Untersuchung von Geschäftsprozessen und Auswirkungen bestimmter Szenarien lassen sich durch KI in viel größerer Breite durchspielen (Wie kann mein Unternehmen im Umfeld von unterschiedlichen Umweltfaktoren den Markt am effektivsten bedienen und jeweils das Beste aus den Daten ableiten?). KI kann schneller und einfacher verschiedenste Faktoren berücksichtigen und damit Masse in der Analytik erzeugen, um noch bessere Einsichten zu ermöglichen.
Insgesamt lässt sich festhalten: 2024 ging der Trend noch dahin, KI erst einmal in Ruhe kennenzulernen die verschiedenen Möglichkeiten ausgiebig zu testen. In 2025 gilt es, holistischer an das Thema ranzugehen und eine entsprechende Strategie für das eigene Unternehmen zu entwickeln.
Trend 4: Agentic AI – mehr als KI-Assistenten
Bisher standen vor allem KI-Assistenten im Fokus, die auf menschlichen Input in Form von Prompts angewiesen sind. Agentic AI stellt eine neue Entwicklungsstufe dar, denn hier beginnt die KI, selbstständig zu handeln und Entscheidungen zu treffen – und zwar auf Basis von Informationen, die sie selber sammelt (Sensoriken, verschiedene Eingabemöglichkeiten, Multimodalität).
Von der Funktionsweise her wie Microservices, handelt es sich um kleine spezialisierte Agenten, die die Aufgabe, für die sie gebaut worden sind, selbstständig übernehmen können. Zudem können sie sich selbst weiterentwickeln, indem sie aus vorherigen Ergebnissen neue Erkenntnisse sammeln; dafür muss das Modell nicht unbedingt neu trainiert werden, sondern die Agenten erlangen auf Basis von Eingabedaten, die sie selbst erweitern können, neue Informationen – ein konkretes Beispiel hierfür ist ein Agent für IT-Supporttickets.
Eine weitere Abgrenzung zu KI-Assistenten: Agenten besitzen nicht nur eine Verbindung zu LLMs, die vorranging sprachliche Aufgaben übernehmen, sondern zu einer Mischung verschiedener Quellen, die der Agent selbstbestimmt nutzen kann. Manchmal kann es z.B. hilfreich sein, auf statische Codeelemente zuzugreifen oder Machine Learning Elemente basierend auf generativer KI zu nutzen.
Auch M365 Copilot entwickelt sich dahingehend weiter, dass Copilot immer mehr Aufgaben selbstständig übernimmt bzw. in Zukunft übernehmen soll:
Transkript eines Meetings
Hinzufügen von Dateien, auf die Copilot aufgrund der Thematik selbstständig referenziert
Agenda erstellen/verfolgen
Copilot betrachtet sich als eigenständiges Mitglied des Meetings, referenziert auf die Agenda und erinnert proaktiv daran, dass Punkte noch nicht besprochen wurden
Unser Fazit: Es wird nicht weniger!
Unser Fazit bzw. letzter Trend lautet: Es wird nicht weniger! KI entwickelt sich rasant weiter, wir werden jeden Tag mit neuen Informationen überschwemmt, die auch sichtbare Auswirkungen haben (z.B. wurde der Aktienmarkt nach den Ankündigungen von DeepSeek gehörig durcheinandergewirbelt).
Wir empfehlen Ihnen: Entwickelt sie eine Sensibilität für das Thema und betrachten Sie bei neuen Technologien immer genau die Möglichkeiten und den Einfluss – auch außerhalb Ihres Unternehmens. Zudem haben klassische IT-Themen wie Security & Governance sowie Quality Management weiterhin Bestand, denn diese helfen Ihnen dabei, einen klaren und sicheren Rahmen vorzugeben und zu gewährleisten, dass Sie KI guten Gewissens ihre Arbeit machen lassen und ihr vertrauen können.
Unsere Experten
Raoul Haagen ist als Senior IT Consultant bei der novaCapta am Standort Hamburg tätig. Mit beruflichen Stationen bereits seit den 1990er Jahren bei namhaften IT-Firmen mit Vorreiterrolle in Deutschland, wie u.a. „GMX“ und „Yahoo“ sowie im Bereich der kundenspezifischen Softwareentwicklung, hat Raoul eine umfassende Expertise in der kundenorientierten Beratung.
Seine langjährige (Berufs-)Erfahrung zu Projektmanagement, Accountmanagement, Leadership, Business Development und vieles mehr setzt er seit 2022 in Kundenprojekten unserer Business Unit Modern Work ein. Dabei kommen ihm nicht nur sein Wissen zu Microsoft 365 und zur Anwendung agiler Methoden (Scrum Master, Product Owner) sowie seine Auszeichnung als Certified OKR Master zu Gute, sondern auch seine Leidenschaft sich stets mit neuen Technologien auseinanderzusetzen, wie zum Beispiel Microsoft 365 Copilot oder auch allgemein mit KI sowie den möglichen Anwendungsfällen auf Kundenebene.
Peter Elbracht ist seit Juni 2022 als Senior Consultant in der Business Unit „Applications and Data“ bei der novaCapta tätig. Er bringt u.a. Erfahrung und umfangreiches Wissen im Bereich Azure Machine Learning, Cognitive Services sowie zu innovativen Ideenfindungsprozessen (Ideation) mithilfe von KI-Technologien mit. Bereits vor seiner Zeit bei der novaCapta arbeitete Peter als KI-Experte in verschiedenen Projekten, darunter die Entwicklung von Chatbots, die Analyse großer Datenmengen zur Vorhersage von Geschäftstrends und die Implementierung von KI-Modellen zur Optimierung von Geschäftsprozessen. Seine Fähigkeiten umfassen auch die Anwendung von Natural Language Processing (NLP) und Computer Vision.
Peter verfügt über umfangreiche Erfahrung als IT-Manager und hat in verschiedenen Branchen, darunter Telekommunikation, Automobilindustrie und Regierung, als Berater gearbeitet. Als leidenschaftlicher Technologie-Enthusiast teilt er sein Wissen gerne mit anderen.
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