Zu den neuesten Trends bei der digitalen Transformation gehören generative künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), große Sprachmodelle zur Unterstützung der Automatisierung und neue Schwerpunkte in puncto Cybersicherheit.
Laut einer weltweiten Umfrage von McKinsey setzen 2024 bereits 65 % der Befragten generative KI regelmäßig in mindestens einem Unternehmensbereich ein. 2023 waren es noch 33 %. 2025 wird es eine Priorität sein, die Risiken beim Einsatz generativer KI-Tools zu minimieren. Dazu zählen u. a. Verzerrungen durch KI und Falschinformationen.
McKinsey & Company ging auf die folgenden Entwicklungen im Bereich der generativen KI ein:
- Zunehmender Einsatz multimodaler generativer Modelle – KI-Tools, die Text, Bilder, Ton und Video kombinieren, um umfassende Ergebnisse für Unternehmen aller Branchen zu generieren
- Zunehmende Beliebtheit von Open-Source-KI-Modellen
- Größere Vielfalt an akzeptierten Prompts dank verbesserter Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
- Einführung von Google Gemini mit Funktionen wie Deep Research für umfassende Inhaltsrecherchen, 2.0 Flash für schnelle Antworten und personalisierten Ergebnissen basierend auf dem Suchverlauf.
Außerdem ist maschinelles Lernen eine Komponente von künstlicher Intelligenz, mit der Maschinen automatisch aus vergangenen Daten lernen können, um Muster zu erkennen und vorherzusagen. Maschinelles Lernen nutzt Algorithmen zur Gewinnung deskriptiver, prädiktiver und präskriptiver Erkenntnisse.
Teams werden häufig ausgebremst, weil sie Zeit für wenig anspruchsvolle Aufgaben aufwenden müssen, zum Beispiel die Verwaltung von Lieferantenrechnungen, das Suchen nach Informationen oder das Neuerstellen von Dokumentation. Große Sprachmodelle werden zunehmend in Unternehmens-Tools integriert, wodurch Chancen für die Aufgabenautomatisierung entstehen.
Große Sprachmodelle sind darauf ausgelegt, Texte in einer ähnlichen Weise wie Menschen zu verstehen und zu generieren. Es ist daher ein erheblicher Schulungsaufwand erforderlich, um sicherzustellen, dass die verwendeten Modelle den Markenrichtlinien entsprechen und Informationsverzerrungen beseitigen. LLMs können kontextbezogene Antworten, Übersetzungen und Texte ableiten und bereitstellen, basierend auf dem Kontext, den Ressourcen und den Leitlinien, die Menschen vorgeben.
Große Sprachmodelle helfen bei der Automatisierung folgender Aufgaben:
- Texterstellung
- Zusammenfassungen von Inhalten
- Einsatz von Chatbots im Kundenservice
- Generierung von Code
- Übersetzung von Text in verschiedene Sprachen
Neue Technologien führen zu einem veränderten Fokus in Sachen Cybersicherheit. Im Jahr 2025 werden generative KI, maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und große Sprachmodelle Unternehmen dazu zwingen, ihre Standards zur Minimierung von Cybersicherheitsrisiken zu formalisieren.
Die zunehmende Nutzung von Cloud-Lösungen hat die Zusammensetzung digitaler Ökosysteme und die Bedürfnisse der Nutzerinnen und Nutzer verändert. Cloud-basierte Abon-Services machen nun alle Produkte und Services über eine zentrale Plattform zugänglich, die Informationen für Unternehmen zentralisiert.
Datenlokalisierung – die Anforderung, dass alle Daten innerhalb der geografischen Grenzen eines bestimmten Landes gespeichert, verarbeitet und verwaltet werden – führt in einigen Fällen dazu, dass Unternehmen Rechenzentren in all ihren Betriebsregionen vorhalten müssen. Derzeit wird in den USA ein Gesetz zur Datenlokalisierung entwickelt, das bestimmte Datenhandelsgeschäfte mit sogenannten Risikoländern verbieten soll.
Multi-Faktor-Authentifizierung wird für Unternehmen immer beliebter, um die Wahrscheinlichkeit zu reduzieren, dass Malware oder Ransomware auf Unternehmens- oder Kundendaten zugreift. Außerdem haben sich virtuelle private Netzwerke (VPNs) immer weiter verbreitet, die individuelle IP-Benutzeradressen und virtuelle Standorte abschirmen.
