"Technologische Innovationen sind der Schlüssel, um sich im Wettbewerb abzugrenzen und oft ein Katalysator, der ganze Branchen neugestaltet", sagt Brian Burke, Research Vice President bei Gartner. Es kämen laufend neue Technologien auf den Markt. Auch innovativen Betrieben falle es nicht leicht, mit dem Tempo Schritt zu halten. Das sind die zentralen Themen, um die sich Unternehmen kümmern sollten.

Vertrauen schaffen

Bei Gartner ist viel von "Trust" die Rede: Voraussetzungen für Vertrauen seien Sicherheit und Zuverlässigkeit. Deshalb sei es wichtig, Innovationen auf einen stabilen IT-Kern zu stützen. Dieser sei die Grundlage, um das Business optimal zu unterstützen und einen geschäftlichen Mehrwert zu bieten. Im Mittelpunkt ständen dabei ausgereifte, wiederholbare, vertrauenswürdige und skalierbare Geschäfts- und Innovationsprozesse. Risiken müssten minimiert oder so verwaltet werden, dass die IT die geforderte Leistung bringen könne. Ein zentraler Faktor dabei sei Widerstandsfähigkeit - aus geschäftlicher wie aus technologischer Perspektive. Die Technologien, die Anwender laut Gartner im Auge behalten sollte, um Vertrauen zu schaffen, sind:

Sovereign Cloud: Unter einer souveränen Cloud verstehen die Analysten die Bereitstellung von Cloud-Diensten in den Grenzen eines Landes, um die dortigen Anforderungen an die Datenhaltung inklusive Regularien und Gesetzgebung zu erfüllen. Daten blieben damit geschützt vor externer Rechtsprechung sowie vor ausländischen, gesetzlich erzwungenen Zugriffen. Viele Länder würden derzeit verstärkt über souveräne Cloud-Infrastrukturen nachdenken, in Europa ist Gaia-X ein Beispiel. Das liegt Gartner zufolge an der zunehmenden Uneinigkeit in der Weltwirtschaft, dem Bedürfnis nach Schutz des geistigen Eigentums, der Ausweitung der Datenschutzgesetze und dem Wunsch nach mehr Autarkie angesichts der Dominanz einiger weniger großer Technologie- und Cloud-Anbieter aus den USA.

Die Analysten rechnen damit, dass die Möglichkeiten zur Nutzung der Dienste multinationaler Anbieter in den Ländern gesetzlich eingeschränkt werden könnten. Das biete die Chance für nationale Anbieter, sich im Cloud-Markt zu etablieren, wenn auch nur in einer nationalen Nische. Allerdings warnt Gartner auch davor, dass sich Firmen mit einem Mal in einem regulierten und zersplitterten Markt wiederfinden könnten, ohne Zugang zu Software und Diensten, die sie eigentlich für ihr Geschäft benötigen.

Machine-readable legislation (MRL): Die Entwicklung von maschinell lesbaren Rechtsvorschriften hat zur Folge, dass Anwendungen und Webseiten von Unternehmen automatisiert maschinenlesbare Gesetzestexte interpretieren und berücksichtigen können. Setzt sich der Trend durch, dürfte die Rechtsprechung einheitlicher und mit weniger Interpretationsspielraum erfolgen, heißt es bei Gartner.

Eine Umsetzung von Gesetzen in Computerprogramme sei allerdings schwierig, da Gesetze nicht unbedingt mit binärer Logik geschrieben würden, räumen die Analysten ein. Am Ende werde aber die Gesellschaft davon profitieren, wenn Systeme übergreifend eine einheitliche Rechtsbasis nutzen könnten. MRL unterstütze eine digitale Gesellschaft, in der Gesetze konsistenter umgesetzt würden.

Decentralized Identity (DCI) nutzt Blockchain oder andere Distributed-Ledger-Technologien (DLTs), um digitale Identitäten zu erstellen und zu kontrollieren. DCI kommt ohne zentrale Vermittler oder Identitätsspeicher aus und bietet eine Alternative zu zentralisierten Identity- und Access-Management-Lösungen.

Derzeit haben die Menschen viele digitale Identitäten, mit denen sie Online- und Mobile-Angebote im Netz nutzen. Banken, Einzelhändler oder soziale Netzwerke verlangen von Anwendern, für jeden Dienst eine eigene Identität zu erstellen. Diese isolierten digitalen Identitäten überfordern die Konsumenten und bieten Raum für Cyberangriffe. Mit einer DCI erhielten die Nutzer die Kontrolle über ihre Identitäten und Daten. Außerdem seien ihre persönlichen Daten sicher aufgehoben. Derzeit würden die Diensteanbieter die Nutzerdaten horten, was zwangsläufig zu Datenschutzproblemen führe, wie zahlreiche Einbrüche und Diebstähle in den vergangenen Jahren gezeigt hätten.

Decentralized Finance (DeFi) basiert auf einer dezentralen Marktinfrastruktur ohne einen zentralen Intermediär. DeFi nutzt die Blockchain-Technologie - insbesondere Tokenisierung und Dezentralisierung -, um Peer-to-Peer-Börsen für den Handel, die Ausgabe, das Verleihen oder das Abrechnen digitaler Vermögenswerte einzurichten. Dies schaffe Gartner zufolge alternative Finanzierungs- oder Kapitalquellen für Einzelpersonen oder Organisationen und führe zu neuen Geschäftsmodellen.

DeFi bricht Gartner zufolge bestehende Finanzvermittlungskonstrukte auf und bietet Anlegern wie Kreditnehmern mehr Transparenz und Kontrolle über ihr Vermögen. Die Analysten sprechen von einer programmierbaren Wirtschaft und dass sich intelligente Maschinen zu autonomen Wirtschaftsakteuren entwickeln könnten. Traditionelle Finanzdienstleister versuchten bereits, einige DeFi-Elemente in ihr Geschäft zu integrieren, wie die DBS Bank mit ihrer Digitalen Börse.

Nonfungible Tokens (NFT) sind auf der Blockchain-Technologie basierende, digitale Vermögenswerte. Diese sind mit realen digitalen Vermögenswerten wie digitaler Kunst oder Musik beziehungsweise physischen, ebenfalls mit Tokens versehenen Vermögenswerten wie Häusern oder Autos verknüpft. Die meisten NFTs basieren derzeit auf Ethereum, aber auch andere Blockchain-Plattformen werden unterstützt.

Im Rahmen digitaler Ökosysteme können Besitzer digitaler Inhalte (und in einigen Fällen auch physischer Inhalte) wie Kunstwerke, Musik und Spiele NFTs verwenden, um digitales Eigentum und damit verbundene Rechte zuzuweisen. NFTs hätten eine viel breitere Anwendbarkeit in vielen Märkten und würden neue Arten von Marktplätzen ermöglichen, sagen die Gartner-Analysten. Die Technik biete den Urhebern von Inhalten neue Möglichkeiten, ihre Inhalte über Ökosysteme sicher zu verwalten, zu bewerben und zu vermarkten. Unternehmen können sich zudem auf die Gültigkeit, Integrität und Einzigartigkeit von NFTs verlassen, weil die Blockchain-Technologie NFTs fälschungssicher macht.

Homomorphic Encryption (HE) besteht aus einer Reihe von Algorithmen, die Berechnungen mit verschlüsselten Daten ermöglichen. Dabei gibt es allerdings Unterschiede: Die vollständig homomorphe Verschlüsselung (Fully Homomorphic Encryption, FHE) unterstützt zwar beliebige mathematische Operationen, hat aber erhebliche Auswirkungen auf die Leistung und ist derzeit noch nicht praktikabel, sagt Gartner. Die partielle homomorphe Verschlüsselung (PHE) unterstützt wesentlich weniger Anwendungsfälle, führt aber zu deutlich geringeren Leistungseinbußen als die FHE. Den Analysten zufolge ließen sich mit der homomorphen Verschlüsselung deutliche Fortschritte in Sachen Datenschutz und Datenverarbeitung erzielen. Unternehmen können

• Datenanalysen an verschlüsselten Daten durchführen,

• Daten gemeinsam mit Wettbewerbern nutzen, ohne Geheimnisse preiszugeben und

• Daten an Dritte zur Verarbeitung weitergeben, ohne befürchten zu müssen, dass sie verlorengehen, kompromittiert oder gestohlen werden.

Active Metadata Management ist die kontinuierliche Analyse der Informationen aus Datenmanagement, Systemen, Infrastruktur und Data Governance. Ziel ist es, zu überprüfen, inwieweit die geplante mit der tatsächlichen Datennutzung in der betrieblichen Praxis übereinstimmt und wo es Abweichungen gibt. Dazu werden Muster in Datenoperationen erkannt. Aktives Metadatenmanagement nutzt maschinelles Lernen, Datenprofiling und Graphanalysen, um die Relevanz und Gültigkeit von Daten zu bestimmen. Es ermöglicht Anwendern, ihre Datentools plattformübergreifend zu orchestrieren sowie Validierungs- und Verifizierungsprozesse einzurichten. Probleme wie eine fehlerhafte Datenerfassung, eine unangemessene Nutzung oder logische Fehler sollen sich damit schnell erkennen und beheben lassen.

Eine Data Fabric stellt ein Datenverwaltungskonzept dar, auf dessen Basis sich flexible und wiederverwendbare Datenintegrations-Pipelines, -Dienste und -Semantiken umsetzen lassen sollen. Eine Data Fabric unterstützt operative und analytische Anwendungsfälle, die über unterschiedliche Bereitstellungs- und Orchestrierungsplattformen zur Verfügung stehen. Mit Hilfe von Metadaten, Wissensgraphen, Semantik und ML soll so die Datenintegration automatisiert und verbessert werden. Data Fabrics können Anwender dabei unterstützen, ihre Unternehmensarchitektur zu gestalten und weiterzuentwickeln. Sie abstrahieren die Datenverwaltungsinfrastruktur, ersetzen etablierte, starre Plattformen und ermöglichen so die Datenintegration und -bereitstellung unabhängig von Menge und Ablageort der Daten. Gartner zufolge kann eine Data Fabric:

• Data Scientists bessere Einblicke bieten,

• wiederholbare Aufgaben in den Bereichen Datenintegration, Qualität und Datenbereitstellung automatisieren,

• semantisches Wissen für Kontext und Bedeutung hinzufügen und so angereicherte Datenmodelle bieten,

• sich zu einem selbstlernenden Modell entwickeln, das ähnliche Dateninhalte unabhängig von Form und Struktur erkennt und

• Datenbestände hinsichtlich Optimierung und Kostenkontrolle überwachen.

In einem Real-time Incident Center werden Informationen aus verschiedenen Quellen zusammengeführt und visualisiert, um so bestimmte Situationen besser erkennen und schneller darauf reagieren zu können. Gartner zufolge handelt es sich dabei um eine Art Command-and-Control (C2)-Dienst, der von öffentlichen Sicherheitsbehörden genutzt wird, um Reaktionen auf Notfälle und andere Ereignisse besser zu koordinieren. Grundlage bilden Integrationen von Datenbanken, Sensor-, Video- und Kommunikationssystemen. Entsprechende Dienstanbieter offerieren Echtzeit-Ereignismanagement bereits als Service. Behörden können damit Fähigkeiten erlangen, die zuvor nicht möglich waren. Nutznießer sind Bürgerinnen und Bürger, die beispielsweise von besseren Notfallmaßnahmen profitierten.

Employee Communications Applications (ECAs) sollen es Unternehmen erlauben, ihre interne Kommunikation besser zu planen, zu analysieren und zu steuern. Basis dafür sind laut Gartner die zielgenaue Bereitstellung relevanter Inhalte, ein Bottom-up-Feedback an die Führungsebene und ein einheitlicher Zugriff auf wichtige Anwendungen. Gartner bezeichnet eine effektive Kommunikation in einer zunehmend digitalen Arbeitswelt als strategisch.

Schließlich gehe es dabei darum, den Mitarbeitern das Gefühl zu geben, informiert und einbezogen zu sein. ECA erlaube den Führungskräften, mit ihren Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern über mehrere Kanäle und Geräte zu interagieren sowie bestimmte personalisierte Zielgruppen zu segmentieren. ECA-Lösungen können sich positiv auf die Employee Experience auswirken, indem sie ein Gefühl der Zugehörigkeit schaffen, organisatorische Informationen bereitstellen und die Unternehmensziele stärken.

Technische Lösungen für mehr Wachstum

Auf Basis eines stabilen Kerngeschäft und eines ebenso stabilen IT-Kerns können sich Unternehmen um ihre kontrollierte Expansion kümmern. Das technologische Risiko sollte dabei laut Gartner grundsätzlich mit der wirtschaftlichen Risikobereitschaft des Unternehmens ausbalanciert werden. Wenn es gelingt, den mit Innovationen angereicherten IT-Kern zu skalieren, werde sich auch das Wachstum beschleunigen. Folgende Technologien können dabei unterstützen:

Multi Experience beschreibt eine harmonische digitale User Journey, die über eine Vielzahl digitaler Berührungspunkte wie zum Beispiel Website, mobile Apps, Conversational Apps, Augmented und Virtual Reality und stattfindet. Dabei werden verschiedene Möglichkeiten der Interaktion kombiniert, so dass eine nahtlose und konsistente digitale User Journey erreicht wird.

Gartner spricht von einem geräteübergreifenden, multisensorischen und ortsunabhängigen Ambient-Computing-Erlebnis. Multiexperience (MX) sei das neue Omnichannel für eine Digital-First-Welt. Bis zum Jahr 2030 werde sich die digitale User Experience (UX) deutlich verändern. Das führe zu einer geräte-, standort- und berührungspunktübergreifenden digitalen Reise, erläutern die Analysten. Für Unternehmen werde es wichtig, Multiexperience zu verstehen, um digitale Erlebnisse von Kunden und Mitarbeitern richtig zu steuern. MX werde es Betrieben ermöglichen , flexibler zu sein und Nutzer individuell so zu bedienen, wie es ihren Bedürfnissen und Erwartungen entspreche.

Industry Clouds bieten geschäftliche und technische Cloud-Funktionen an, die auf bestimmte vertikale Branchen zugeschnitten sind. Diese Clouds zielen darauf ab, alle funktionalen, rechtlichen sowie technischen Anforderungen und Anwendungsfälle einer Branche zu erfüllen und dafür ein Gesamtlösungspaket anzubieten. Gartner zufolge könnten diese Angebote künftig stärker nachgefragt werden. Aktuell machten Cloud-Ausgaben nur etwa zehn Prozent der weltweiten IT-Ausgaben von Unternehmen aus.

Viele Betriebe nutzten einen oder mehrere Cloud-Services in verschiedenen Bereichen, was jedoch die Komplexität erhöhe. Für eine breitere Cloud-Akzeptanz seien vertikal ausgerichtete Gesamtlösungen erforderlich, die auf bestimmte Branchenszenarien und Prozessmodelle ausgerichtet seien. Sie würden besser funktionieren als technologieorientierte Lösungen, die die Unternehmen weitgehend selbst zusammenstellen und integrieren müssten. Gartner geht davon aus, dass die Grenzen zwischen etablierten Cloud-Diensten wie Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS) und Software as a Service (SaaS) zunehmend verwischen.

AI-driven Innovation: Unter KI-gesteuerter Innovation versteht Gartner den Einsatz von KI-Technologien im Innovationsprozess von Betrieben. Mit KI-Techniken ließen sich viele Innovationen effizienter, schneller und zielgerichteter umsetzen. Sie können auch helfen helfen Trends zu identifizieren, Muster zu vergleichen oder Technologien zu scouten. Auch wenn es darum gehe, Ideen auf ihr Potenzial und ihre Praxistauglichkeit abzuklopfen, könne KI Unternehmen mit Hilfe von Simulationen unterstützen.

Quantum ML: Beim maschinellen Lernen (ML) mit Quanten werden Quantencomputer-Techniken eingesetzt, um das Training von ML-Systemen zu beschleunigen. Die Techniken rund um das neue Rechenparadigma stehen jedoch noch ganz am Anfang, räumen die Analysten ein. Es gebe zudem noch keine gesicherten Belege, ob und wie ML von Quantencomputern gegenüber herkömmlichen Alternativen profitieren könnte. Die Parallelität einiger ML-Techniken könnte das Quantencomputing jedoch zu einem interessanten Weg machen, den es weiter zu erforschen und im Blick zu behalten gilt, sagt Gartner.

Generative AI beschreibt KI-Techniken, bei denen aus Massendaten intelligent neue Artefakte erzeugt werden, die zwar eine Ähnlichkeit mit den Originaldaten aufweisen, im Grunde aber völlig neu sind. Man stelle sich etwa einen leistungsstarken Rechner vor, der auf der Basis unzähliger Datenmengen aus der realen Welt das perfekte Auto entwirft.

Generative KI kann Gartner zufolge nicht nur Modelle von physischen Gegenständen, sondern auch ganz neuartige Medieninhalte (einschließlich Text, Bild, Video und Audio) erzeugen oder auch synthetische Daten. Hilfreich sei diese Technik beispielsweise für das inverse Design von Materialien mit bestimmten Eigenschaften oder auch für die Erforschung von Arzneimitteln.

Eine Reihe von Branchen könnte davon profitieren: Gartner nennt Biowissenschaften, Gesundheitswesen, Fertigung, Materialwissenschaft, Medien, Unterhaltung, Automobilbau, Luft- und Raumfahrt, Verteidigung und Energie. Generative AI lasse sich zudem für kreative Arbeiten in den Bereichen Marketing, Design, Architektur und Medieninhalte einsetzen. Synthetische Daten, die damit erstellt werden können, verbesserten die Genauigkeit und Geschwindigkeit der KI-Bereitstellung.

Digital Humans sind interaktive, KI-gesteuerte Darstellungen, die die Persönlichkeit, das Wissen und die Denkweise eines Menschen zu haben scheinen. Sie sind digitale Zwillingsdarstellungen von Menschen, die in der Regel als Avatare, humanoide Roboter oder konversationelle Benutzerschnittstellen (zum Beispiel Chatbot, Smart Speaker) dargestellt werden. Grundlegende Techniken sind konversationelle Benutzeroberflächen, CGI und autonome 3D-Animationen.

Unternehmen könnten mit solchen digitalen Menschen eine Reihe neuer Geschäftsmodelle entwickeln, sagen die Gartner-Analysten. Anwendungsfälle gäbe es in den Bereichen Personalschulung, Kommunikation, Kundenservice, medizinische Versorgung und Marketing. Betriebe seien mit der Technik nicht mehr auf den physischen Raum beschränkt, sondern könnten jederzeit, überall und an mehreren Orten gleichzeitig kommunizieren, interagieren, kaufen, verkaufen und lehren. Digitale Menschen sorgten für hochgradig personalisierte, individualisierte Erlebnisse an jedem Kundenkontaktpunkt. Gartner spricht an dieser Stelle bereits von einer regelrechten "Digital Human Economy".

Wandel gestalten

Veränderungen werden traditionell eher als störend empfunden und werden oft mit Chaos verbunden. Unternehmen können jedoch technologische Innovationen nutzen, um den Wandel aktiv zu gestalten und Ordnung in das Chaos zu bringen. Die Kunst besteht darin, die Anforderungen des Wandels zu antizipieren und sich darauf einzustellen, rät Gartner. Innovationen lassen sich an die Gestaltung des Wandels anpassen, aber, so warnen die Analysten: Die damit verbundenen Risiken müssen beherrschbar bleiben. Nur so lassen sich Veränderungsprozesse formen. Folgende Technologien helfen Unternehmen dabei:

Composable Applications sind modular aufgebaut, um Softwaresysteme individuell für bestimmte Anforderungen im Unternehmen komponieren und neu zusammenstellen zu können. Betriebe benötigen Gartner zufolge ein Anwendungsdesign, mit dem sie auf geschäftliche Veränderungen reagieren können. Ansonsten drohe die Gefahr, Marktdynamik und Kundenloyalität zu verlieren. Eine komponierbare Anwendungsarchitektur mache Unternehmen anpassungsfähiger. Flexibilitätseinschränkungen monolithischer Anwendungen ließen sich mit Hilfe von Composable Applications auflösen, indem sie Altapplikationen zunächst in eigenständige Geschäftsfunktionen zerlegen und dann die isolierten Funktionen mithilfe des Microservices-Modells mit API-/Ereignis-basierten Schnittstellen kapselt, erklärt Gartner. Aus Sicht der Analysten wird alles "composable": Composable Applications, Composable Business, Composable Thinking, Composable Government und …

Composable Networks bestehen aus einzelnen, wiederverwendbaren Netzfunktionen und -elementen, die sich leicht zusammensetzen und integrieren lassen sollen. Anwender könnten so Netze mit modularen, automatisierbaren Komponenten aufbauen, um so individuelle Anforderungen des eigenen Unternehmens erfüllen zu können. Gartner sieht generell einen stärkeren Trend hin zu mehr Modularität und Granularität, wie die Verbreitung von Microservices und Container-Technik gezeigt habe. Das werde auch die Technologie von Telekommunikationsnetzen verändern. Offene APIs würden dafür sorgen, dass sich Composable Networks mit anderen interoperablen Komponenten integrieren und nutzen ließen. Durch die Verwendung granularer und modularer Komponenten zum Aufbau einer Netzwerkarchitektur könnten sich zudem Work?ows und Serviceketten schneller und einfacher zusammenstellen lassen.

Unter AI-augmented Design versteht Gartner den Einsatz von Technologien rund um künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Natural Language Processing (NLP), um automatisch Benutzeroberflächen, Screendesigns, Inhalte und Code für digitale Produkte zu entwickeln. Websites, Apps und Software ließen sich damit in Minuten oder Tagen erstellen, statt wie bisher in Wochen oder Monaten. Anwender müssten im Grunde nur grundlegende Designprinzipien und Stilrichtlinien vorgeben, den Rest besorge AI-augmented Design. Die Technik steckt Gartner zufolge zwar noch in den Kinderschuhen. Die Analysten gehen jedoch davon aus, dass KI schon bald auf dem Markt für digitale Produktdesignplattformen zum Einsatz kommen wird und Anwender deutliche Vorteile hinsichtlich Effizienz, Qualität und Markteinführungszeit erzielen könnten.

AI-augmented software engineering (AIASE) unterstützt Software-Engineering-Teams mit Hilfe von KI-Technologien wie maschinellem Lernen (ML), natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und ähnlichen Techniken. Im Kern geht es darum, Anwendungen schneller, konsistenter und mit einer besseren Qualität zu entwickeln und bereitzustellen. AIASE wird Gartner zufolge in der Regel in die vorhandenen Tools integriert, um Entwicklern direkt im Programmierprozess in Echtzeit intelligentes Feedback und Vorschläge zu liefern. Gartner zufolge braucht es gerade in der Softwareentwicklung neue Ansätze. Viele Entwickler seien mit der Komplexität der modernen Software, die sie liefern müssen, überfordert. Außerdem gehe es in der Softwareentwicklung oft noch um das Schreiben von Standardcode. Dabei bleibe vielfach die Kreativität der Experten auf der Strecke, darunter leide die Produktivität.

Darüber hinaus müssten Entwickler meist mehrere Sprachen beherrschen, um komplexe Softwaresystems umsetzen zu können. AIASE könne bei der Lösung dieser Probleme helfen, indem es als intelligenter Assistent, Co-Programmierer, Expertencoach und Qualitätskontrolleur fungiere. Standardaufgaben der Softwareentwicklung würden automatisiert, die Entwicklungsgeschwindigkeit erhöht. Das funktioniere beispielsweise dadurch, dass die Tools bestimmte Code-Teile und Bibliotheken vorschlagen, die die Entwickler sonst erst mühsam suchen müssten. Qualitätsingenieure würden unterstützt, indem Tests automatisch erstellt werden. Darüber hinaus verbesserten AIASE-Modelle kontinuierlich ihren Nutzen, indem sie aus den regelmäßigen Interaktionen mit den Entwicklern und der Umgebung lernen.

Physics-Informed AI (PIAI) soll den digitalen KI-Kosmos stärker mit der physischen Welt verknüpfen. Dafür bezieht die Technik Prinzipien, Gesetzmäßigkeiten aus der analogen Realität in KI-Modelle ein. Mit der zunehmenden Bedeutung von KI steigen Gartner zufolge auch die Anforderungen an die Fähigkeit der KI, Probleme zu abstrahieren und ihren Kontext besser darzustellen. Rein digitale KI-Lösungen ließen sich allerdings nicht gut genug über die Trainingsdaten hinaus verallgemeinern, was ihre Anpassungsfähigkeit und damit auch ihre Aussagekraft einschränke. PIAI könne KI-Technik auf komplexe Systemtechnik und modellbasierte Systeme erweitern. Das sorge für eine zuverlässigere Darstellung des Kontexts und des physischen Produkts. Außerdem verringere sich die Trainingszeit und Daten würden effizienter genutzt.

Beim Influence Engineering (IE) geht es darum, digitale Erfahrungen, neudeutsch Experiences, automatisiert mit Hilfe von Algorithmen zu beeinflussen und zu steuern. Basis bilden dabei Erkenntnisse aus der Verhaltenswissenschaft, die erklären, wie Entscheidungen von Nutzern zustande kommen. Die Fülle an Datenquellen und die Möglichkeiten des maschinellen Lernens ermöglichten neue Systeme der Beeinflussung, sagt Gartner.

Durchbrüche in Bereichen wie der Erkennung von Emotionen und der Sprachgenerierung zeigten ein deutliches Potenzial zur Automatisierung wichtiger Aspekte der Kommunikation. Beispiele hätten bereits gezeigt, wie KI Voreingenommenheit und andere schädliche Auswirkungen verstärken könne. Genauso ließen sich aber auch Ziele für einen positiven sozialen Wandel beschleunigen. Die Analysten verweisen an dieser Stelle jedoch auch auf die Notwendigkeit neuer Formen der Governance, um die Forschung und den Einsatz von KI zu überwachen.

Digital Platform Conductor Tools (DPCT) helfen Anwendern dabei, die verschiedenen Infrastruktur-Tools zu koordinieren, die sie bereits für die Planung, die Implementierung, den Betrieb und die Überwachung ihrer Technologie- und Infrastrukturbasis im Einsatz haben. DPC-Tools bieten eine einheitliche Sicht auf die zugrunde liegenden Technologien und ihre Verbindung zu den Anwendungen. Herkömmliche und hybride Tools für das Infrastrukturmanagement würden den Anforderungen des "Anywhere Operations" nicht mehr gerecht, sagt Gartner. Die Analysten sprechen von einem Composable Business, das sich laufend verändert und deshalb in seiner Steuerung flexibel sein muss. Die Herausforderung liege darin, Kosten zu optimieren und Risiken zu reduzieren. Die Verantwortlichen in den Unternehmen bräuchten Hilfe, um Lücken in Bezug auf Transparenz, Sicherheit und Koordination zu schließen. DPC-Tools können dabei helfen.

Named Data Networking (NDN) ist eine Architektur für das künftige Internet, die Datenblöcken eindeutige Namen (ähnlich wie URLs) zuordnet, die gespeichert, digital signiert und über Knoten hinweg übertragen werden können. Das derzeitige System transportiert Datencontainer (Pakete) zwischen zwei Endpunkten unter Verwendung einer IP-Adresse. NDN habe Gartner zufolge das Potenzial, einige der grundlegenden Schwächen des Internet-Protokolls (IP) zu beheben, was zum Beispiel die Sicherheit und die effiziente Verteilung von Inhalten anbelangt.

NDN vereinfache die Verarbeitung und das Mining riesiger Datensätze, beispielsweise aus der Klimawissenschaft, Genomik oder dem Internet of Things (IoT). Da NDN alle Vorgänge wie die Weiterleitung von Anfragen an Datenquellen, die Erkennung von Inhalten, den Zugriff und das Abrufen von Inhalten unter Verwendung von Inhaltsnamen durchführe, entfalle die Notwendigkeit eines Lokalisierungs-Layer. NDN könnte einen großen Einfluss auf die Netzwerkindustrie haben, nicht nur auf Router und Switches, sondern auch auf die Anwendungsschichten wie Suche, soziale Netzwerke und Webbrowsing, glauben die Analysten.

Self-integrating Applications nutzen eine Kombination aus automatischer Dienstsuche und Metadatenextraktion sowie automatischer Prozessdefinition und automatischer Zuordnung von Abhängigkeiten, um sich weitgehend selbständig mit einem Minimum an menschlicher Interaktion in ein bestehendes Anwendungsportfolio zu integrieren. Das könnte Gartner zufolge den Integrationsaufwand neuer Anwendungen und Dienste in ein Anwendungsportfolio deutlich verringern. Dies sei nämlich meist komplex und teuer. Untersuchungen hätten gezeigt, dass bis zu 65 Prozent der Kosten für die Implementierung eines neuen ERP- oder CRM-Systems auf die Integration entfallen. Die Technologie für die Selbstintegration von Anwendungen steckt laut dem Analystenhaus allerdings noch in den Kinderschuhen. Noch keinem Anbieter sei es gelungen, alle dafür notwendigen Elemente erfolgreich zu kombinieren.

25 Technologien, die vielleicht die Welt verändern

Gartner stellt mit seinem Hype-Cycle-Modell dar, welche Phasen der Aufmerksamkeit eine neue Technologie durchläuft. Auf der Y-Achse wird der Grad der Erwartungen angezeigt, auf der X-Achse die Zeit seit dem ersten Auftritt einer neuen Technologie. Die Kurve lässt sich in fünf Phasen unterteilen:

1. Innovations-Auslöser: Ein technischer Durchbruch, eine öffentliche Demonstration oder eine Produkteinführung erzeugen ein erhebliches Interesse in der Öffentlichkeit.

2. Gipfel der überzogenen Erwartungen: Die Begeisterung über die neue Technologie schürt Enthusiasmus und überzogene Erwartungen. Es gibt zwar erste Erfolge, Kinderkrankheiten werden allerdings gern übersehen.

3. Tal der Enttäuschungen: Auf die erste Begeisterung folgt der Katzenjammer. Die Schattenseiten der neuen Technologie kommen ans Licht und verpassen den hohen Erwartungen einen gehörigen Dämpfer.

4. Pfad der Erleuchtung: Die neue Technologie wird realistischer eingeschätzt, und die Anwender lernen, sie richtig umzusetzen. Man sieht die Vorteile, aber auch die Grenzen.

5. Plateau der Produktivität: Die neue Technologie ist anerkannt und akzeptiert. Die Anwender verstehen, wie sie funktioniert, und wissen sie zu ihrem Vorteil einzusetzen. Die Technik entwickelt sich weiter und wird immer solider.

Neu aufkommende innovative Technologien haben per se einen disruptiven Charakter. Wie disruptiv sie sich auswirken, das müssen sie allerdings erst noch beweisen. Auch der Wettbewerbsvorteil, den sie Anwenderunternehmen versprechen, ist momentan noch nicht genau bekannt oder bewiesen. Bei den meisten der von Gartner in diesem Jahr aufgenommenen Technologien wird es fünf bis zehn Jahre dauern, bis absehbar ist, was sie für das Business bringen. Bei einigen Technologien könnte das schon früher der Fall sein, in zwei bis fünf Jahren. Dazu zählt Gartner:

• Composable Applications,

• Decentralized Identity,

• Employee Communications,

• Generative AI,

• Nonfungible Tokens und

• Real-time Incident Center as a Service.

Bei einigen anderen Technologien könnte es indes mehr als zehn Jahre dauern, bis klar ist, ob sie überhaupt das Plateau der Produktivität erreichen. Dazu rechnen die Analysten AI-driven Innovation, Digital Humans, Named Data Networking und Quantum ML.

Alle hier aufgeführten Technologien haben einen transformativen Charakter, sagt Gartner. Sie sind allerdings unterschiedlich weit entwickelt. Ganz am Anfang im Laborstatus und mit praktisch keinen Anbietern sowie marktfähigen Produkten stehen mit einer minimalen Marktdurchdringung von weniger als einem Prozent: Digital Platform Conductor Tools, AI-Augmented Design, Quantum ML, AI-driven Innovation, Influence Engineering, Machine-Readable Legislation, Named Data Networking, Physics Informed AI, Industry Clouds, Self-Integrating Applications, Active Data Management und Digital Humans.

Andere Technologien sind bereits weiter. Erste Anbieter arbeiten an Prototypen und es gibt in aller Regel erste Pilotanwender. Die Produkte dieser ersten Generation sind allerdings noch sehr teuer und oft speziell auf bestimmte Kundenszenarien zugeschnitten. Die Marktdurchdringung liegt meist zwischen einem und fünf Prozent, manchmal aber noch darunter. Zu diesen Technologien zählt Gartner Souvereign Cloud, Homomorphic Encryption, Composable Networks, Decentralized Finance, Real-Time Incident Center as a Service, Multiexperience, Generative AI, Composable Applications, Employee Communications Applications, AI-Augmented Software Engineering, Nonfungible Tokens, Data Fabric, Decentralized Identity.