In Krisenzeiten streben Unternehmen nach schnellen Gewinnen, niedrigeren Kosten und weniger Verpflichtungen. Um die vorhandenen Ressourcen effizienter zu nutzen, sind sie vor allem dabei, gewachsene komplexe IT-Landschaften zu vereinfachen. Zugleich zeigt die aktuelle Krise: Gewinner sind jene Marktteilnehmer, die digitale Technologien bereits verstärkt einsetzen - um zum Beispiel Bestandsdaten zu monetarisieren.

Im Jahr 2021 geht es deshalb mehr denn je darum, die eigene digitale Leistungsfähigkeit sicherzustellen und große Datentransaktionsvolumen zu managen. Profiteure werden auch weiterhin die (Cloud-)Hyperscaler sein, die zusammen mit ihren Partnern die Chance nutzen, die Migration von Systemen wie zum Beispiel SAP HANA weiter voranzutreiben - mittlerweile immer häufiger durch KI-gestützte Automatismen.

Neben Großunternehmen bauen mittlerweile auch viele Mittelständler digitale Plattformen und Ökosysteme auf oder nutzen diese, um weggebrochenes Geschäft zu kompensieren, neues Geschäft zu generieren und dieses zu skalieren. Digitale Initiativen in dieser Richtung haben deshalb im kommenden Jahr eine gute Chance auf Umsetzung - vorausgesetzt, sie sind an besseren Kundenerfahrungen oder anderweitig gesteigertem Mehrwert fürs Business orientiert. Die Implementierung wird dabei immer mehr produkt- statt projektgetrieben sein. Die neuen Lösungen zeichnen sich vor allem durch ihre Flexibilität und Unabhängigkeit von bestimmten Infrastrukturen und Automatisierung aus.

Dieser Paradigmenwechsel setzt agile Unternehmen voraus. Die Covid-19-Pandemie hat einmal mehr gezeigt, dass Unternehmen, die DevOps-Methoden einsetzen, mit einem instabilen Marktumfeld wesentlich besser klarkommen. Dazu gehört auch der durch Corona ausgelöste massenhafte Umzug ins Home-Office - was wiederum den Markt für Cyber-Security-Lösungen nochmals deutlich stimuliert hat.

Die 10 wichtigsten IT-Trends 2021

CIOs müssen sich im neuen Jahr vor allem mit folgenden Trends auseinandersetzen:

1. KI-getriebene Automation

2. Cloud-native-Philosophie & Service Mesh

3. Future Workplace & Change Management

4. User Experience & Digitales Product Lifecycle Management

5. Digitale Plattformen und Ökosysteme

6. Cyber Security & Governance, Risk, Compliance (GRC)

7. Distributed Clouds & Connectivity

8. IoT, Edge Computing & Augmented X

9. DevSecOps

10. Innovationen: Quantum Computing & Blockchain

KI-getriebene Automation

Automatisierung spielt eine Schlüsselrolle, wenn Unternehmen Kosten senken und agiler werden wollen. Viele befinden sich dabei noch im Anfangsstadium der robotergestützten Prozessautomatisierung (Robotic Process Automation, RPA). Im nächsten Schritt rücken nun Verfahren in den Mittelpunkt, die Software-Bots befähigen, auch mit unstrukturierten Daten zu interagieren. Dazu gehören vor allem Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), kognitives Denken und dialogorientierte KI.

Vielen Unternehmen fehlt jedoch die Disziplin und das Know-how, um effektive statistische KI-Modelle zu erstellen beziehungsweise zu skalieren. Dies wird im kommenden Jahr den Wettbewerb um Datenwissenschaftler weiter anheizen, die komplexe Geschäftsprobleme erkennen und aus der riesigen Menge an Unternehmensdaten umsetzbare und aussagekräftige Schlussfolgerungen ziehen können.

Damit vor lauter Agilität und Automation die Themen Sicherheit und Qualität nicht auf der Strecke bleiben, stehen organisatorische Herausforderungen an: vor allem die Synchronisierung von Entwickler- und Betriebs-Teams sowie die Erstellung individueller Update- und somit Release-Zyklen. Aufgrund immer kleinerer Releases in kurzen Abständen sind Änderungen in Form kleinerer "Batches" zwar einfacher. Es braucht jedoch viel Transparenz und Disziplin, wenn automatisch Daten über die geschäftliche und technische Leistung von Lösungen gesammelt werden sollen.