Zukunftsbeständige IT: Trends für 2025 – Teil 2

Erstellt von Adrian Bombelka am Dec 19, 2024 9:00:00 AM
Adrian Bombelka

Dies ist der zweite Teil zu den potenziellen Trends 2025, die Gartner nach aktuellem Kenntnisstand sieht. Die ersten fünf Trends haben wir bereits in unserem vorherigen Blog-Beitrag berichtet (siehe Blogbericht Teil 1). Nun folgen die weiteren Trends.

Diese Trends lassen sich in drei Kategorien einteilen: 

  • AI-Imperative und Risiken
  • Neue Schwerpunkte des Computings
  • Mensch-Maschine-Synergie

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6. Energy-Efficient Computing
Zeithorizont: 3–5  Jahren

Es lässt sich beobachten, dass wir eine zunehmende Systemleistung bei sinkendem Energieeinsatz erhalten. Dies führt zu einem geringeren CO₂-Fussabdruck, obwohl die Leistung pro Einheit weiter zunimmt. Kurzfristig betrachtet kann die derzeit betriebene Infrastruktur durch eine Modernisierung oder einer Cloudifizierung effizienter gestaltet werden (siehe unseren Blog-Beitrag: Zukunftsbeständige IT: Konflikt moderne Technik und Energieeffizienz?). Allerdings reicht eine inkrementelle Weiterentwicklung der bestehenden Technologien nicht aus, um den steigenden Leistungsbedarf abzudecken. Dies erfordert neuartige Technologien und Möglichkeiten, diesen Leistungsbedarf abzudecken (z. B. Neuromorphic Computing). 

Anwendungsfälle:

  • Reduzierung der Energiekosten von Rechenzentren
  • Entwicklung nachhaltiger Produkte durch energieeffizientes Computing

7. Hybrid Computing
Zeithorizont: 3–10 Jahren

Dieser Trend wird durch die vorher vorgestellten Trends wichtiger, da neuartige Computer-Architekturen in den kommenden Jahren marktreif werden (u. a. Quantum- und Neuromorphic-Computing), aber es weiterhin noch viele Mainframes sowie Server-Client Infrastrukturen in Unternehmen gibt, deren Workload nicht richtig verwaltet wird. Unternehmen, die ihre Infrastrukturen nach klassischen Prinzipien betreiben (u. a. das Giesskannen-Prinzip: Pauschal mehr Leistung, wenn es Engpässe zu gewissen Zeiten gibt), erhoffen sich Kostenreduktionen durch die Migration in eine Public Cloud. Allerdings zeigt eine aktuelle IDC-Studie, das zunehmend mehr Unternehmen ihre Workloads aus der Public Cloud wieder in ein lokales Rechenzentrum verlagern (Quelle: Storm Clouds Ahead: Missed Expectations in Cloud Computing | IDC Blog). Insbesondere bei produzierenden Unternehmen wird weiterhin ein lokales Rechenzentrum für das Edge Computing benötigt. 

Jedoch darf nicht die Erwartung bestehen, dass die neuartigen Computer-Architektur die bisherige ersetzen wird. Vielmehr liegt der Fokus auf der Interoperabilität zwischen den einzelnen Architekturen. Ein aktuelles Beispiel ist die Integration von AI-Lösungen für definierte Anwendungsfälle, in der GPU- sowie CPU-Architekturen zusammenarbeiten. Der Betrieb einer lokalen AI-Infrastruktur ist für Standard-Anwendungsfälle zu teuer, weshalb für diese auf Public Cloud Ressourcen zurückgegriffen wird. Dies ist der Ansatz, um auch die neuen Computer-Architekturen in die bestehenden Infrastrukturen zu integrieren und die Potenziale zu schöpfen. 

Anwendungsfälle:

  • Verlagerung von definierten Anwendungsfällen auf skalierbare Infrastrukturen
  • Kosteneffiziente Skalierbarkeit durch Nutzung der Cloud für Spitzenlasten
  • Verbesserung der Datensicherheit durch den Einsatz von Edge Computing

8. Spatial Computing
Zeithorizont: 1–3 Jahre

Mit weiteren Fortschritten in den Technologien Augmented- sowie Virtual Reality und AI wird die Digitalität immer realistischer. Die physische Welt wird durch digitale Inhalte erweitert und ermöglicht somit immersivere und intuitivere Erlebnisse. Wearables und andere Geräte werden immer fortschrittlicher und ermöglichen eine nahtlose Integration von digitalen Inhalten in die reale Welt, da Gestensteuerung, Sprachbefehle und sogar Gedankensteuerung in der Zukunft für die Interaktionen genutzt werden könnten. 

Aber auch kurzfristig können sich Vorteile für die heutige Infrastruktur ergeben. Durch eine direkte Integration/Darstellung in einer AR-Brille können weitere Systeme (u. a. PCs, Displays) innerhalb einer Produktion eingespart werden. Gestützt wird diese Erkenntnisse durch Gartners Betrachtung, dass Chiphersteller zunehmend in den Bereichen von Extended Reality forschen und investieren. 
Trotz der vielversprechenden Möglichkeiten gibt es auch Herausforderungen hinsichtlich des Datenschutzes sowie der Informationssicherheit, um die Fülle von persönlichen Daten auch privat zu halten. Darüber hinaus müssen die Benutzeroberflächen benutzerfreundlich und zugänglich gestaltet werden, um eine breite Akzeptanz zu gewährleisten.

Anwendungsfälle:
  • Zusammenarbeit in immersiven 3D-Metaverse-Umgebungen (u. a. Häuserbau, standortübergreifende Projektteams)
  • Erstellung lebensechter Simulationen für Mitarbeiterschulungen
  • Produktionsübersicht direkt im Display und direkt im Shopfloor

9. Polyfunctional Robots
Zeithorizont: 3–10 Jahren

Dieser Trend beschreibt Maschinen, die mehrere Aufgaben ausführen können und flexibel in ihrem Design und ihrer Funktionsweise sind (z. B. R2D2 aus Star Wars: ein Hacker, Navigator, Beamer). 
Die Kombination von Natural Language Processing (NLP) sowie Robotik ermöglichen den Einsatz von polyfunktionalen Robotern, welche durch natürliche Sprache gesteuert werden können (siehe auch unseren Blog-Beitrag: 9-LLM Humanoid Robots: AI & LLMs für Entscheidungsträger). Ein grosser Vorteil dieser Roboter ist, dass sie nicht explizit programmiert werden müssen. Die steigenden Arbeitskosten sowie der demografische Wandel treiben den Bedarf dieser Roboter weiter an. Japan testet seit 2023 bereits erste Care-O-Bots in der Pflege von älteren sowie erkrankten Menschen. Gartner geht davon aus, dass im Jahr 2030 ca. 80 % aller Menschen direkte Interaktionen mit solchen Robotern im Alltag haben werden. 

Anwendungsfälle:

  • Durchführung mehrerer Aufgaben in Lagerumgebungen
  • Unterstützung im Gesundheitswesen durch Lieferung von medizinischen Vorräten sowie in der Patientenmobilität

10. Neurological Enhancement
Zeithorizont: mehr als 10 Jahre

Durch neuartige Sensoren können Gehirnströme erfasst und interpretiert werden. Dies ermöglicht die Bedienung von Geräten durch das reine Denken sowie die Verbesserung der kognitiven Fähigkeiten, da digitale Inhalte an die persönliche Lernfähigkeit angepasst werden. Wenn diese Sensoren in Kopfhörer oder Wearbles integriert werden, können körperliche Empfindungen erfasst und interpretiert werden. Fahrer, die unkonzentriert oder müde sind, können gewarnt werden, dass ihre Aufmerksamkeit aktuell nicht auf dem Verkehr liegt und vielleicht eine Pause sinnvoll wäre.


Zukünftig kann mit einer solchen bidirektionalen Schnittstelle auch körperliche Einschränkungen der Sinne kompensiert werden. Ein aktuelles Forschungsgebiet ist u. a. ein Sensor, der Blinden das Sehen wieder ermöglichen soll (Quelle: An artificial visual neuron with multiplexed rate and time-to-first-spike coding | Nature Communications)

Anwendungsfälle:

  • Reduzierung der Ausbildungsdauer für Chirurgen
  • Personalisierung von Bildungsinhalten in Echtzeit
  • Inklusion von Menschen mit Einschränkungen (z. B. sehen, hören, sprechen)

In einer schnelllebigen Welt können sich jedoch immer wieder neue Themen ergeben, die es zu berücksichtigen gibt. Bleibe auf dem Laufenden, in dem du unseren Blog abonnierst und unsere Serie zur zukunftsbeständigen IT verfolgst.

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