"Technology-Talk": Diese Gartner Trends setzen sich nicht durch

Während einige der Trends im Hype Cycle das Potenzial haben, die Welt zu verändern, werden sich andere nicht durchsetzen. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die Gartner Tech Trends 2024, die sich nach der Einschätzung unserer Expert:innen nicht durchsetzen werden. Was für Thomas Wenninger, Martin Giesswein und Gerhard Kürner heuer wahrscheinlich in den "Hype-Graben" fallen wird lesen Sie hier.

1. AI TRiSM (AI Trust, Risk and Security Management / KI-Vertrauen-, Risiko- und Sicherheitsmanagement)
2. CTEM (Continuous Threat Exposure Management / kontinuierliche Gefährdungsverwaltung)
3. Nachhaltige Technologie
4. Platform Engineering (Plattformentwicklung)
5. KI-gestützte Entwicklung
6. (vertikale) Cloud-Plattformen für die Industrie
7. Intelligente Anwendungen
8. Demokratisierte generative KI
9. Technologieunterstützte vernetzte Belegschaft
10. Maschinenkunden (Machine Customers)

*Kurze Erklärungen zu den Trends finden Sie am Ende des Artikels.

LSZ: Welche/r Trend(s) wird sich nicht durchsetzen und warum?

Martin Giesswein, Digital Humanist

Platform Engineering hat gemäß meiner Erfahrung die größten Stolpersteine vor sich, weil es eine Architekturtransformation der Unternehmens-IT braucht. Meine Annahme ist, dass diese zu kostspielig und langwierig ist. Ich gehe eher langfristig von einer KI-gesteuerten Middleware aus, die IT-approvte Services den Fachabteilung zur Verfügung stellen wird.

Thomas Wenninger, Thomas Wenninger, MIBA Group, COO of IT/Digitalization

Obwohl das Konzept der Maschinen als Kunden interessant ist, könnte es sein, dass es sich nicht in dem Maße durchsetzt, wie Gartner vorhersagt. Der Erfolg dieses Trends hängt stark von der Fähigkeit der Unternehmen ab, Produkte zu entwickeln, die in der Lage sind, als autonome Kunden zu agieren, und von der Akzeptanz dieser Produkte durch Verbraucher und Unternehmen. Es könnte auch regulatorische Hürden geben, die die Umsetzung dieses Trends behindern.

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Gerhard Kürner, Vice Chairman AI Upper Austria

Demokratisierte KI, Technologiegestützte Mitarbeiter und Maschinenkunden setzen sich meiner Meinung nach vorerst nicht durch. Das Thema der Demokratisierung der generativen KI ist seit ihrem breiten Aufkommen (z.B. seit ChatGPT) ein Dauerthema. Aber entweder haben sie zuerst Organisationen im Wachstum erobert oder sie waren sehr erfolgreich. Am Ende des Tages ging es um Geld und damit um geschlossene Systeme, die weder offen noch demokratisch sind. Das wird sich in naher Zukunft nicht ändern. Außerdem werden die Modelle selbst nicht mehr so wichtig sein.

Technikgestützte vernetzte Belegschaften gab es mit der Erfindung des Personal Computers in den 80er Jahren und mit der breiten Einführung des Mobiltelefons in den 90er Jahren. Und zu keinem Zeitpunkt kam es zu einer drastischen Vernetzung in den Unternehmen. Das wird sich auch jetzt nicht so schnell ändern. Und für Maschinenkunden ist es einfach noch viel zu früh.

1. AI TRiSM: AI Trust, Risk and Security Management / KI-Vertrauen-, Risiko- und Sicherheitsmanagemen:

AI TRiSM sind Mechanismen für KI-Modelle und -Anwendungen, mit denen Unternehmen sicherstellen können, dass ihre zum Teil neu integrierten KI-Systeme gesetzeskonform, fair und zuverlässig sind und Datenschutzrichtlinien einhalten. Es ist ein „Lösungspaket, mit dem Sie die Bereitstellung von KI effektiver schützen und eine KI-Governance etablieren können.“ (Gartner)

2. CTEM: Continuous Threat Exposure Management / kontinuierliche Gefährdungsverwaltung

Bei CTEM werden fortlaufend Cyberangriffe simuliert, um zu verhindern, dass potenzielle Schwachstellen ausgenutzt werden. Das fünf-Stufen-Programm (Scoping – Discovery – Prioritization – Validation – Mobilization) geht Sicherheitsbedrohungen proaktiv an und stärkt so die Widerstandsfähigkeit von Organisationen gegenüber Cyberangriffen.

3. Nachhaltige Technologie

Darunter versteht man laut Gartner zum einen das Framework digitaler Lösungen, die ESG-Ergebnisse vorantreiben. Zum anderen optimiert der Einsatz nachhaltiger Technologie Kosten, Energieleistung und Asset-Nutzung. „Nachhaltige Technologie ermöglicht neue Geschäftsmodelle und technologiegestützte Produkte, um Kunden einen besseren Service zu bieten.“ Autumn Stanish, Gartner Principal Analyst

4. Platform Engineering (Plattformentwicklung)

Soll das zentrale Problem der Zusammenarbeit zwischen Softwareentwicklern und -betreibern lösen. Platform Engineering modernisiert die Bereitstellung von Unternehmenssoftware, vor allem im Bereich der digitalen Transformation von Unternehmen.

5. KI-gestützte Entwicklung

Der Einsatz von Generativer KI in Unternehmen steht an sich nicht mehr zur Debatte. Laut Gartner wird sich der Einsatz von KI-Codierungsassistenten für Softwareeentwickler bis 2028 stark erhöhen was zur Folge hat, dass die Produktivität der Entwickler gesteigert wird. Die Frage ist dabei, welche Entwicklungstools eingesetzt werden, um das Unternehmen effektiv nach vorne zu bringen und was dabei beachtet werden muss – beispielsweise beim Einsatz von unternehmensfremden Large Language Models wie ChatGPT oder Google Bard.

6. (vertikale) Cloud-Plattformen für die Industrie

Kombination von Software-, Plattform- und Infrastruktur (SaaS-, PaaS- und IaaS)-Funktionen, um anpassungsfähige und relevante Branchenlösungen anzubieten und Geschäftsinitiativen zu beschleunigen.

7. Intelligente Anwendungen

Der Einsatz von KI in Apps, um eine personalisierte, adaptive Nutzeroberfächen anzubieten. Davon profitiert die User Experience und die so gewonnenen Einblicke und Erkenntnisse können von den Unternehmen für Anaylsen und Reportings genutzt werden.

8. Demokratisierte generative KI

Laut Gartner einer der disruptivsten Trends dieses Jahrzehnts. Ein demokratischer Zugang zu Informationen und Fähigkeiten entfaltet das Potenzial, Aufgaben zu automatisieren, Produktivität zu steigern, Kosten zu senken und neue Wachstumschancen zu eröffnen.

9. Technologieunterstützte vernetzte Belegschaft

Beschleunigung Entwicklung neuer (digitaler) Fähigkeiten für alle Positionen in einem Unternehmen sowie den Onboarding-Prozess neuer Mitarbeiter und fördert intelligenteres Arbeiten.

10. Maschinenkunden (Machine Customers)

Dabei handelt es sich um die Möglichkeit für Unternehmen, sich ihre eigenen Kunden zu schaffen. Diese vernetzten Produkte, die sich wie Kunden verhalten können, werden zukünftig bedeutender werden als die Einführung des digitalen Handels.