Daten & KI: 10 Trends, die Sie 2025 im Auge behalten sollten

Das Jahr 2025 verspricht für Unternehmen, die das Potenzial ihrer Daten und künstlichen Intelligenz voll ausschöpfen wollen, ein entscheidendes Jahr zu werden. In einer Zeit, in der die digitale Transformation allgegenwärtig ist, sind Innovationsfähigkeit, Prozessautomatisierung und die Antizipation von Kundenbedürfnissen unerlässlich, um sich in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Markt zu behaupten.

Darüber hinaus wird die Anpassung der Mitarbeiterkompetenzen an neue Technologien und digitale Werkzeuge ein entscheidender Erfolgsfaktor sein.

Bei ACT-ON GROUP, und insbesondere in unserer Datenabteilung, haben wir die 10 wichtigsten Trends analysiert, die die Entwicklung von Organisationen und Technologien in den kommenden Monaten beeinflussen werden.

Diese Themen, ob sie nun Cybersicherheit, Datenmanagement oder Benutzererfahrung betreffen, bestimmen, wie strategische Entscheidungen getroffen werden.

1. DIE ENTWICKLUNG GENERATIVER KI-MODELLE

In diesem Jahr erreichen generative Modelle wie ChatGPT eine neue Stufe ihrer Verbreitung in Unternehmen. Diese Tools beschränken sich nicht mehr nur auf die Generierung von Textinhalten, sondern spielen eine Schlüsselrolle in der fortgeschrittenen Datenanalyse.

Diese intelligenten Agenten der Zukunft werden die Arbeit jedoch verändern, indem sie es den Mitarbeitern ermöglichen, sich auf wertschöpfendere Aufgaben zu konzentrieren, während die KI die Automatisierung von Analyseprozessen und Berichten übernimmt.

Unternehmen werden diese Algorithmen nutzen, um dynamische Dashboards zu erstellen, komplexe Prognosen zu entwickeln und die Berichtserstellung zu automatisieren. Diese Integration verbessert die Analysemöglichkeiten und optimiert gleichzeitig die Entscheidungsprozesse. Dieser Trend verdeutlicht einen grundlegenden Wandel im Umgang von Organisationen mit Datenmanagement. ^[1] 

2. DER AUFSTIEG VON DATENMESSUNGEN

Die Datenzentralisierung weicht zunehmend dem Data Mesh, das den Geschäftsteams mehr Kontrolle gibt und so eine verstärkte Zusammenarbeit und schnellere Entscheidungsfindung fördert.^[2]

Jedes Team kann sich nun auf spezifische Aufgaben in seinem Fachgebiet konzentrieren und dabei einheitliche Governance-Regeln einhalten.

Personal-, Marketing- und Finanzabteilungen haben direkten Zugriff auf relevante Informationen.

Dieses verteilte Modell trägt dem Bedarf an Agilität und Reaktionsfähigkeit Rechnung und transformiert das Datenmanagement, indem jeder Beteiligte sowohl Nutzer als auch Mitwirkender wird.

3. VERSTÄRKTE AUFMERKSAMKEIT GEGENÜBER VERANTWORTUNGSVOLLEN DATEN

In einer Welt, in der Cybersicherheit und Datenschutz von entscheidender Bedeutung sind, müssen Unternehmen nachweisen, dass sie Daten und Technologien ethisch und transparent nutzen.

Bis 2025 werden Kennzeichnungen für „ethische Daten“ zu einem Kriterium für Vertrauen werden! ^[3] 

Wer diese Probleme vernachlässigt, verliert das Vertrauen seiner Kunden und Partner. Die Bekämpfung algorithmischer Verzerrungen und die Einhaltung der DSGVO sind unerlässlich. Verantwortungsbewusstes Datenmanagement wird in einem zunehmend überwachten Umfeld unabdingbar sein!

4. AUTOMATISIERUNG DER DATENVERWALTUNG

Angesichts steigender Datenmengen und zunehmender Komplexität investieren Unternehmen in Automatisierungslösungen, um die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.

Im Datenmanagement ermöglichen Datenherkunftsanalyse-Tools, automatisierte Kataloge und intelligente Klassifizierungssysteme die Echtzeitverfolgung von Datenflüssen und reduzieren menschliche Fehler. Diese Entwicklung transformiert die Nutzung von Datenressourcen und gewährleistet deren sichere und effiziente Verwendung.

5. EINE „DATENFORANTE KULTUR“ IM TÄGLICHEN ARBEITSVERLAUF DER MITARBEITER

Daten werden nicht länger ausschließlich Analysten oder IT-Experten vorbehalten sein.

Zunächst ermöglichen Low-Code- und No-Code-Tools auch Mitarbeitern ohne technische Vorkenntnisse, komplexe Informationen zu verarbeiten und so strategische Erkenntnisse zu gewinnen.^[5]

Darüber hinaus fördert diese Demokratisierung eine datenorientierte Kultur, in der jeder Mitarbeiter zu Innovationen und Entscheidungen beitragen kann!

Bei Umsetzung stärkt dieser Ansatz die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens und ermöglicht schnellere und präzisere Entscheidungen.

6. DER BOOM DER ECHTZEIT-DATENPLATTFORMEN

Die Nachfrage nach Technologien zur Verarbeitung von Echtzeit-Datenströmen wächst.

Unternehmen setzen Lösungen ein, die es ihnen ermöglichen, Daten sofort zu erfassen, zu analysieren und zu nutzen. Diese Plattformen spielen eine entscheidende Rolle in Branchen wie E-Commerce, Logistik und Finanzen und verbessern nicht nur die Reaktionsfähigkeit, sondern auch die Benutzerfreundlichkeit. ^[6]

Die Einführung dieser Instrumente ist eine direkte Antwort auf die sich wandelnden Bedürfnisse der Märkte, wo bei der Entscheidungsfindung jede Sekunde zählt.

7. EFFIZIENTERE HYBRIDE VORHERSAGEMODELLE

Durch die Kombination traditioneller Algorithmen mit Deep-Learning-Verfahren ermöglichen Hybridmodelle präzisere Ergebnisse in Bereichen wie Bestandsmanagement und Absatzprognosen.

Diese technologische Entwicklung trägt zur Kostensenkung bei und steigert gleichzeitig die betriebliche Effizienz von Unternehmen. Daher werden diese Modelle für Anwender zu unverzichtbaren Werkzeugen, um den wachsenden Herausforderungen des Marktes zu begegnen.^[7]

8. Datensouveränität als strategischer Hebel

Datenlokalisierung und -verwaltung bleiben zentrale Herausforderungen, insbesondere angesichts immer strengerer Vorschriften. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Daten in Umgebungen gespeichert und verarbeitet werden, die den lokalen Gesetzen entsprechen und gleichzeitig ein hohes Maß an Cybersicherheit gewährleisten.

Dieser Trend zu mehr Datensouveränität findet in einem Kontext statt, in dem internationale Beziehungen die Verwaltung digitaler Technologien in Unternehmen unmittelbar beeinflussen. ^[8]

9. VERBESSERTE ZUSAMMENARBEIT ZWISCHEN MENSCHEN UND KI

Künstliche Intelligenz soll den Menschen nicht ersetzen, sondern sein Fachwissen erweitern.

In diesem Jahr werden Datenteams eng mit Algorithmen zusammenarbeiten, um komplexe Informationen zu interpretieren und strategische Probleme zu lösen.

Diese Zusammenarbeit vereint die analytischen Fähigkeiten der KI mit menschlicher Kreativität und führt so zu beispiellosen Ergebnissen im Projektmanagement.^[9]

10. EIN FOKUS AUF DATENNACHHALTIGKEIT

Nachhaltigkeit betrifft nicht nur Produkte, sondern auch die Dateninfrastruktur.

Unternehmen werden bestrebt sein, ihren ökologischen Fußabdruck zu verringern, indem sie ihre Rechenzentren optimieren und umweltfreundliche Verfahren für Cloud-Speicher einführen.

Dieser Ansatz entspricht den Erwartungen der Nutzer und spiegelt ein wachsendes globales Bewusstsein für die Herausforderungen des Umweltschutzes wider. ^[10]

Dieses Jahr verspricht, ein entscheidender Wendepunkt für Unternehmen zu werden. Wer Datentrends nutzt und strategisch anwendet, bleibt wettbewerbsfähig und innovativ.

Und das alles in einem angespannten makroökonomischen Umfeld mit starkem Wettbewerb – sowohl im Geschäftsleben als auch bei der Rekrutierung von Top-Talenten.

Deshalb empfehlen wir Ihnen, diese neuen Praktiken und Lösungen jetzt einzuführen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern, der perfekt auf die Bedürfnisse von Nutzern und Markt abgestimmt ist. Unternehmen, die diesen Wandel vollziehen, werden einen Vorsprung haben, denn Innovation und Datenanalyse werden im Zentrum strategischer Entscheidungen stehen.

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^{[1] ProactiveAcademy, ChatGPT et l’impact sur les entreprises}

^{[2] IBM,  Qu’est-ce que le Data Mesh ?}

^{[3] OpenDataSoft, Éthique des données}

^{[4] JDN, Data Lineage : définition, principes et outils}

^{[5] AWS, Qu’est-ce que le low-code ?}

^{[6] Databricks, Solutions d'analyse en temps réel}

^{[7] IBM, Optimisation des chaînes d'approvisionnement avec MA}

^{[8] CNIL, RGPD : de quoi parle-t-on ?}

^{[9] Keyrus, lA et interaction humaine}

^{[10] Hellocarbo, Optimisation énergétique des data centers}