Reif für die Zukunft? Diese Technologien müssen Sie kennen!

Wenn es um die Zukunftstechnologien geht, sind die großen Themen gesetzt: Nichts führt derzeit an Metaverse, Mixed Reality und natürlich immer wieder Künstliche Intelligenz aka ChatGPT vorbei. Während die ersten beiden Topics vor allem durch die Milliardeninvestitionen zweier Unternehmen befeuert werden, hat es letztgenannte Technologie aus eigener Kraft an die Spitze der Trend-Charts geschafft. Denn obwohl Machine Learning und KI schon seit Jahren in Fachkreisen heiß diskutiert wurden, hat doch die Wucht überrascht, mit der ChatGPT die breite Öffentlichkeit auf das Thema aufmerksam machte.

Seither gilt nichts mehr als unmöglich: KI gilt wahlweise als Wunderdoktor bei der Diagnose seltener Krankheiten oder als üble Bedrohung der gesamten Menschheit, gegen die selbst die thermonukleare Bedrohung wie eine Sandkastenkrise aussieht.

Aber was ist nun wirklich dran? Wie wird die Zukunft Ihres Unternehmens tatsächlich von KI beeinflusst? iBusiness hat die wichtigsten Technologie-Themen untersucht, die in den kommenden fünf Jahren Ihr Unternehmen beeinflussen können. Und: Ja, KI ist ein bestimmender Trend. Aber natürlich nicht der einzige.

Mit diesen Themen müssen Sie rechnen:

1. Applied Observability

Applied Observability ist eine KI-basierte Technologie, die darauf abzielt, relevante Daten in Echtzeit zu analysieren, um Empfehlungen für bestimmte Prozessabläufe zu liefern. Auf diese Weise können etwa Angebote und Preise schneller den Marktgegebenheiten angepasst werden. Gerade bei Produkten oder Dienstleistungen, denen komplexe Abläufe zugrunde liegen und die daher eine genaue Planung erfordern (etwa Personal- und Ressourcenplanung, Marketing und Advertising, Reise oder Touristik), können Entscheidungen besser und schneller getroffen werden.

Aber auch ganze Geschäftsmodelle können davon beeinflusst werden. Ein gerne zitiertes Beispiel ist eine KFZ-Versicherung, die anhand von Echtzeitdaten (zurückgelegte Kilometerleistung, Geschwindigkeit, Brems- und Beschleunigungsvorgänge, Route) das Schadensrisiko berechnet und auf diese Weise die monatliche Versicherungsprämie anpasst.

Allerdings zeigt gerade diese Idee auch die Grenzen eines solchen Geschäftsmodells auf: Solche Geschäftsmodelle können aufgrund sozialen Drucks durchaus funktionieren. Zunächst wählen vor allem diejenigen KundInnen diesen Tarif, die glauben, davon zu profitieren. Im Standard-Tarif verbleiben dagegen die KundInnen mit einem schlechten Risiko, der dadurch teurer werden muss. Dieser ökonomische Druck kann dafür sorgen, dass auch diese Gruppe ihr Verhalten anpasst und den Tarif wechselt. Allerdings ist damit im Kern ein System des Social Scoring angelegt, das nicht sonderlich erwünscht ist. Zumal für viele Verbraucherinnen und Verbraucher fest kalkulierbare Beträge attraktiver sind, als flexibel monatliche Kosten. Nicht umsonst haben sich bei vielen Produktbereichen gerade im Endkundengeschäft Sorglostarife und Flatrates durchgesetzt.

Aussicht: Im geschäftlichen Einsatz lässt sich mit Applied Observability die Entscheidungsfindung beschleunigen und automatisieren. Zuverlässigkeit, Effizienz und Flexibilität können deutlich gewinnen. Applied Observability wird sich langsam und kontinuierlich durchsetzen. Oftmals als Optimierung bereits bestehender Prozesse zum Beispiel in Marketing Automation.

2. AI TRiSM - KI-Vertrauens-, Risiko- und Sicherheitsmanagement

Das Kunstwort "AI TRiSM" steht für Trust, Risk and Security Management von KI-Prozessen. Dieser Aspekt gewinnt vor dem Hintergrund der zunehmenden Verbreitung von KI-Anwendung enorm an Bedeutung. Damit sind längst nicht mehr nur ethische Grundsatzfragen rund um autonomes Fahren oder die Beurteilung der Kreditwürdigkeit gemeint. Je mehr Prozesse innerhalb eines Unternehmens ganz oder teilweise durch Künstliche Intelligenz beeinflusst werden, desto drängender wird die Frage nach Verantwortung und Qualitätssicherung. Entscheidungen müssen schon aus juristischen Gründen jederzeit nachvollziehbar, begründbar und reproduzierbar sein. Aber auch Kapitalgeber und Öffentlichkeit fordern in diesem Punkt Transparenz ein.

AI TRiSM ist dabei weniger eine Anwendung, als ein Framework für KI-Governance, mit der sich Vertrauenswürdigkeit, Fairness, Zuverlässigkeit, Robustheit, Wirksamkeit und (Daten-)Sicherheit sicherstellen lassen. Dazu gehören ebenso Lösungen, Prozesse und Techniken für die Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit der KI-Modelle, wie Prozesse zur Sicherung von Qualität und Compliance sowie zur Bewertung der Risiken.

Getrieben wird die Entwicklung einerseits durch die Unternehmen selbst, die sich absichern müssen. Andererseits durch regulatorische Vorgaben, die derzeit weltweit entstehen. Zuletzt werden aber auch VerbraucherInnen KI-basierte Technologien nur akzeptieren, wenn sie vertrauenswürdig und fair gestaltet sind.

Unternehmen sind daher gefordert, schon jetzt die notwendigen Schritte für einen verantwortungsvollen KI-Einsatz zu bereiten. Es ist absehbar, dass regulatorische Schutzmaßnahmen entwickelt werden. Wer schon jetzt den Boden für eine schnelle Umsetzung ebnet, kann im entscheidenden Moment schneller reagieren. AI TRiSM erfordert derzeit keine Applikation, aber ein funktionsübergreifendes Team aus Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern der Bereiche Recht, Compliance, Sicherheit, IT und Datenanalyse. 

Aussicht: Neben regulatorischen Erfordernissen sprechen auch die Marktbedingungen für eine rasche Berücksichtigung dieser Strategie: Bis 2026 lässt sich nach einer Gartner-Prognose eine 50-prozentige Ergebnisverbesserung von KI-Modellen in Bezug auf Akzeptanz, Geschäftsziele und Nutzerakzeptanz erreichen. AI TRiSM-aktive Unternehmen können Zukunftstechnologien schneller und flexibler nutzen als andere.

3. Digitale Immunsysteme / Cyberresilienz

Bei aller Notwendigkeit, Geschäftsprozesse im Unternehmen weiter zu vernetzen und zu digitalisieren, darf nicht vergessen werden, dass damit die Abhängigkeit von IT und digitaler Technik immer weiter steigt. Die Zuverlässigkeit digitaler Infrastruktur nimmt damit einen immer größeren Stellenwert ein, sowohl weltweit wie im eigenen Unternehmen. Damit steigen die Risiken, die abgesichert werden müssen. Beispielsweise durch digitale Immunsysteme.

Bei einem digitalen Immunsystem handelt es sich um ein aktives System, das Anwendungen und Dienstleistungen vor Anomalien schützt, wie sie beispielsweise als Effekt von Softwarefehlern, Sicherheitsproblemen oder Cyberattacken auftreten (siehe iBusiness Zukunft Cyber-Immunität: Selbstheilungskräfte für digitale Systeme). Digitale Immunsysteme sind dabei Anwendungen aus dem Bereich Applied Observability. Mittels selbstlernender Algorithmen sind sie in der Lage, nicht nur nachgelagert bereits bekannte Angriffsmethoden abzuwehren, sondern eigenständig auffälliges und unnormales Verhalten in den überwachten Systemen zu erkennen. Die Systeme können auf Symptome reagieren, ohne die Angriffsmechanik selbst ändern zu müssen. So können unbekannte Prozesse oder selbst bekannte Prozesse identifiziert werden, die ein ungewöhnliches Verhalten zeigen.

Während herkömmliche, signaturbasierte Sicherheitslösungen vor allem bekannte Sicherheitslücken schließen und bekannte Eindringlinge erkennen können, berücksichtigen digitale Immunsysteme die Möglichkeit, dass ein System allen Maßnahmen zum Trotz kompromittiert sein kann. Dazu muss es den Eindringling nicht erkennen - es genügt, die frühzeitigen Symptome zu entdecken. Im besten Fall entwickelt ein selbstlernender Algorithmus selbst eine schnelle Abwehrstrategie - etwa indem kompromittierte Teile des Netzwerkes abgeschottet und isoliert werden.

Der Philosophie eines digitalen Immunsystems zufolge ist eine erfolgreiche Attacke nicht der Super-GAU, der nicht mehr mit vorgesehenen Methoden kontrolliert werden kann, sondern lediglich der GAU, der bei der Systemplanung noch berücksichtigt wurde. Die automatisierten Abwehrmechanismen erschweren es also dem Angreifer, einen Schaden anzurichten, selbst wenn er das System schon geknackt hat. Die IT ist resilient(er).

Mehr noch: Weil im Konzept eines digitalen Immunsystems die Möglichkeit einer erfolgreichen Attacke vorgesehen ist, gibt es auch Mechanismen, die eine schnelle Heilung ermöglichen. Die Infrastruktur ist im Design so ausgelegt, dass sie Beschädigungen überstehen kann und sich möglichst schnell wieder vollständig herstellen lässt.

Aussicht: Die Notwendigkeit, digitale Infrastruktur besser zu schützen, ergibt sich aus der zunehmenden wirtschaftlichen Abhängigkeit. Ein No-Brainer. Digitale Immunsysteme sind ein entscheidender Schritt in diese Richtung, weil sie einen erfolgreichen Angriff als ein reales Szenario akzeptieren und helfen, den Schaden zu begrenzen. Letztlich handelt es sich um das realistische Eingeständnis, dass es 100%ige Sicherheit nicht gibt und der Schadensfall deswegen einkalkuliert sein muss.

Der Einsatz von KI ist ein Fortschritt - wird aber auch nichts grundlegend daran ändern. Das liegt schon alleine daran, dass nicht einmal "echte" Intelligenz jeden Täuschungsversuch erkennen würde. Oft ergibt sich ein Schwachstelle ja erst daraus, dass eine vorgesehene Funktion von einem vermeintlich autorisierten Prozess zweckentfremdet wird. Dazu muss das Immunsystem nicht einmal überwunden werden. Es kann sogar selbst Teil des Angriffs werden. In der Natur gehen Autoimmunkrankheiten so vor.

4. Cloud-Plattformen, MACH-Systeme für die Industrie

Immer mehr Unternehmen nutzen branchenspezifische Cloud-Plattformen, um die Agilität zu erhöhen, Innovationen zu beschleunigen und die Time-to-Value zu verkürzen. Dazu gehört die Integration von Cloud-Software, Plattform- und Infrastrukturdiensten, die traditionell nach Bedarf erworben werden, mit vorintegrierten und dennoch flexiblen Tools, die auf spezifische Branchenanforderungen zugeschnitten sind.

Befruchtet wird dieser Trend von einem MACH-basierten Design der Unternehmensanwendungen. Darunter versteht man Anwendungen, die schon in der Grundkonstruktion auf Microservices, API-Frameworks, Cloud-Umgebung und eine Headless-Architektur setzen (siehe iBusiness: Wie MACH-Software zum Business-Turbo wird). Bei einer so geplanten Anwendung sind die einzelnen Funktionen jeweils als eigenständige Applikation ausgeführt, die über APIs miteinander kommunizieren. Statt einen gewaltigen Software-Monolithen zu erzeugen, wird eine Vielzahl von Kleinstapplikationen über APIs zu einer Anwendung verwoben. Zudem ist die Funktionsebene vom Frontend entkoppelt, das ebenfalls als eigenständige Applikation realisiert ist. Diese Ansatz ist extrem gut für Cloud-Umgebungen geeignet, weil schon im Grunddesign APIs als Kommunikationsschnittstellen definiert sind. Jeder einzelne Microservice - aus dem am Ende die Gesamtapplikation gewoben wird - kann also irgendwo in der Cloud liegen.

Ist eine MACH-Anwendung gut geplant, kann die Entwicklung enorm profitieren. Gut geplant heißt, dass die einzelnen Microservices optimalerweise einen Geschäftsprozess abbilden und so dimensioniert sind, dass sie von einem kleinen Entwicklerteam in rund einem Monat komplett neu geschrieben werden können.
Auf diese Weise bleibt die Einarbeitungszeit kurz und der zu bearbeitende Code übersichtlich. Es gibt keine versteckten Abhängigkeiten oder Code-Wildwuchs in ungepflegten Bibliotheken. Dadurch sinkt der Kommunikationsaufwand im Team enorm, die Entwicklungszeiten sind extrem kurz und das Testing deutlich vereinfacht. Die Eigenständigkeit und Unabhängigkeit der einzelnen Microservices ist so hoch, dass sogar problemlos die Programmiersprache gewechselt werden kann.

Jede einzelne Funktion einer Anwendung, die in Microservice-Architektur designed wurde, lässt sich zudem per API ansprechen. Dadurch sind diese Lösungen extrem leicht in Drittanwendungen einzubinden - selbstverständlich ebenfalls über die Cloud.

Weitere Vorzüge sind:

• Microservices lassen sich unabhängig voneinander entwickeln, testen und live schalten. Dadurch wird Continuous Delivery möglich.
  
• Die Architektur unterstützt die Arbeit in unabhängigen Teams, die sich flexibel auslagern lassen.
  
• Der geringe Entwicklungsaufwand erleichtert Experimente - sei es eine neue Sprache, ein neues Framework oder eine neue Funktion.
  
• Unbrauchbare Lösungen lassen sich jederzeit mit vertretbarem Aufwand durch eine Neuentwicklung ablösen, ohne dass der Betrieb leidet.
  
• Die Skalierbarkeit des Gesamtsystems gewinnt deutlich, da sich jeder Service unabhängig von anderen Services skalieren lässt.
  
• Microservices kommen der agilen Entwicklung entgegen. Überschaubare Teams, überschaubare Aufgaben und überschaubarer Aufwand minimieren Reibungsverluste.

Ausblick: Egal welches Geschäftsmodell man betrachtet - am Ende sind immer Vernetzung, Verdichtung und Collaboration die wesentlichen Vorzüge, die das Internet einbringt. Insofern ist ein technologischer Ansatz, der eine schnelle und intensive Vernetzung schon im Grunddesign berücksichtigt, beinahe zwingend im Vorteil. Nachteilig ist aber immer die höhere Komplexität, die eine verteilte Architektur mit sich bringt - sowohl im Netzwerk, als auch im Geschäftsmodell. Branchenspezifische Cloud-Plattformen versuchen eine Brücke zwischen beidem zu schlagen.

5. Platform Engineering / Low-Code

Wenn sich Unternehmen ihre digitalen Fähigkeiten ausbauen wollen, bedeutet dies immer auch, die digitalen Fähigkeiten der MitarbeiterInnen zu fördern. Das ist insofern keine einfache Aufgabe, als moderne Softwarearchitekturen immer komplexer werden und Endanwender diese Dienste oft ohne Spezialwissen bedienen müssen. Als Reaktion auf diese Spannungen hat sich das Plattform-Engineering zwischen Diensten und Endbenutzern weiterentwickelt. Auf der Plattform steht ein wiederverwendbarer Satz von Self-Service-Tools, -Funktionen und -Prozessen bereit, der die Entwicklungsarbeit vereinfacht.

Platform Engineering agiert dabei wie eine Middleware zwischen Anwender und Entwicklern. Eine Arbeit, die in vielen Betrieben von einer DevOps-Abteilung übernommen wird, die die Zusammenarbeit von Entwicklern und Betrieb konzeptionell begleiten. Neben dieser Arbeit sind sie meist auch mit operativen Aufgaben, wie der Suche und Pflege von Tools und Arbeitsabläufen, betraut.

Mittels Platform Engineering erhält diese Abteilung eine zentralisierte Plattform mit definierten Tools und Arbeitsabläufen. Dies reduziert die Belastung der Teams, sie können sich wieder vermehrt ihrer Kernaufgabe widmen.

Eine davon kann darin liegen, Low-Code-Plattformen zur Verfügung zu stellen. Dabei handelt es sich um Entwicklungsplattformen, die es ermöglichen, Software mit grafischen Tools und KI-Assistenten zu erstellen, ohne (in größerem Umfang) klassische, manuelle Programmiertechniken anwenden und damit Codes schreiben zu müssen. Software entsteht mithilfe eines visuellen Designers wie nach dem Baukastenprinzip. Erleichtert es Anwendern im Unternehmen, zusätzlich selbst einfache Applikationen zu entwickeln.

Dies hat einige Vorteile für die Unternehmen:

• Im Low-Code-Konzept können auch Experten aus den Fachabteilungen an der Software-Erstellung mitarbeiten, auch wenn sie über kein spezifisches Programmier-Know-how verfügen. Dadurch können Unternehmen den Engpass an Applikationsentwicklern überwinden.
  
  
• Die Nicht-Entwickler (Citizen Developer) können fachspezifisches Know-how ohne Umweg in die Applikationsentwicklung einbringen; dadurch verbessert sich die fachliche Qualität der Anwendungen. Außerdem wird die Zusammenarbeit von fachlichen und technischen Experten erheblich vereinfacht. Missverständnisse durch ungenaue Spezifikationen werden reduziert.
  
  
• Künftige Anpassungen sind einfacher umzusetzen, da Low-Code zu einem höheren Grad selbsterklärend ist. Die Abhängigkeit von Experten, die bestimmte Code-Teile in der Vergangenheit geschrieben haben, wird reduziert.
  
  
• Applikations-Designer können sich viel stärker auf fachliche Fragestellungen konzentrieren. Das verzweifelte, stundenlange Suchen nach einem fehlenden Komma im Code entfällt.
  
  
• Low-Code erleichtert das Prototyping. Es erlaubt die schnelle Erstellung von Prototypen, die man zeitnah durch künftige Anwender testen lassen kann. Low-Code vereinfacht die Erstellung von Prototypen, mit denen Innovation und Akzeptanz bei Endanwendern gefördert werden kann.

Ausblick: Bei Plattform Engineering und Low Code-Plattformen handelt es sich um unterschiedliche Technologien, die aber das selbe Ziel verfolgen: Ein Unternehmen digitaler, schneller und schlagfertiger zu machen und insbesondere die Gräben zwischen IT-Entwicklern und Business-Development zu beseitigen. Dabei geht es nicht nur darum, die Entwicklungsabteilungen zu entlasten und den Flaschenhals, Fachkräftemangel, zu entschärfen, sondern auch darum, dem Business-Development den Zugang zu digitalen Anwendungen zu erleichtern.

6. Nachhaltige Technologien

Bislang hat Green-IT immer noch ganz einfach funktioniert: Einfach einen Vertrag über grünen Strom abschließen, vielleicht noch ein paar (angeblich existierende) Bäumchen pflanzen und schwupps! das Label "klimaneutral" auf die eigene Homepage klatschen. Damit dürfte es in Zukunft immer weniger getan sein. Längst entlarven VerbraucherInnen die Greenwashing-Tricks der Branche und es ist offensichtlich, dass nur derjenige klimafreundlich handelt, der unterm Strich weniger Energie und Rohstoffe verbraucht.

Digitale Technologien sind dabei nicht ganz leicht zu bewerten. Wer an sein Smartphone denkt, rechnet im Kopf vielleicht Herstellungsaufwand und Stromverbrauch im laufenden Betrieb zusammen - aber kaum die Kosten für Cloudspeicher von Fotos und E-Mails, den Energieverbrauch von Streaming- und Social-Media-Portalen, Google- und ChatGPT-Anfragen oder Internet- und Mobilfunkübertragung. Dass hier eine Menge zusammenkommt, hat erstmals der irrsinnige Energieverbrauch der Kryptowährung Bitcoin einer breiten Öffentlichkeit klar gemacht.

Ein weiteres Problem: Oft ist digitale Technik auf den ersten Blick sogar ökologisch sinnvoller. Für eine E-Mail muss außer einer winzigen Menge Energie überhaupt keine Ressource aufgewendet werden, während für einen Brief erst ein Blatt Papier hergestellt, bedruckt, transportiert und schließlich entsorgt werden muss. Allerdings verbraucht der Speicherplatz einer E-Mail jeden Tag etwas Energie. Milliarden jahrelang ungelöschter Mails machen dann schon etwas aus. Noch schlimmer: Der Einspareffekt durch die Digitaltechnik wird meist durch Mehrverbrauch überkompensiert. Wenn eine E-Mail nur ein 20stel der Energie verbraucht, die ein Brief kostet, muss man im Umkehrschluss eben nur 20 mal mehr Mails verschicken und die Einsparung ist beim Teufel.

Ausblick: Digitale Technik ist nicht per se ressourcenschonend. Oft ist der wahre Verbrauch einfach nur schwer messbar. Deswegen wird in Zukunft der Ruf nach einem nachhaltigen Umgang auch mit digitalen Ressourcen sicherlich lauter - zumal zumindest Unternehmen von einer sorgfältigen Programmierung ihrer Systeme sofort profitieren: In Cloud-Umgebungen wird Rechenzeit und Speichernutzung direkt in Rechnung gestellt.