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Die 6 aktuellen und zukünftigen generativen KI-Trends und Prognosen für 2025

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Last updated on
February 17, 2025

A QUICK SUMMARY – FOR THE BUSY ONES

Generative KI-Trends für 2025

Robotische Prozessautomatisierung (RPA)

  • Ziel: Ersetzen Sie sich wiederholende Aufgaben durch KI für natürlichere und genauere Aktionen.
  • Beispiel: UiPath - ein Tool zur Geschäftsautomatisierung mit großartigen Integrationsmöglichkeiten.

AR und VR

  • Ziel: Verbessern Sie virtuelle und erweiterte Realitätserlebnisse mithilfe von KI.
  • Beispiel: Roblox - eine Plattform für benutzergenerierte, immersive 3D-Bilder mit fast 60 Millionen täglichen Nutzern.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

  • Ziel: Menschliche Sprache für Anwendungen wie Chatbots und Sprachassistenten verstehen und verarbeiten.
  • Beispiel: Affe lernen - ein generatives KI-Tool ohne Code für die Textanalyse.

Autonome Fahrzeuge und intelligente Verkehrssysteme

  • Ziel: Verbesserung der autonomen Fahr- und Transportsysteme mithilfe von KI.
  • Beispiel: Waze - liefert personalisierte Routenempfehlungen in Echtzeit auf der Grundlage der Benutzerpräferenzen.

Generative KI im Gesundheitswesen

  • Ziel: Revolutionieren Sie das Gesundheitswesen mit KI-gestützten Lösungen für die Arzneimittelentwicklung, Patientenüberwachung und mehr.
  • Beispiel: Direkte Verschiebungen - eine Plattform, die Kliniker mit Stellenausschreibungen zusammenbringt.

Generative KI in der Bildung

  • Ziel: Transformieren Sie die Bildung, indem Sie personalisierte Lernerfahrungen und KI-gestützten Unterricht schaffen.
  • Beispiel: Character.ai - eine Chatbox, die es Benutzern ermöglicht, mit KI-generierten Charakteren und historischen Figuren zu chatten.

Generative KI im E-Commerce

  • Ziel: Verbessern Sie den Einzelhandels- und E-Commerce-Sektor durch KI-gestützte Inhaltserstellung, Kundenkommunikation und mehr.
  • Beispiel: Die Magie von Shopify - ein Tool, das E-Commerce-Produktbeschreibungen schreibt.

TABLE OF CONTENTS

Die 6 aktuellen und zukünftigen generativen KI-Trends und Prognosen für 2025

Trends in der generativen KI

Künstliche Intelligenz (KI) gibt es schon seit geraumer Zeit, aber ihr jüngstes Wachstum war geradezu bemerkenswert. Unter ihren vielen Varianten hat sich Generative KI als eine der bedeutendsten herausgestellt.

Aber was genau ist Generative KI? Generative KI ist eine Art von KI, die sich auf die Erstellung verschiedener Arten von Inhalten konzentriert. Sie generiert originelle Ergebnisse, indem sie auf Mustern und Erkenntnissen basiert, die aus der Analyse ähnlicher vorhandener Inhalte gewonnen wurden.

Beispiele für generative KI-Inhalte sind:

  • Text (Copywriting, Blogbeiträge, E-Mails, Webseiteninhalte, Anschreiben, Artikel usw.)
  • Bilder (hyperrealistische Bilder, Fotos, Infografiken, Diagramme, Logo, Lebenslauf usw.)
  • Sprache (Voiceover, Hörbücher — in mehreren Sprachen und Stimmen)
  • Video (realistische Videos, Werbematerial, Tutorials usw.).

Stand der generativen KI heute

Generative KI ist eine der sich am schnellsten entwickelnden Arten von KI, die bereits branchenübergreifend breite Akzeptanz gefunden hat.

Ein Boom für Generative KI begann Ende 2022, direkt nach dem Start von Chat GPT. Nur fünf Tage später hatte sich das Tool von Open AI bereits durchgesetzt eine Million Nutzer. Auch die Suchränge begannen rasant zu wachsen — Anfang Februar 2023 erreichte der Begriff „generative künstliche Intelligenz“ 100 Indexpunkte. Kurz darauf folgten die nächsten Technologiegiganten, wobei Googles Bard das ikonische Beispiel war.

Schauen wir uns nun einige Statistiken an, die den aktuellen Entwicklungsstand der generativen KI-Landschaft belegen:

Quelle: Statista
  • Das beeindruckendste Wachstum der CAGR kann beobachtet werden in Asien-Pazifik, insbesondere in China und Indien, wo die Adoptionsrate von KI bereits erreicht ist 60%.
  • Bis 2025 30% Der Anteil der ausgehenden Nachrichten, die von großen Organisationen versendet werden, wird synthetisiert, und zwar ab 2% im Jahr 2022.
  • Bis 2025 wird generative KI Folgendes ausmachen 10% aller produzierten Daten, mit weniger als 1% im Jahr 2022.
  • 67% der IT-Führungskräfte priorisieren den Einsatz generativer KI innerhalb der nächsten 18 Monate, während dies zu einer Top-Priorität für 33%.

Die 6 wichtigsten generativen KI-Trends

Was sind also die wichtigsten prognostizierten Trends für 2024? Schauen wir uns die 6 wichtigsten Prognosen an, die die Marktlandschaft für generative KI im kommenden Jahr revolutionieren könnten.

Robotische Prozessautomatisierung

Eines der Hauptziele generativer KI ist es, sich wiederholende Aufgaben zu ersetzen. Und das passiert bereits — KI wird als Teil intelligenter Automatisierungstools in Roboter und Automatisierungssysteme integriert.

Dank generativer KI kann die RPA-Technologie menschliche Aktionen wie Klicken und Tippen natürlicher und genauer nachahmen oder sogar kreativere und komplexere Aktionen ausführen. Dies kann zu einer zunehmenden Einführung solcher Tools in allen Branchen führen, darunter Gesundheitswesen, Finanzen, Fertigung, Logistik und mehr.

Beispiele:

  • UiPath: eine Geschäftsautomatisierung, die großartige Möglichkeiten für Integrationen bietet.
  • Automation Anywhere: eine Cloud-native RPA-Plattform, die intelligente Automatisierung bietet.
  • SS&C Blue Prism: Das Tool, das kognitive Technologien und Natural Language Processing in der Unternehmensautomatisierung nutzt.

AR und VR

AR und VR sind selbst bereits starke Trends, aber in Kombination mit KI wird ihr Potenzial noch attraktiver. KI kann in VR eingesetzt werden, um realistischere Umgebungen zu erzeugen, Avatare zu erstellen, die menschliches Verhalten widerspiegeln, oder verwendet werden, um persönlichere virtuelle Erlebnisse zu erzielen. AR- und VR-Tools, die auf generativer KI basieren, können in den Bereichen Bildung, Unterhaltung, Marketing und mehr eingesetzt werden.

Beispiele:

  • Roblox: Eine Plattform für benutzergenerierte, immersive 3D-Bilder, die bereits täglich von fast 60 Millionen Benutzern verwendet wird.
  • NVIDIA: Das Unternehmen, das Chat GPT in sein System integriert hat, um seinen Benutzern die Erstellung von 3D-Modellen und 3D-Umgebungen zu ermöglichen.
  • Blockade Labs Skybox: Das Unternehmen, das die Erstellung von 360-Grad-Welten auf der Grundlage von Texteingaben und Eingabeaufforderungen ermöglicht.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Natural Language Processing (NLP) ist ein Begriff im Zusammenhang mit KI, der zum Verstehen und Verarbeiten der menschlichen Sprache verwendet wird. Dazu gehören Spracherkennung, Textanalyse, Übersetzungen, Textgenerierung in verschiedenen Sprachen und mehr. Es wird in Anwendungen verwendet, die menschliche Interaktionen und Kommunikation unterstützen — wie Chatbots und Sprachassistenten. NLP wurde bereits in vielen Branchen eingesetzt, darunter Vertrieb und Marketing, Kundenservice, Finanzen, IT und Personalwesen.

Beispiele:

  • Monkeylearn: ein generatives KI-Tool ohne Code für die Textanalyse.
  • AI Writer 2.0: ein Tool zur Erstellung ansprechender, SEO-freundlicher Inhalte.
  • TLDR This: Zusammenfassung von Artikeln, Online-Texten und Dokumenten.

Autonome Fahrzeuge und intelligente Verkehrssysteme

Das Gebiet des autonomen Fahrens ist der nächste Bereich der Einführung generativer KI mit hohem Potenzial. Es wird prognostiziert, dass die generative KI in der Automobilindustrie Folgendes erreichen wird 2,1 Milliarden US-Dollar bis 2032. Generative KI kann hauptsächlich bei der Erstellung realer Szenarien für Trainingszwecke sowohl für Fahrer als auch für autonome Fahrzeuge eingesetzt werden.

Beispiele:

  • Waze: Das Tool, das personalisierte Routenempfehlungen in Echtzeit auf der Grundlage der Benutzerpräferenzen liefert, um die Verkehrssicherheit zu verbessern.

Generative KI im Gesundheitswesen

Einige Branchen verzeichnen ein schnelles KI-Wachstum, und das Gesundheitswesen ist ein Paradebeispiel. Generative KI nimmt hier erhebliche Veränderungen vor und eröffnet Möglichkeiten in Bereichen wie der Arzneimittelentwicklung, personalisierten Behandlungsplänen, der Patientenüberwachung, der Erstellung von medizinischen Berichten, der Telemedizin und vielem mehr.

Beispiele:

  • DirectSchifts: Plattform, die Kliniker mit Stellenausschreibungen zusammenbringt.
  • Ouva: Eine Plattform, die das Verhalten von Patienten überwacht und vor Risiken warnt.

Weitere Beispiele für die generative KI-Landschaft im Gesundheitswesen finden Sie in unserem Artikel: Generative KI im Gesundheitswesen: Anwendungsfälle und kommende Lösungen.

Generative KI in der Bildung

KI bietet sowohl Lehrern als auch Schülern neue Möglichkeiten und verändert die Art und Weise, wie wir Wissen vermitteln und aufnehmen. Ihre Wirkung geht weit über das Schreiben von Aufsätzen hinaus. KI kann personalisierte Lernerfahrungen schaffen und Unterricht geben, ohne dass ein menschlicher Lehrer involviert sein muss.

Beispiele:

  • Character.ai: eine Chatbox, die es ermöglicht, mit KI-generierten Charakteren und historischen Figuren zu chatten.
  • Prof. Jim: eine Anwendung, die Lehrbücher und Wikipedia scannt, um immersive Online-Lektionen zu erstellen.
  • Numerade: Eine Anwendung, die personalisierte Lernpläne erstellt, indem sie Lernstile, Stärken, Schwächen und Präferenzen analysiert.

Generative KI im E-Commerce

Der Einzelhandels- und E-Commerce-Sektor ist der nächste, der von der Einführung generativer KI profitieren wird. Es wird prognostiziert, dass der Markt für KI im Einzelhandel mit einer jährlichen Wachstumsrate von wachsen wird mehr als 30% bis 2028. Die Technologie kann auf verschiedene Arten eingesetzt werden, z. B. bei der Erstellung von Inhalten, der Automatisierung und Personalisierung der Kundenkommunikation, beim Visual Merchandising, bei der Gestaltung von Displays im Geschäft und auf anderen Wegen.

Beispiele:

  • Shopify Magic: das Tool, das E-Commerce-Produktbeschreibungen schreibt.
  • Stylitics: Eine App, die Outfitkombinationen und Empfehlungen erstellt.

Machen Sie sich bereit für 2025: Generative KI-Marktlandschaft

Wie können Sie sich also auf die Chancen und Herausforderungen von 2024 vorbereiten? Lassen Sie uns über Risiken und Chancen sprechen, die mit Trends in der generativen KI verbunden sind.

Risiken generativer KI

Da die Akzeptanz von KI weiter zunimmt, gibt es immer mehr kritische Stimmen, die Bedenken äußern und über potenzielle Gefahren diskutieren. Die Risiken hängen hauptsächlich mit Ethik, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Haftung, Cybersicherheit und schlechter Datenqualität zusammen.

Die begründeten Zweifel werden aufgeworfen von IT-Entscheidungsträger selbst:

  • 71% der Befragten befürchten, dass generative KI neue Sicherheitsbedrohungen für ihre Daten mit sich bringen wird
  • 66% glauben, dass ihre Mitarbeiter nicht über ausreichende Fähigkeiten verfügen, um KI-Tools zu verwenden
  • 59% äußern Bedenken über das Fehlen einer einheitlichen Datenstrategie.

Tatsächlich stehen viele Verbraucher KI trotz ihrer großen Beliebtheit weiterhin skeptisch gegenüber:

  • 70% der Nichtnutzer geben an, dass sie KI verwenden würden, wenn sie mehr über die Technologie wüssten
  • 64% wünschen sich, dass KI sicherer ist
  • 72% der Verbraucher geben an, dass es wichtig ist, dass sie sich vor dem Kauf über die KI-Richtlinien des Unternehmens im Klaren sind.

Außerdem fast zwei Drittel der Menschen in den USA will die Umsetzung der KI-Vorschriften in naher Zukunft. Dieser Trend wirft Fragen zur ungewissen Zukunft der KI-Entwicklung und ihrem Potenzial für eine uneingeschränkte Nutzung auf. Die Richtungen, die er einschlagen könnte, lassen sich nur schwer vorhersagen.

Möglichkeiten für generative KI

Trotz der offensichtlichen Risiken kann Generative KI immer noch einen erheblichen Beitrag zur Weiterentwicklung verschiedener Branchen leisten und birgt ein erhebliches Geschäftspotenzial. Schauen wir uns einige Branchendaten an:

  • Bis jetzt nur 6 Unternehmen im Bereich der generativen KI haben sie es geschafft, den Status eines Einhorns zu erreichen, was bedeutet, dass sie mehr als 1 Milliarde US-Dollar wert sind (mit OpenAI, Hugging Face und Jasper als Beispiel).
  • Das Feld Generative KI hat bereits erhalten 1,7 Milliarden $ der VC-Finanzierung in den letzten drei Jahren.
  • 33% von mehr als 250 Unternehmen im Bereich der generativen KI haben noch keine Finanzierung von außen erhalten.

Dies bedeutet natürlich, dass der Bereich der generativen KI noch jung ist und viel Raum für Innovationen bietet. Anleger, die diese Chancen nutzen möchten, stehen jedoch vor der größten Herausforderung, Wege zu finden, um die Risiken zu überwinden oder zu reduzieren und in der Lage zu sein, ihr Publikum zufrieden zu stellen.

Trends in der generativen KI: Die Zusammenfassung

Trotz berechtigter Zweifel ist es zu spät, um die KI-Revolution zu stoppen. Die neueste Version von Salesforce Bericht über den Stand der IT fand heraus, dass 86% der IT-Führungskräfte erwarten, dass generative KI bald eine herausragende Rolle in ihren Unternehmen spielen wird, und dass 57% von ihnen glauben, dass Generative KI ein „Game Changer“ ist.

Wie können Sie diese Gelegenheit optimal nutzen? Behalten Sie die wichtigsten generativen KI-Trends im Auge und stellen Sie sicher, dass Ihre Idee umsetzbar ist, bevor Sie mit der Entwicklung fortfahren. Wenn Sie den Rat oder die Unterstützung eines erfahrenen Partners benötigen, zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren.

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Olga Gierszal
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IT-Outsourcing-Marktanalyst und Redakteur für Softwaretechnik

Enthusiast für Softwareentwicklung mit 8 Jahren Berufserfahrung in der Technologiebranche. Erfahrung im Outsourcing von Marktanalysen, mit besonderem Schwerpunkt auf Nearshoring. In der Zwischenzeit unser Experte darin, technische, geschäftliche und digitale Themen auf verständliche Weise zu erklären. Autor und Übersetzer nach Feierabend.

Matt Warcholinski
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Chief Growth Officer

Ein Serienunternehmer, leidenschaftlicher Forschungs- und Entwicklungsingenieur mit 15 Jahren Erfahrung in der Technologiebranche. Teilt sein Expertenwissen über Technologie, Startups, Geschäftsentwicklung und Marktanalysen.

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