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Gartner Hype Cycle 2025 Diese KI-Innovationen treiben die Entwicklung voran

Von Berk Kutsal 2 min Lesedauer

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Im „Hype Cycle 2025“ für KI rücken KI-Agenten und AI-Ready Data in den Mittelpunkt. Gartner sieht den Trend weg von reiner generativer KI hin zu skalierbaren Grundlagen.

Gartner nennt KI-Agenten und AI-Ready Data als zentrale Trends 2025 – Der Fokus liegt auf skalierbare Grundlagen statt reiner generativer KI (Hype Cycle Stand August 2025).(Bild: Gartner)
Gartner nennt KI-Agenten und AI-Ready Data als zentrale Trends 2025 – Der Fokus liegt auf skalierbare Grundlagen statt reiner generativer KI (Hype Cycle Stand August 2025).
(Bild: Gartner)

Laut dem aktuellen Gartner Hype Cycle für Künstliche Intelligenz (KI) nehmen KI-Agenten und AI-Ready Data die Spitzenposition am „Peak of Inflated Expectations“ ein. Beide Technologien zählen laut den Analysten zu den am schnellsten voranschreitenden Entwicklungen des Jahres 2025. Der Fokus verschiebt sich damit weg von generativer KI (GenAI) als dominierendem Thema hin zu den technischen Voraussetzungen für eine nachhaltige Skalierung von KI-Anwendungen.

Haritha Khandabattu, Senior Director Analyst bei Gartner, sagt: „Die Investitionsbereitschaft in KI bleibt hoch. Gleichzeitig verschiebt sich der Fokus zunehmend auf Anwendungen, die operative Skalierbarkeit und Echtzeitanalysen ermöglichen.“ Damit zeichne sich eine allmähliche Abkehr von GenAI als zentralem Thema ab und eine Hinwendung zu den grundlegenden Voraussetzungen für eine nachhaltige Umsetzung von KI, etwa KI-fähigen Daten und KI-Agenten.

KI-Agenten im Fokus

KI-Agenten sind autonome oder teilautonome Software-Einheiten, die mithilfe von Verfahren wie Large Language Models Aufgaben in digitalen oder physischen Umgebungen ausführen. Sie nehmen ihre Umgebung wahr, treffen Entscheidungen und leiten Aktionen ein, um definierte Ziele zu erreichen. Der Einsatz erfordert jedoch eine präzise Auswahl der Anwendungsfälle, da kein KI-Agent universell einsetzbar ist. Laut Gartner hängt der Nutzen stark vom Kontext ab, in dem die Systeme eingesetzt werden.

Unter AI-Ready Data versteht Gartner Datensätze, die für den Einsatz in KI-Anwendungen optimiert sind. Die Eignung lässt sich nur im Kontext eines konkreten Anwendungsfalls bestimmen, was neue Ansätze im Daten-Management erfordert. Ziel ist es, Genauigkeit und Effizienz zu erhöhen, Vertrauen zu sichern, Risiken und Compliance-Probleme zu vermeiden, geistiges Eigentum zu schützen und Verzerrungen oder Halluzinationen zu minimieren.

Neben diesen beiden Schwerpunkten nennt Gartner zwei weitere Technologien, die derzeit ebenfalls den Höhepunkt überzogener Erwartungen erreicht haben:

  • Multimodale KI bezeichnet Modelle, die verschiedene Datentypen wie Text, Bild, Audio und Video gleichzeitig verarbeiten. Durch die Integration unterschiedlicher Quellen können diese Modelle komplexe Zusammenhänge besser erfassen als Systeme, die nur auf einen Datentyp beschränkt sind.
  • AI TRiSM (Trust, Risk and Security Management) umfasst technische Ebenen, die Unternehmensrichtlinien für alle KI-Anwendungen unterstützen und durchsetzen. Ziel ist es, Governance, Vertrauenswürdigkeit, Fairness, Sicherheit, Zuverlässigkeit, Datenschutz und Schutz personenbezogener Daten sicherzustellen. Gartner betont, dass herkömmliche Kontrollen nicht ausreichen, um die spezifischen Risiken von KI zu adressieren

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