Die Top 5 Tech-Trends für 2022

Bild: 123rf/Fractal Verlag

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Im Zusammenhang mit technischen Innovationen und neuen Geschäftsmodellen kristallisieren sich aktuell fünf Technologietrends heraus, die 2022 zum Gamechanger werden. Dies ergab eine Umfrage unter 1000 IT-Beraterinnen und Berater.

Laut der Umfrage der Management- und Technologieberatung Bearingpoint werden folgende fünf Tech-Trends im nächsten Jahr besonders im Fokus stehen:

  1. Responsible Artificial Intelligence (AI)
  2. Cloud at the Edge
  3. Cybersecurity Mesh
  4. Embedded Data & Analytics
  5. Vernetzte Sensoren und Maschinen

Stefan Pechardscheck, Globaler Leiter Technology bei Bearingpoint: „Wir befinden uns in Sachen technologische Innovationen und Geschäftsmodelle mitten in einer Revolution. Diese zwei Bereiche kann man auch nicht (mehr) voneinander trennen. Alle fünf Technologie-Trends für 2022 sind Gamechanger. Sie bringen Vorteile für die Wettbewerbsfähigkeit, erhöhen die Effektivität von Abläufen und Lösungen und können jeweils die Grundlage für neue Geschäftsmodelle bilden. Klar ist: Unsere Kunden können alle diese Technologien zu ihrem Vorteil nutzen.“

Hier die wichtigsten Ergebnisse:

Responsible AI
Anwendungsfälle für verantwortungsvolle künstliche Intelligenz (KI) haben inzwischen einen hohen Reifegrad erreicht und sind schon weit verbreitet. Deshalb müssen sie nun verstärkt kritisch hinterfragt werden. Es reicht nicht mehr aus, dass KI-Systeme gut funktionieren – ihre Vorhersagen müssen auch fair und gegenüber Kunden sowie Aufsichtsbehörden leicht erklärbar sein. Es entstehen Systeme und Best Practice-Verfahren, die diese Anforderungen an robustere und bessere KI-Lösungen erfüllen. Tomas Chroust, Data & Analytics and AI Leader in der GSA Region bei Bearingpoint: „Durch die verstärkte Präsenz und Maturität der KI werden gesetzliche sowie moralische Werte und Prinzipien zunehmend notwendiger. Einige Anwendungsfälle wurden mit Daten trainiert, welche einen „Bias“ (Vorurteil) enthielten und entsprechend zu unfairen KI-Anwendungen führten. Dadurch kann das Vertrauen in die KI-Anwendungen beeinträchtigt und schlimmstenfalls durch Fehlentscheidungen Menschenleben gefährdet werden. Um Black-Box-Modelle und deren Schlussfolgerungen und Vorhersagen vollständig zu verstehen, sind Governance-Massnahmen und Prinzipien erforderlich. Gleichzeitig muss die Robustheit und Erklärbarkeit der KI-Modelle gewährleistet werden, um einen gesetzeskonformen und vertrauenswürdigen Marktauftritt zu gewährleisten."

Cloud at the Edge
Souveräne Clouds und Edge Computing-Anforderungen gehören zu den neuen Herausforderungen für die CTOs. Die Einführung von Cloud-Systemen hat sowohl IT-Organisationen als auch Governance- und Betriebsmodelle (FinOps, CloudOps-Funktionen) verändert. Rechenkapazitäten sollten näher am Nutzer sein und Ressourcen für die Echtzeitverarbeitung und Souveränitätsanforderungen bereitgestellt werden. Edge-Computing und souveräne Clouds bilden nun ein Gegengewicht zur extremen Cloud-Zentralisierung.

Cybersecurity Mesh
Cybersecurity Mesh ist ein verteilter Architekturansatz für eine skalierbare, flexible und zuverlässige Cyber-Kontrolle. Hier wird ein dezentraler Ansatz für die Netzwerksicherheit mit individuellen Perimetern für jeden Zugangspunkt verfolgt, anstelle eines traditionellen, allumfassenden Top-Down-Ansatzes. Das Netz-Mesh verlagert den Schwerpunkt vom Schutz eines traditionellen IT-Perimeters (analog zum Modell einer „ummauerten Stadt“) hin zu einem modulareren Ansatz, der die Richtlinien-Orchestrierung zentriert, die Durchsetzung der Cybersicherheit aber verteilt.

Embedded Data & Analytics
Erfolgreiche Unternehmen verfolgen einen ganzheitlichen Ansatz und binden Daten und Analysen kontinuierlich in ihr Geschäft ein. Sie haben zudem ein Auge auf neue Trends und passen sich diesen entsprechend an. Dabei bewegen sie sich aber immer entlang einer Roadmap mit Initiativen und Anwendungsfällen, die sie zu ihren Zielen führen. Unternehmen müssen umsetzbare Anwendungsfälle definieren und priorisieren und mit einem ganzheitlichen Plan arbeiten. Ohne solche Anwendungsfälle und einen entsprechenden Plan wird die Datenanalyse nicht weit führen.

Vernetzte Sensoren und Maschinen
Vernetzte Sensoren und Maschinen führen uns in eine Welt, in der vieles gemessen werden kann und auch gemessen wird. Die Kombination von Sensor-Daten und leistungsstarken Analysen in der Edge- und Cloud-Umgebung wird dabei zum Sprungbrett für Innovationen und belastbare Zukunftsprognosen.