Die Top 5 Tech-Trends für 2022

Welches sind die fünf wichtigsten Tech-Trends im kommenden Jahr? IT-Spezialisten in Europa, den USA und China haben ihre Favoriten im Rahmen einer breit angelegten Online-Umfrage nominiert. Das Thema «Artificial Intelligence» schwingt erwartungsgemäss oben auf.

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

  • Responsible Artificial Intelligence (AI)
  • Cloud at the Edge
  • Cybersecurity Mesh
  • Embedded Data & Analytics
  • Vernetzte Sensoren und Maschinen

Stefan Pechardscheck, 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 Game-Changer. Sie bringen Vorteile für die Wettbewerbsfähigkeit, erhöhen die Effektivität von Abläufen und Lösungen und können jeweils die Grundlage für neue Geschäftsmodelle bilden.»

Die Ergebnisse der BearingPoint-Umfrage zu den fünf wichtigsten IT-Trends für 2022 lauten in Kurzform wie folgt:

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 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

Durch die verstärkte Präsenz und Maturität der KI werden gesetzliche sowie moralische Werte und Prinzipien zunehmend notwendiger.

Tomas Chroust, Data & Analytics, BearingPoint

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.

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