Illustration Absmeier foto freepik

Der Einsatz von KI in den verschiedenen Unternehmensbereichen und die Vernetzung unterschiedlicher Technologieplattformen zum organisationsübergreifenden Datenaustausch werden im Jahr 2025 zu einem zentralen Erfolgsfaktor werden. Um eine nahtlose Integration unterschiedlicher Systeme und Maschinen entlang der Wertschöpfungskette zu ermöglichen, spielen offene Standards eine Schlüsselrolle. Auch die Automatisierung von Prozessen – beispielsweise für Continuous Compliance – und der Einsatz von Green SaaS werden aus Sicht von Andreas Dangl, Geschäftsführer der Fabasoft Approve GmbH, weiterhin die Treiber für nachhaltigen Erfolg sein.

Cloud-Technologie als Wegbereiter für Innovation: Integrierte RAG-Services und Multi-Cloud-Systeme

Im Jahr 2025 spielen integrierte Retrieval-Augmented-Generation-Systeme (RAG) und die zunehmende Nutzung von Multi-Cloud-Architekturen eine wesentliche Rolle bei der digitalen Transformation von Unternehmen.

Laut Forrester werden Cloud-Anbieter ihren Fokus zunehmend auf integrierte RAG-Services verlagern, um ihre bestehenden Cloud-Services weiter zu optimieren [1]. Diese Technologie ermöglicht es, generative KI-Anwendungen mit einer präziseren Informationsbasis zu versorgen. Durch die smarte Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen und deren Verarbeitung in Echtzeit steigern integrierte RAG-Systeme sowohl die Genauigkeit als auch die Effizienz von KI-basierten Anwendungen.

Multi-Cloud-Systeme sind bereits in der Praxis weit verbreitet, stellen Unternehmen jedoch vor Herausforderungen, wenn sie ohne passende verbindende Software betrieben werden. In einer dynamischen IT-Landschaft müssen Firmen sicherstellen, dass ihre Multi-Cloud-Umgebungen über anpassbare und flexible Schnittstellen miteinander kommunizieren können. Wichtig in diesem Kontext ist das Thema OpenAPI für gemeinsame, offene Industriestandards. Nur so lässt sich die enorme Menge an Daten aus verschiedenen Quellen effizient verarbeiten und in wertvolle Erkenntnisse umwandeln, die für die Entwicklung und das Training von KI-Anwendungen notwendig sind. Eine Multi-Cloud-Strategie ermöglicht es Unternehmen, die besten Services unterschiedlicher Anbieter zu nutzen und gleichzeitig Risiken wie Ausfälle oder Compliance-Probleme zu minimieren [2].

Continuous Compliance: KI und automatisierte Echtzeit-Audits

Die Einführung von kontinuierlichem und automatisiertem Compliance-Management ist ein vielversprechender Ansatz für »Continuous Compliance«, der 2025 in der Praxis vermehrt eingesetzt werden wird. Anstatt auf periodisch durchgeführte Audits zu warten, die mitunter bereits veraltete Informationen widerspiegeln, setzen Unternehmen künftig zunehmend auf die Echtzeit-Überprüfung von Zertifikaten und Compliance-Status. Durch den Einsatz von Programmierschnittstellen (APIs) und Cloud-Diensten können Firmen ihre Auditprozesse kontinuierlich steuern und automatisieren. Die API ist dabei mit hinterlegten Assessment-Regeln verbunden, die die Echtzeitüberprüfung von Compliance-Daten ermöglichen. Ein integriertes Rechte- und Rollensystem stellt sicher, dass nur berechtigte Personen Zugang zu sensiblen Nachweisdaten und Katalogen haben.

Die Integration von KI in diese proaktive Compliance-Umgebung hilft, große Datenmengen zu analysieren und Anomalien zu erkennen, die auf mögliche Compliance-Verstöße hindeuten. Durch Mustererkennung und maschinelles Lernen kann die KI potenzielle Risiken frühzeitig identifizieren und automatisierte Berichte generieren, welche Auditoren unterstützen, schneller fundierte Entscheidungen zu treffen.

Ein innovatives Beispiel für den Einsatz kontinuierlicher Compliance-Methoden ist das EU-Forschungsprojekt EMERALD. Es verfolgt das Ziel, eine automatisierte Compliance-Überprüfung in Echtzeit zu ermöglichen und Unternehmen dabei zu helfen, regulatorische Anforderungen effizienter zu erfüllen und sich somit einen signifikanten Wettbewerbsvorteil zu verschaffen [3].

KI im Qualitätsmanagement: »Predictive Quality« und »Predictive Maintenance«

In Zukunft werden KI-Funktionen im Qualitätsmanagement immer wichtiger. Predictive Quality ist eine der bahnbrechendsten Entwicklungen im modernen Qualitätsmanagement. KI-Algorithmen identifizieren Qualitätsprobleme noch bevor sie entstehen und prognostizieren deren Auftreten präzise. Die KI analysiert dabei kontinuierlich Daten aus der Produktion sowie anderen relevanten Quellen, um Muster und Anomalien zu erkennen, die auf mögliche Qualitätsmängel hinweisen. Diese Frühwarnsysteme in Verbindung mit Methoden wie der Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA) ermöglichen es Unternehmen, schnell zu reagieren und proaktiv Maßnahmen zu ergreifen, um Produktionsfehler oder Reklamationen zu vermeiden.

Im Themenfeld der Predictive Maintenance überwachen KI-Modelle fortlaufend den Zustand von Maschinen und prognostizieren, wann ein Ausfall zu erwarten ist. Durch diese vorausschauende Wartung können Unternehmen gezielte Instandhaltungsmaßnahmen ergreifen, bevor es zu einem Ausfall kommt. Das minimiert nicht nur ungeplante Produktionsstillstände, sondern verlängert auch die Lebensdauer der Maschinen und spart Kosten für Notfallreparaturen.

Die Basis für diese Innovationen ist eine digitale und skalierbare Datenumgebung, die von Cloud-Technologie unterstützt wird. Nur durch die vollständige Digitalisierung und den Abbau von Datensilos können KI-Algorithmen effektiv arbeiten und präzise Prognosen liefern. Unternehmen müssen sicherstellen, dass alle relevanten Daten – sowohl interne als auch aus der Lieferkette – in einem gebündelten System zusammengeführt werden, um der KI eine verlässliche Grundlage für ihre Analysen zu bieten.

Die Verbindung von Cloud-Technologie mit KI ermöglicht ganzheitliche und flexible Computer-Aided-Quality-Systeme (CAQ). Diese sind in der Lage, auf Änderungen entlang der Lieferkette schnell zu reagieren und somit die Qualität der Geschäftsprozesse und letztlich der Produkte zu steigern. Unternehmen, die bereits auf ein Cloud-natives DMS/QMS setzen, profitieren von einem vernetzten Datenmanagement, das den gesamten Lebenszyklus von Produktionsprozessen abdeckt und eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen internen und externen Partnern ermöglicht. Darauf aufbauend, ist KI der Schlüssel zu einer neuen, effizienteren Ära des Qualitätsmanagements.

»Edge AI« & »Agentic AI«: Künstliche Intelligenz nahe am Endgerät

Einer der zukunftsträchtigsten Trends sind KI-Agenten: selbstlernende KI-Einheiten, also kleine KI-gestützte Softwareprogramme, die eigenständig stark spezialisierte Aufgaben erledigen können. Solche intelligenten und selbstlernenden Systeme zur Analyse von großen Datenmengen oder der Optimierung von Abläufen entwickeln sich immer mehr zu einem wichtigen Bestandteil von Geschäftsprozessen. Bisher brauchte es eine Cloud, um die dafür erforderliche Rechenleistung zur Verfügung zu stellen. Edge AI verfolgt einen dezentralen Ansatz und überträgt das Know-how auf die Geräte selbst: Daten werden direkt dort ausgewertet, wo sie entstehen. Dies vermindert den Bedarf an geballter Rechenleistung, unterstützt die Datenhoheit und erhöht die Ausfallssicherheit.

Das Speichern und Verarbeiten großer Informationsmengen ist sehr ressourcenintensiv. Edge AI ermöglicht eine deutliche Senkung dieses Energieverbrauchs, indem nur wichtige Metadaten an einen Server bzw. eine Cloud gesendet und dort gespeichert werden. Beispielsweise durch eine KI-gestützte Vorbereinigung von Maschinendaten. Ein weiterer Vorteil diese Technologie ist die schnellere Datenverarbeitung und stark reduzierte Latenzzeiten.

Science Based Targets: Mit Wissenschaft zum Klimaschutz

Der Klimawandel fordert zunehmend entschlossenes Handeln von Unternehmen. 2025 wird der Druck auf Firmen, klimafreundlich und nachhaltig zu agieren, weiter wachsen. Firmen, die sich an wissenschaftlich fundierten Klimazielen orientieren, leisten einen wichtigen Beitrag zur Dekarbonisierung und zur Eindämmung des Klimawandels. Die Integration von Umwelt-, Sozial- und Governance-Kriterien (ESG) in die Unternehmensstrategie ist mittlerweile ein entscheidender Wettbewerbsfaktor.

Eine der vielversprechendsten Entwicklungen in diesem Bereich sind Green-SaaS-Konzepte. Diese Software-as-a-Service-Solutions ermöglichen es Unternehmen, ihren ökologischen Fußabdruck zu reduzieren, indem sie auf erneuerbare Energien setzen und den Bedarf an Datenlagerung minimieren. Firmen können durch Green SaaS nicht nur ihre eigenen Nachhaltigkeitsziele verfolgen, sondern auch ihre Kunden ansprechen, die zunehmend Wert auf zukunftsorientierte Geschäftspraktiken legen. Insbesondere Unternehmen, die Nachhaltigkeitsmaßnahmen ernsthaft umsetzen, gewinnen umweltbewusste Kunden und verbessern so ihr Markenimage.

Ein besonders effektiver Ansatz zur Erreichung nachhaltiger Klimaziele sind Science Based Targets (SBT). Diese Ziele des Pariser Klimaabkommens von 2015 basieren auf den neuesten wissenschaftlichen Erkenntnissen und bieten Firmen einen klaren Fahrplan, um ihre Treibhausgasemissionen zu reduzieren und somit die globale Erderwärmung auf weniger als zwei Grad Celsius zu begrenzen. Umweltbewusste Firmen wie die Fabasoft Gruppe übernehmen durch ihre Teilnahme am United Nations Global Compact (UNGC) sowie durch die Umsetzung von ESG-Kriterien Verantwortung und setzen sich aktiv für den Klimaschutz ein. Die Anwendung von SBT hilft Unternehmen nicht nur, ihre eigenen Klimaziele zu erreichen, sondern stellt auch sicher, dass ihre Aktivitäten mit den globalen Klimazielen in Einklang stehen [4].

Andreas Dangl – (c) Fabasoft Approve

Andreas Dangl ist Entrepreneur und Geschäftsführer der Fabasoft Approve GmbH. In seiner Funktion unterstützt er Unternehmen aus der Industrie bei der Einführung von KI-gestütztem Dokumenten- und Qualitätsmanagement. www.fabasoft.com/approve

[1] https://www.forrester.com/blogs/predictions-2025-cloud/

[2] https://www.affinis.de/fachartikel/digitale-transformation/it-trends-2025/

[3] https://www.fabasoft.com/de/on-proceco/news/eu-projekt-emerald-der-weg-zu-certification-service-von-cloud-diensten -//- https://www.fabasoft.com/de/news/continuous-compliance-vom-traditionellen-audit-zur-echtzeit-zertifizierung -//- https://www.emerald-he.eu/

[4] https://www.fabasoft.com/de/news/science-based-targets-mit-wissenschaft-zum-klimaschutz

1205 Artikel zu „Trends 2025“

News | Trends 2025 | Cloud Computing | Effizienz | Künstliche Intelligenz

Technologietrends 2025: Cloud, KI und Energieeffizienz

23. Dezember 2024

Rasante Entwicklungen bei Automatisierung, KI und in vielen anderen Bereichen lassen Unternehmen nicht zur Ruhe kommen. Welche Trends sind Strohfeuer, welche Entwicklungen werden langfristig die Wirtschaft und den Technologiebereich prägen? Markus Grau, Enterprise Architect im CTO Office bei Pure Storage, erwartet für das kommende Jahr drei grundsätzliche Entwicklungen: 2025 wird eine strengere Auswahl bei…