Künstliche Intelligenz wird zum neuen Paradigma

Mitarbeiter aus den Fachabteilungen praktisch aller Unternehmen geraten immer mehr in die Rolle von Entwicklern. Sie sollten deshalb geeignete Tools wie Low-Code- bis hin zu No-Code-Development-Plattformen an die Hand bekommen, mit denen sie schnell und ohne Programmierkenntnisse digitale Lösungen erstellen und implementieren können. Dies sowie die Nutzung von "Digital Twins" ist hilfreich, wenn Unternehmen die Time-to-Market reduzieren und näher am Kunden und ihren Anforderungen operieren wollen.

Die technologieübergreifende DigitalisierungDigitalisierung des gesamten Unternehmens und seiner Mitarbeiter steht auf der CIO-Agenda 2020 ganz oben. Bleiben CIOs hier zu passiv, wird ihre Stellung im Unternehmen schnell untergraben werden, weil andere die Initiative ergreifen werden und letztlich auch müssen. Alles zu Digitalisierung auf CIO.de

Denn die Fachmitarbeiter halten den Schlüssel zu einer der drängendsten IT-Fragen in der Hand: Wie lassen sich Daten so aufbereiten, dass sie das Business voranbringen? Die Aufgabe von CIOs liegt hier darin, einen klaren Weg zur Daten-Governance zu weisen. Diese legt fest, wie Daten jeweils erhoben, kontrolliert und verarbeitet werden. Zudem definiert sie die Entscheidungsberechtigungen zwischen den Kernsystemen, den Cloud-Rändern (Fog) und Edge-Systemen. Auch die Themen Cyber SecuritySecurity und ComplianceCompliance müssen dabei neu definiert werden. Alles zu Compliance auf CIO.de Alles zu Security auf CIO.de

Mitarbeiter aus Fachbereichen zu Entwicklern machen und Daten für das Geschäft operationalisieren: diese Kernaufgaben überspannen sämtliche Einzeltrends, die das Jahr 2020 prägen werden.

Künstliche Intelligenz

Weil sich KI massiv auf praktisch alle anderen Themen auswirkt, explodieren die Einsatzszenarien. Die heutigen Verfahren der Advanced AnalyticsAnalytics umfassen die (teil-)autonome Untersuchung von Inhalten und gehen mittlerweile deutlich über die traditionellen Verfahren von Business IntelligenceBusiness Intelligence (BI) hinaus. Über die Verknüpfung neuronaler NetzwerkeNetzwerke entstehen mehrdimensionale Intelligenzen, die ein immer größeres Spektrum von Anwendungsfeldern abdecken können. Ziel ist es, eine Artificial General Intelligence (AGI) zu ermöglichen. Alles zu Analytics auf CIO.de Alles zu Business Intelligence auf CIO.de Alles zu Netzwerke auf CIO.de

Die treibende Technologie dahinter ist zumeist ein adaptives und sich ständig selbst verbesserndes maschinelles Lernen (ML), inklusive visueller Analyse und intelligenter Platform-as-a-Service- beziehungsweise Serverless-Computing-Leistungen. Für eine sicherere Entscheidungsfindung kommt verstärkt "Anti Bias"-KI zum Einsatz: Diese hebt Vor- und Nachteile, Stärken und Schwächen hervor, um so ein wahrscheinliches Verhalten vorherzusagen oder mögliche Abweichungen zu identifizieren. Visual Analytics wiederum eignen sich für die Risikobewertung und -reaktion - um etwa Betrug zu analysieren, Routen zu optimieren oder Ausreißer zu erkennen.

IoT, Edge Computing & Augmented Mobility

Das Internet of ThingsInternet of Things (IoT) stellt einen der Dauerbrenner unter den Top-Trends dar. Dem Thema steht ein weiterer Schub bevor, da die Implementierung des Mobilfunkstandards 5G5G Schritt für Schritt in die Fläche geht. So lassen sich die zahlreichen Geräte und "Dinge", die sich außerhalb von LAN- und WAN-Reichweiten befinden, einfacher und schneller einbinden. Alles zu 5G auf CIO.de Alles zu Internet of Things auf CIO.de

Allerdings müssen sich Unternehmen auch weiterhin in Geduld üben, da der 5G-Rollout - wie schon der von 4G - nur schleppend vorankommt. Es ist davon auszugehen, dass fünf bis zehn Jahre ins Land gehen, bis in Deutschland eine flächendeckende 5G-Abdeckung verfügbar ist.

Dies wird auch zahlreiche Augmented-Mobility-Anwendungen in der Fahrassistenz, Gestenerkennung, Fabrikautomatisierung und Authentifizierung ausbremsen. Ungeachtet dessen kommen in mehr und mehr IoT-Szenarien nun 3-D-Sensorik-Kameras zum Einsatz. Des Weiteren sind 2020 verstärkt Datenbrillen auf dem Markt verfügbar, sodass der Breiteneinsatz von Augmented Mobility eine weitere Hürde nimmt. Für viele Augmented Mobility-Anwendungen reicht 4G jedoch nicht aus. Verzögert sich 5G, bremst dies also auch diese Use Cases und den geschäftlichen Nutzen aus.

Ein weiterer Hemmschuh: IoT-Projekte sind zunächst oft nur klein. Für Service Provider rechnen sie sich jedoch erst, wenn sie breit skalieren und über Ländergrenzen hinweg ausgerollt werden können. Viele Provider sind nicht willens, längere Durststrecken in Kauf zu nehmen, um gegebenenfalls dann doch noch an Großprojekten teilnehmen zu können.

Aus Kostengründen wird IoT das Edge Computing weiter in den Fokus rücken. Zurzeit werden schätzungsweise keine fünf Prozent der im Produktionsumfeld anfallenden Daten ausgewertet. Doch selbst jetzt ist es oft schon zu teuer, diese Daten in der Public Cloud vorzuhalten. Hier kommt Edge Computing ins Spiel und analysiert die Daten dort, wo sie entstehen und stellt sie bei Bedarf auch Anwendern nahe des Edge-Bereichs zur Verfügung - ohne große Latenz. Davon werden zum Beispiel die latenzsensitive autonome Navigation, Fernüberwachung, Gesichtserkennung, Videoanalyse und nicht zuletzt wiederum Augmented-Reality-Anwendungen profitieren.