Hintergrund

Unternehmen befassen sich zunehmend mit dem geschäftlichen Mehrwert ihrer KI-Investitionen. Sie achten immer mehr darauf, bei welchen Herausforderungen GenAI eine gute Lösung bringt und wo traditionelle KI-Technologie und interpretierbares maschinelles Lernen die Alternative sind. Tatsächlich sind mehr als 80 Prozent aller KI-Systeme, die heute in Unternehmen im Einsatz sind, keine GenAI.

Java mag mittlerweile 30 Jahre alt sein, doch die bewährte Programmiersprache bildet immer noch das Fundament zahlreicher geschäftskritischer Anwendungen. Um aktuellen Entwicklungen und Trends nachzuspüren, hat Azul im Rahmen des "2025 State of Java Survey and Report" mehr als 2.000 Java-Experten auf der ganzen Welt befragt. Die wichtigsten Ergebnisse gibt es hier im Überblick.

In einer Gartner-Studie¹ aus dem Jahr 2024 gaben zwei Drittel der Befragten an, dass Kunden zögern, wenn es um den Einsatz von KI im Kundenservice geht. Dies stellt Unternehmen vor ein Dilemma, da sie zunehmend auf KI setzen, um Kosten zu senken, Einblicke in Geschäftsprozesse zu gewinnen und mit innovativen Technologien auf dem neuesten Stand zu bleiben, während sie gleichzeitig die Kundenzufriedenheit aufrechterhalten.

eco - Verband der Internetwirtschaft e.V. übernimmt das Projektmanagement für das neu gestartete Projekt FACIS im Rahmen der europäischen Infrastrukturinitiative IPCEI-CIS/8ra . FACIS steht für das Konzept der Federation Architecture for Composed Infrastructure Services und wird seit November 2024 für die kommenden zwei Jahre vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) mit rund 6,8 Millionen Euro gefördert.

Scott Zoldi, KI-Visionär und Chief Analytics Officer bei Fico, sieht aktuell folgende fünf KI-Trends: Erkenntnis in Unternehmen reift: Nicht jede KI ist eine GenAI. Unternehmen befassen sich zunehmend mit dem geschäftlichen Mehrwert ihrer KI-Investitionen. Sie achten immer mehr darauf, bei welchen Herausforderungen GenAI eine gute Lösung bringt und wo traditionelle KI-Technologie und interpretierbares maschinelles Lernen die Alternative sind. Tatsächlich sind mehr als 80 Prozent aller KI-Systeme, die heute in Unternehmen im Einsatz sind, keine GenAI.

Die Entwicklung und Adaption von Künstlicher Intelligenz in Deutschland geht einigen viel zu langsam. Ist das wirklich so? Tatsächlich haben wir die KI weder verschlafen noch mutwillig ein- und ausgebremst. Aber es gibt eine Reihe von Besonderheiten, die der Nutzung von KI als Wirtschaftsfaktor nicht förderlich sind.

Norwegen und Dänemark warnen vor US-Cloud-Anbietern. Werden Deutschland und weitere europäische Länder diesem Beispiel folgen? Wann werden Regeln zum Datenschutz verschärft und wie können Unternehmen diese Hürde meistern?

Die sich zunehmend verschärfende Energieknappheit stellt Industrie, Haushalte und Politik vor enorme Herausforderungen. In einigen Branchen führt dies bereits dazu, dass Produktionskapazitäten gedrosselt werden. Vor diesem Hintergrund geraten auch Rechenzentren ins Blickfeld, die als digitale Infrastrukturen der modernen Gesellschaft zwar eine zentrale Rolle spielen, aber auch als besonders energieintensiv gelten.

Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) wird 2025 zum Standardwerkzeug der deutschen Wirtschaft. Nahezu acht von zehn Unternehmen (79 Prozent) setzen die Technologie ein oder haben es vor. Der Fokus liegt allerdings auf der Optimierung und nicht auf der Transformation des Geschäfts. Lediglich 46 Prozent der Entscheider sind der Meinung, dass es mittelfristig neue, vollständig KI-basierte Geschäftsmodelle geben wird.

Automatisierung am Arbeitsplatz, kombiniert mit Artificial Intelligence (AI), GenAI, Machine Learning (ML) und Orchestrierung, ermöglicht Unternehmen, Arbeitsabläufe auf ein neues Level zu heben. Durch diese Technologien lassen sich skalierbare, anpassungsfähige Geschäftsprozesse schaffen, die auf langfristige Ziele ausgerichtet sind.

Eine von Arcserve beauftragte unabhängige Befragung unter IT-Führungskräften ergab, dass 80 Prozent schon einmal von Ransomware betroffen waren. Während 82 Prozent der Betroffenen angaben, dass sie den Schaden innerhalb von 48 Stunden beheben konnten, war dazu knapp ein Fünftel nicht in der Lage. Problematisch ist auch, dass bis zu 30 Prozent der Daten bei einem erfolgreichen Ransomware-Angriff nicht wiederhergestellt werden konnten.