Was gibt es Neues im Gartner Hype Cycle 2023 für neue Technologien?

Der Gartner Hype Cycle 2023 identifiziert 25 neue Technologien, die man kennen muss, und ist darauf ausgelegt, Führungskräften in den Bereichen Enterprise-Architecture und technologische Innovation dabei zu helfen, 

• die geschäftlichen Auswirkungen neuer Technologien zu bewerten,

• potenziell transformative Technologien zu untersuchen und erforschen, sowie 

• eine Strategie zu entwickeln, um von diesen Technologien zu profitieren.

Es wird erwartet, dass diese Technologien in den nächsten zwei bis zehn Jahren große Auswirkungen auf Wirtschaft und Gesellschaft haben werden, und vor allem werden sie CIOs und IT-Führungskräfte in die Lage versetzen, das Versprechen der digitalen Unternehmenstransformation zu erfüllen. 

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Da neue Technologien von Natur aus disruptiv sind, ist es entscheidend, die potenziellen Anwendungsfälle und Wege zur breiten Akzeptanz zu verstehen.

„Die Technologien in diesem Hype Cycle befinden sich in einem Früh-, um nicht zu sagen embryonalen Stadium“, sagt Gartner Distinguished VP Analyst Arun Chandrasekaran. „Da unsicher ist, wie sie sich entwickeln werden, erscheint ihre Einführung risikoreich. Dennoch können sie potenziellen frühen Anwendern Vorteile bieten.“

Diese Technologien bieten Möglichkeiten für eine nachhaltige Differenzierung und eine höhere Mitarbeiterproduktivität. Generative KI verfügt zwar über das notwendige Potenzial, um sich von der Konkurrenz abzuheben, aber auch andere aufkommende KI-Techniken bieten ein nicht zu unterschätzendes Potenzial, um das digitale Kundenerlebnis zu verbessern, intelligentere Geschäftsentscheidungen zu treffen und sich von der Konkurrenz abzuheben.

Als Beispiel für aufstrebende KI (Emergent AI) kann generative KI neue abgeleitete Versionen von Inhalten, Strategien, Designs und Methoden generieren, indem sie aus umfangreichen Repositorien mit Inhalten aus der Originalquelle lernt. Sie wird auch weiterhin tiefgreifende Auswirkungen auf das Geschäft haben, darunter auf die Entwicklung von Inhalten und Produkten, die Automatisierung menschlicher Arbeit und die Verbesserung der Kunden- und Mitarbeitererfahrungen, wenn sie in zwei bis fünf Jahren den Mainstream erreicht.

Andere wichtige Technologien der aufstrebenden KI sind:

• KI-Simulation ist die kombinierte Anwendung von KI- und Simulationstechnologien zur gemeinsamen Entwicklung von KI-Agenten und den simulierten Umgebungen, in denen sie trainiert, getestet und manchmal eingesetzt werden können.

• Kausale KI (Causal AI) identifiziert und nutzt Ursache-Wirkungs-Beziehungen, um über korrelationsbasierte Vorhersagemodelle hinauszugehen und KI-Systeme zu erstellen, die Handlungen effektiver vorschreiben und autonomer handeln können.

• Föderales maschinelles Lernen (Federated Machine Learning) zielt darauf ab, einen maschinellen Lernalgorithmus zu trainieren, ohne explizit Datenproben zu teilen, was einen besseren Datenschutz und mehr Sicherheit ermöglicht. 

• Graph Data Science (GDS) ist eine Disziplin, in der datenwissenschaftliche Techniken auf Graphdatenstrukturen angewendet werden, um Verhaltensmerkmale zu identifizieren, die zur Erstellung von Vorhersage- und Prognosemodellen verwendet werden können.

• Neurosymbolische KI ist eine Form der zusammengesetzten KI, die Methoden des maschinellen Lernens (ML) und symbolische Systeme kombiniert, um robustere und vertrauenswürdigere KI-Modelle zu erstellen.

• Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning, RL) ist eine Art von ML, bei der das lernende System nur in Form von positivem Feedback (Belohnungen) und negativem Feedback (Bestrafungen) trainiert wird.

Die Verbesserung der Developer Experience ist für die meisten Unternehmen entscheidend. Die Technologiesuite unter diesem Thema konzentriert sich auf die Gewinnung und Bindung von hochqualifizierten Ingenieuren, indem sie die Interaktion zwischen Entwicklern und den Tools, Plattformen, Prozessen und Menschen, mit denen sie arbeiten, unterstützt.

Die Wertstrommanagement-Plattform (Value Stream Management Platform, VSMP) ist ein Beispiel für eine DevX-Technologie, die darauf abzielt, die End-to-End-Produktlieferung zu optimieren und die Geschäftsergebnisse zu verbessern. VSMPs sind in der Regel toolunabhängig. Sie lassen sich mit vorhandenen Tools verbinden und nehmen Daten aus allen Phasen der Software-Produktentwicklung auf – von den Kundenbedürfnissen bis zur Wertschöpfung. VSMPs helfen Führungskräften in der Softwareentwicklung, durch die Optimierung von Kosten, Betriebsmodellen, Technologien und Prozessen Möglichkeiten zur Verbesserung der Leistung von Softwareprodukten zu identifizieren und zu quantifizieren. Die Plattformen für das Wertstrommanagement werden zwei bis fünf Jahre brauchen, bis sie sich durchgesetzt haben.

Weitere wichtige Technologien für Entwickler sind:

• KI-unterstütztes Software-Engineering, die Verwendung von KI-Technologien und natürlicher Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) zur Unterstützung von Software-Ingenieuren bei der Erstellung, Bereitstellung und Wartung von Anwendungen

• API-zentrierter SaaS,  ein Cloud-Anwendungsdienst, der mit programmatischen Anfrage-/Antwort- oder ereignisbasierten Schnittstellen (APIs) als primäre Zugriffsmethoden konzipiert ist

• GitOps, eine Art geschlossener Regelkreis für cloud-native Anwendungen

• Interne Entwicklerportale, die eine Self-Service-Ermittlung und den Zugriff auf Ressourcen in komplexen, cloudbasierten Softwareentwicklungsumgebungen ermöglichen

• Open-Source Program Office (OSPO), das Kompetenzzentrum für die Entwicklung von Strategien zur Steuerung, Verwaltung, Förderung und effizienten Nutzung von Open-Source-Software (OSS) und Open-Source-Daten oder -Modellen

Diese Technologien konzentrieren sich darauf, wie sich das Cloud Computing weiterentwickeln und zu einem wichtigen Motor für geschäftliche Innovationen werden wird. Sie interpretieren die Cloud neu, machen sie vertikal integrierbar und ermöglichen branchenrelevante Lösungen. Um den Wert von Cloud-Investitionen zu maximieren, sind eine automatisierte betriebliche Skalierung, der Zugang zu cloud-nativen Plattform-Tools und eine angemessene Governance erforderlich.

Cloud-Plattformen für die Industrie veranschaulichen die Pervasive Cloud und zielen auf branchenrelevante Geschäftsergebnisse ab, indem sie die zugrundeliegenden SaaS-, PaaS- und IaaS-Dienste zu einem Gesamtproduktangebot mit zusammensetzbaren Funktionen kombinieren. Dazu gehören in der Regel eine Branchendatenstruktur, eine Bibliothek mit gebündelten Geschäftsfunktionen, Kompositionsinstrumente und andere Plattforminnovationen. IT-Führungskräfte können die Kompositionsfähigkeit dieser Plattformen nutzen, um anpassungsfähig und agil auf die sich beschleunigenden Umbrüche zu reagieren. Es wird fünf bis zehn Jahre dauern, bis die breite Masse sie annehmen wird.

Andere wichtige Technologien in der Pervasive Cloud sind:

• Erweiterte FinOps (Augmented FinOps) automatisiert herkömmliche DevOps-Konzepte wie Agilität, kontinuierliche Integration und Bereitstellung sowie Endbenutzer-Feedback durch die Anwendung von KI und maschinellem Lernen (ML) für die Bereiche Finanzmanagement, Budgetierung und Kostenoptimierung;

• Cloud-Entwicklungsumgebungen (Cloud development environments, CDEs), die einen sofortigen Fernzugriff auf eine in der Cloud gehostete Entwicklungsumgebung mit minimalem Aufwand für die Einrichtung und Konfiguration bieten;

• Cloud-Nachhaltigkeit, mit anderen Worten die Nutzung von Cloud Services zur Erzielung von Nachhaltigkeitsvorteilen in wirtschaftlichen, ökologischen und sozialen Systemen;

• Cloud-Nativität, die sich auf etwas bezieht, das geschaffen wurde, um die Cloud-Merkmale, die Teil der ursprünglichen Definition von Cloud Computing sind, optimal zu nutzen oder zu implementieren, und Fähigkeiten umfasst, die als Service bereitgestellt werden;

• Cloud-out to Edge, ein architektonisches Konstrukt, bei dem eine zentral verwaltete Cloud-Umgebung, in der Regel eine Hyperscale Cloud, Cloud-Service-Funktionen bereitstellt, die auf Edge-Umgebungen ausgeweitet werden; sowie

• WebAssembly (Wasm), eine leichtgewichtige virtuelle Stack-Maschine und ein Binärcode-Format, das für sichere, anspruchsvolle Anwendungen auf Webseiten entwickelt wurde.

Die Technologien in diesem Bereich konzentrieren sich darauf, wie Unternehmen durch die Implementierung von Programmen für Sicherheit und Datenschutz, die den Menschen in den Mittelpunkt stellen, widerstandsfähiger werden können. Sie ermöglichen es Unternehmen, eine Kultur des gegenseitigen Vertrauens und des Bewusstseins für gemeinsame Risiken bei der Entscheidungsfindung zwischen unterschiedlichen Teams zu schaffen.

Das Vertrauens-, Risiko- und Sicherheitsmanagement für KI (AI Trust, Risk and Security Management, AI TRiSM) ist ein gutes Beispiel für menschenzentrierte Sicherheit und Datenschutz. Es gewährleistet eine effektive Steuerung von KI-Modellen in Bezug auf Vertrauenswürdigkeit, Fairness, Zuverlässigkeit, Robustheit, Effizienz und Datenschutz. Dies umfasst Lösungen und Techniken zur Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von Modellen. Es beinhaltet auch die Anomalieerkennung bei Daten und Inhalten, den KI-Datenschutz, sowie den Modellbetrieb. Zudem gewährleistet es die Widerstandsfähigkeit gegen gegnerische Angriffe. Es wird zwei bis fünf Jahre dauern, bis die breite Masse sie annehmen wird.

Andere wichtige Technologien im Bereich der Sicherheit und des Schutzes der Privatsphäre von Menschen sind:

• Cybersecurity-Mesh-Architektur (Cybersecurity Mesh Architecture, CSMA) ist ein neuer Ansatz für die Entwicklung kompatibler, verteilter Sicherheitskontrollen, die die allgemeine Sicherheitseffizienz verbessern.

• Generative Cybersicherheits-KI (Generative Cybersecurity AI) generiert neue abgeleitete Versionen sicherheitsrelevanter und anderer relevanter Inhalte, Strategien, Designs und Methoden, indem sie aus großen Beständen an Originaldaten lernt.

• Homomorphe Verschlüsselung (Homomorphic Encryption, HE) verwendet Algorithmen, um Berechnungen mit verschlüsselten Daten zu ermöglichen und erlaubt es Unternehmen, Daten gemeinsam zu nutzen, ohne die Privatsphäre zu gefährden.

• Post-Quanten-Kryptographie (Postquantum Cryptography, PQC), auch quantensichere Kryptographie genannt, ist ein Algorithmus, der sowohl gegen klassische als auch gegen Quantencomputer-Angriffe sicher ist.

Arun Chandrasekaran ist Distinguished Vice President Analyst, der sich auf die strategische Beratung von CTOs und CIOs konzentriert, um technologische Innovationen in der Unternehmens-IT voranzutreiben.