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Welche Technologien bis 2030 relevant sein werden

„Prognosen sind schwierig, vor allem wenn sie die Zukunft betreffen“, sollen je nach Quelle Mark Twain oder Winston Churchill gesagt haben. Wer weiß, was auf einen zukommt, kann sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen – nur, welchen Auguren soll man vertrauen?

(Foto: metamorworks - GettyImages.com)

Hier kommt der Gartner „Hype Cycle for Emerging Technologies“ ins Spiel. Er wird seit 2005 vom US-Beratungsunternehmen Gartner veröffentlicht. Für viele gilt der Hype Cycle als ersehnter Gral der IT-Branche, beantwortet er doch die Frage, wie schnell und auf welche Trends sich der Markt einstellen muss. Mehr als 2.000 Technologiefelder werden in insgesamt 29 Gruppen zusammengefasst als Prognose für die nächsten zehn Jahre dargestellt.

Wie der Gartner Hype Cycle im Detail aussieht, wie man ihn richtig liest und welche Trends er ausweist, finden Sie am Ende des Artikels.

Wie zutreffend ist dieses Orakel? Betrachtet man den historischen Track Record der Analysten von Gartner, kann man eine hohe Treffergenauigkeit bei den Themen, den Trends feststellen. Oftmals liest man im Cycle von Begriffen, die sogar für viele IT-Experten neu sind.

So war beispielsweise Augmented Reality bereits 2005, also schon vor 15 Jahren, auf dem Radar von Gartner und wurde eingestuft, in fünf bis zehn Jahren seinen Höhepunkt in der öffentlichen Wahrnehmung erreicht zu haben. Es gibt zwar aktuell noch wenige marktreife Produkte, aber es liegen viele Geschäftsmodelle vor und mittels Smartphones ist Augmented Reality auch bereits beim Endkunden angekommen. 

Der Tablet-Computer wie dann das erste iPad von Apple aus dem Jahr 2010 wiederum wurde vier Jahre zuvor, 2006, von Gartner als Hype eingestuft und schaffte in den Folgejahren den Sprung in die Produktivität – um so als weltweit erhältliches Mainstream-Produkt wieder aus dem Hype Cycle zu verschwinden.

Bei der Umsetzung gibt es naturgemäß die Hochtechnologieländer, wo die zeitliche Komponente besser zutrifft als in vielen Ländern, die als „Trendfollower“ eingestuft werden – wozu übrigens auch unsere kleine, aber feine Alpenrepublik gehört.

Fünf zentrale Trends

Was bringt der Hype Cycle 2020/2021? Bemerkenswert ist, dass sich pandemiebedingt der technologische Ausblick der Gartner-Auguren beschleunigt hat und nur wenige Technologien aus dem Cycle 2019/2020 ins heurige Jahr überlebt haben, alle anderen angeführten Technologien kommen erst heuer erstmals vor. Diese benötigen somit fünf bis zehn Jahre, bis sie den Grad der Produktivität erreicht haben. Zeit also, um sich zurückzulehnen? Nein, warnen die Experten von Gartner, denn wer Innovation von Produkten oder Dienstleistungen auf seine Fahnen geschrieben hat, muss verstehen, welche Möglichkeiten diese Technologien bieten.

Die zentralen Trends, deren Technologien sich alle in der ersten Phase des Hype Cycle befinden, lauten:

  • Digital Me (das digitale Ich),
  • Composite Architectures (zusammen-
        gesetzte Architekturen),
  • Formative Artificial Intelligence (formative
        künstliche Intelligenz),
  • Algorithmic Trust (algorithmisches
        Vertrauen),
  • Beyond Silicon (über das Silizium hinaus).

Digital Me

Immer mehr Menschen kreieren (auch durch die Isolationsphasen in der Corona-Krise befeuert) eine digitale Version ihrer Selbst bzw. werden sie „digitalisiert“. Damit sind aber nicht bloß Avatare in Games gemeint.
Technologien zur Abstandsmessung (social distancing) oder Apps zur Kontaktverfolgung sind in der breiten Masse angekommen, auch gegen massive Bedenken beim Datenschutz. Videoüberwachung mit Gesichtserkennung ist bereits in einigen Ländern angekommen, das Erkennen des Gesundheitszustands wird hier wahrscheinlich kurzfristig folgen. Kinderkrankheiten bei den App-basierten Devices werden ausgeräumt, zum Beispiel kann die verwendete Bluetooth-Technologie nicht erkennen, ob sich die Kontaktperson etwa isoliert in der Nachbarwohnung befindet. Digitale Gesundheitspässe wie der Impfpass stehen in den Startlöchern – staunend konnten wir Mitteleuropäer die chinesische App sehen, wo nur bei grünem App-Status ein Verlassen der Wohnung oder Einkaufen erlaubt war.

Der Digital Twin spiegelt die physische Präsenz im digitalen Leben wider, vom Home-Office bis hin zum Kundenprofil bei Amazon und Co. Künstliche Intelligenz, eine neue Sensorik, die neben den Schlaftrackern auch unsere körperlichen Zustände erfassen wird, sowie Mixed Reality werden massiv zunehmen. Gartner spricht hier von Bidirectional Brain-Machine Interfaces (BMIs). Diese sollen das direkte Interagieren zwischen Computern und dem menschlichen Hirn erlauben – in beide Richtungen, auch unter Zuhilfenahme von Implantaten.

Begriffe, die polarisieren und bei vielen Menschen Unbehagen auslösen. Aber Technologie an sich ist neutral, es wird darauf ankommen, wie, wofür oder wogegen sie eingesetzt wird.

Composite Architectures

Bei diesem zentralen Trend geht es um nichts anderes als um das richtige Modell, mit dem man in Zukunft das Unternehmen steuern kann. Künftige IT-Infrastrukturen sollen aus Komponenten zusammengesetzt werden, was die Unternehmen modularer machen und es den Verantwortlichen ermöglichen soll, schneller auf veränderte Anforderungen aus dem Business zu reagieren. Beim „Composable Enterprise“ sind die Businessmodelle, die technologische Architektur sowie die Organisation und das Partner-Ökosystem weitgehend modularisiert.

Eine Herausforderung ist der damit verbundene Kulturwandel, der flächendeckend in der Organisation verankert werden muss. Der Wechsel von den vertrauten, aber leider sehr starren Unternehmensstrukturen hin zu einer sich kontinuierlich wandelnden und vor allem – das große eherne Ziel – der sich verbessernden Organisation wird für viele Unternehmen eine (zu) große Barriere sein.

Große monolithische Businessanwendung werden durch „Packaged Business Capabilities“ (PBCs) ersetzt, die eine klare Geschäftsfähigkeit besitzen. Diese Microservices (gekapselt und in einem domänengesteuerten Design) bilden im Zusammenspiel dann die große Businessanwendung, relativ einfache Baugruppen können mit speziellen Tools durch den Anwender selbst zu ihren Applikationen zusammengesetzt werden.

Die Data Fabric wird die Datenbankeinheiten ablösen, wo in einem alternativen Designkonzept das Datenmanagement auf neue Beine gestellt werden wird, denn viele Unternehmen stehen heute bei der digitalen Transformation vor großen Herausforderungen, was das Handling und Management der Daten betrifft. Der Anforderung, möglichst Echtzeit-analysen für Geschäftsentscheidungen zur Verfügung zu haben, stehen steigende Zahlen von Datenquellen und Datentypen und das exponentiell wachsende Datenvolumen entgegen.
Sogenannte „Edge-Systeme“ (wie der neue Mobilfunkstandard 5G und Low-Cost-Single-Board-Computer), vereinfacht gesagt die Rechenkapazität am Rande des Netzwerks, basieren auf System-on-Chip- (SOC-)Systemen und sollen Aufgaben in Maschinen, Fahrzeugen oder Fabriken übernehmen. Dabei geht es darum, Daten vor Ort zu verarbeiten und zu analysieren und erst die Ergebnisse weiter zu transferieren. Der beliebte Raspberry Pi etwa, ein günstiger Ein-Platinen-Computer, mittlerweile in der vierten Generation, ist ein erfolgreiches Beispiel. Fehlende Standards und Sicherheitsfunktionen einer breiten Massentauglichkeit stehen derzeit aber noch entgegen.

Leichtgewichtige Analytics-Funktionen am Netzwerkrand bieten den Vorteil, diese Daten nicht erst ins Data-Center übertragen zu müssen, das verringert Latenzzeiten und erhöht die Effizienz des Data-Centers. Einen Businesscase gibt es schon für vorbeugende Wartung (Predictive Maintainance), wo rechtzeitig vor dem echten Ausfall eines Bauteils dieser gewartet/gewechselt werden kann, ohne Stillstandzeiten zu verursachen.

Formative Artificial Intelligence (AI bzw. KI: Künstliche Intelligenz)

Ist im Cycle 2020 prominent vertreten. Unter formativer AI sehen die Auguren von Gartner ein Set von Algorithmen und ergänzenden Techniken, die sich schnell und dynamisch an verschiedene Situationen anpassen lassen. Dabei sollen neue KI-Modelle entwickelt beziehungsweise AI-Funktionen in anderen Applikationen integriert werden, um so den Einsatz von Künstlicher Intelligenz auf das gesamte Unternehmen auszuweiten.

Anwender eines Internet-Stores etwa sagen, was sie an Funktion und Design haben wollen, und diese Wünsche werden in kürzes­ter Zeit von der AI in einem neuen Store umgesetzt, was gerade für CX-(Customer Experience)-Produkte einen gewaltigen Schub bedeuten dürfte. Dabei geht es weniger ums Design, sondern um die Übernahme ganzer Programmierfunktionen durch die Künstliche Intelligenz, die weniger Fehler machen und effiziente Software ermöglichen soll.

Algorithmic Trust

Technik alleine ist nicht alles. Auch 2020 ist „algorithmisches Vertrauen“ wieder in einem eigenen Block vorhanden. Worum es dabei geht? Es soll die Entwicklung einer Vertrauensarchitektur begleiten.
Warum das notwendig ist? Rufen wir uns nur die Millionen an verlorenen Datensätze, diskriminierende AI-Modelle, die bestimmte Menschen benachteiligen (z. B. Frauen im Bewerbungsprozess) oder Trumps Lieblingsausspruch „Fake News“ sowie Videos in Erinnerung. All das hat das Vertrauen vieler Menschen in die Digitaltechniken erschüttert.

Die Technologie dahinter ist Secure Access Service Edge (SASE). Das beschreibt eine neue Sicherheitsarchitektur, in der Sicherheit als Service gedacht und ausgeliefert wird. Dreh- und Angelpunkt für den Grad der Absicherung bilden Identitäten, das kann ein Notebook sein oder der IoT-Sensor an einer Maschine in einer Fab­rikhalle, natürlich auch ein natürlicher Nutzer.

Beyond Silicon

Silizium findet sich im Perio­densystem unter der Ordnungszahl 14. Ohne dieses Halbmetall geht in der Elektronik nur wenig. Auch in Zukunft? Höher, schneller, weiter – und vor allem exponentiell, lautet doch das Motto in der Informationstechnologie.

„Über das Silizium hinaus“ steht dabei stellvertretend für die Frage, was danach kommt. Genauer gesagt, stellt es die Frage nach dem Trägermaterial Silizium, auf dem z.B. Prozessoren aufgebaut sind. Immer feinere Strukturen im Nanometerbereich sorgten regelmäßig für Leistungsschübe, die häufiger als früher an ihre Grenzen stoßen. „DNA-Computing“ (also DNA und biochemisch ähnliche Strukturen) soll zukünftig die Rechengrundlage bilden. Biologisch abbaubare Sensoren etwa in Lebensmitteln oder Medikamenten sollen Wirkketten abbilden. Graphit- oder Kohlenstoff-Nanoröhren sollen in hexagonalen Wabengittern die Post-Silizium-Ära einläuten.

So liest man den Gartner Hype Cycle

Die Y-Achse des Koordinatensystems zeigt den Grad der Erwartung an diesen Trend. Auf der X-Achse sind die produktiven Einsatzmöglichkeiten zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dargestellt. Die einzelnen Abschnitte im Detail:

  • „Innovation Trigger“ (Innovationsauslöser): Ein möglicher technologischer Durchbruch startet. Frühe Proof-of-Concept-Geschichten und Medieninteressen lösen eine erhebliche Publizität aus. Oft existieren keine verwendbaren Produkte und die wirtschaftliche Lebensfähigkeit ist nicht bewiesen.
  • „Peak of Inflated Expectations“ (Gipfel oder Höhepunkt der überzogenen Erwartungen): Es gibt zwar erste Erfolge, aber die Begeisterung über die neue Technologie schürt Enthusiasmus und überzogene Erwartungen, Kinderkrankheiten werden überdeckt.
  • „Trough of Disillusionment“ (durch das Tal der Desillusionierung/Ernüchterung): Auf die Begeisterungswelle folgt der Katzenjammer. Probleme und Schattenseiten der neuen Technologie kommen ans Licht, die hohen Erwartungen werden ordentlich gedämpft. Hersteller scheitern. Die Investition wird nur fortgesetzt, wenn die überlebenden Anbieter ihre Produkte zur Zufriedenheit der Early Adopters verbessern.
  • "Slope of Enlightenment“ (Hang/Pfad der Erleuchtung): Die neue Technologie wird in dieser Phase realistisch(er) eingeschätzt, Vorteile, aber auch die Grenzen werden erkannt. Weitere Beispiele dafür, wie die Technologie dem Unternehmen zugutekommen kann, kristallisieren sich heraus und werden umfassender verstanden. Produkte der zweiten und dritten Generation stammen von Technologieanbietern. Mehr Unternehmen finanzieren Piloten; konservative Unternehmen bleiben vorsichtig.
  • „Plateau of Productivity“ (Plateau der Produktivität): Die neue Technologie ist anerkannt, akzeptiert und Marktrelevant. Anwender verstehen die Funktion(en) und wissen sie zu ihrem Vorteil einzusetzen. Die Technik entwickelt sich weiter und wird immer solider.
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