Generative KI im Jahr 2026: Realitätscheck & Sicherheitstipps
Es ist 2025, und generative KI ist längst keine Science-Fiction mehr. Diese leistungsstarken Modelle verändern unsere Welt rasant (und nehmen uns nur gelegentlich die Jobs weg). Bei all dem Hype kann man sich leicht mitreißen lassen.
Wie ClearScale CTO Pavel Vasilyev betont: „Die Herausforderung liegt darin, wo und wie wir GenAI anwenden. Den optimalen Einsatzbereich für die GenAI-Integration zu erkennen, ist entscheidend, um den Nutzen zu maximieren und Risiken zu minimieren.“
„Das Interesse an KI und GenAI in Unternehmen ist „durch die Decke gegangen“, behauptet Lemongrass CTO Eamonn O’Neill. „Allerdings ist trotz des großen Interesses die tatsächliche Umsetzung noch sehr gering – das zeigt, dass diese Technologien im Unternehmenssektor noch am Anfang stehen. Ich prognostiziere, dass mit wachsender Vertrautheit der Unternehmen mit den Möglichkeiten von KI die Übernahme an Fahrt gewinnen wird. Dann wird es nicht nur bei grundlegenden Anwendungsfällen bleiben, sondern transformative, KI-getriebene Prozesse werden die Branchenpraktiken und betriebliche Effizienz erheblich beeinflussen können.“
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In diesem Artikel trenne ich den Hype von der Realität und ziehe Bilanz zur generativen KI im Jahr 2025. Welche bahnbrechenden Entwicklungen haben sich durchgesetzt? Können wir aufgeblasene Versprechen entkräften und einen Blick auf spannende zukünftige Möglichkeiten werfen? Werden künstliche Intelligenz-Plattformen uns die Jobs wegnehmen? Finden wir es heraus!
GenAI – Ursprünglicher Hype vs. Realität
Laut Niranjan Ramsunder, CTO von UST, wurde GenAI zunächst als Gamechanger gehandelt, der leistungsstarke KI für alle bereitstellen würde. Versprochen wurden dramatische Verbesserungen in drei Bereichen:
- Erlebnisse ohne menschliches Personal: Intelligentere, schnellere Interaktionen bei von KI unterstützten Kunden- und Mitarbeiterservices.
- Kreative Arbeit: Musik, Bilder und Videos werden durch einfache Eingaben generiert.
- Entwicklerproduktivität: Beschleunigung von Codierung, Tests und Modernisierung.
Die Realität gestaltet sich jedoch langsamer als erwartet. „Unternehmen konzentrieren sich darauf, Wirkung zu messen, Kosten zu steuern und Sicherheit zu gewährleisten. Es ist herausfordernd, GenAI-Initiativen zu skalieren, Kosten im Blick zu behalten und gleichzeitig echten Mehrwert zu liefern“, sagt Niranjan.
Der bevorstehende Machtwechsel
Mit Blick in die Zukunft rechnet Niranjan mit einem Machtwechsel. „Unternehmen, die GenAI effektiv einsetzen, werden einen erheblichen Vorteil erzielen. Der Zugang zu Ressourcen wie GPUs und Top-Talenten konzentriert sich jedoch zunehmend auf einige wenige, gut finanzierte Organisationen.“
Das wird voraussichtlich zu Folgendem führen:
- Allianzen: Führende Unternehmen außerhalb der Techbranche schließen sich mit Technologiegiganten zusammen.
- Pay-to-Play: Kleinere Firmen sind gezwungen, teure Technologien dieser Oligopole zu nutzen.
- Wachsende Wohlstandskluft: Die ungleiche Vermögensverteilung könnte sich weiter verschärfen.
Der anfängliche GenAI-Hype ist einer nüchterneren Herangehensweise gewichen – mit einer Zukunft, die von wenigen mächtigen Akteuren dominiert sein könnte.
Herausforderungen generativer KI
Eine der größten Herausforderungen für CTOs bei der Einführung von GenAI besteht darin, die geeignetsten Anwendungsfälle zu identifizieren.
Wie Pavel betont: „Zu verstehen, „wo und wie“ GenAI sinnvoll integriert wird, ist entscheidend. ClearScale, ein auf Cloud-Dienstleistungen spezialisiertes Beratungsunternehmen, begegnet dieser Aufgabe, indem es Business Cases entwickelt, Risiken bewertet und Proof-of-Concepts erstellt, bevor es Rollouts skaliert. Dieser vorsichtige Ansatz stellt sicher, dass Unternehmen GenAI strategisch nutzen, maximalen Nutzen erzielen und potenzielle Nachteile abwenden.“
Sicherheit bleibt ein zentrales Thema für Unternehmen, die sich auf GenAI einlassen. Pavel unterstreicht die Bedeutung der Absicherung von Trainingsdaten und deren Fehler- und Vorurteilsfreiheit.
„Wie bei jeder App mit Datenbanken oder Datenmanagement erfordert auch die Speicherung von GenAI-Daten höchste Sicherheitsstandards. Daten müssen in allen Stadien – von Beschaffung und Aufbereitung über das Training bis zum operativen Betrieb – sorgfältig geschützt werden, um Risiken wie KI-Lieferkettenangriffe, Datenvergiftung oder Manipulationen durch Prompts zu verhindern.“
Eine Datenstrategie für GenAI entwickeln
Datenmanagement – das Fundament für erfolgreiche KI-Initiativen – erlebt aktuell einen Boom in der Cloud.
„‚Datenbereitschaft‘ und ‚Datenvorbereitung‘ sind hier die Schlüsselbegriffe,“ sagt Pavel V. „Unternehmen können nur dann von ihren Daten profitieren, wenn diese vorbereitet sind. Tatsache ist: Man kann keine Data-Science-Strategie haben, bevor es nicht eine Datenstrategie gibt. Viele IT-Verantwortliche machen den zweiten Schritt vor dem ersten – sie investieren in GenAI, ohne zunächst zu verstehen, wie sie Daten unternehmensweit vereinheitlichen, speichern, analysieren und anwenden können.“
Pavel betont, dass Datenbereitschaft kein universelles Konzept ist. Sie hängt von den spezifischen Geschäftszielen ab. Dennoch bildet eine solide Datenstrategie das Fundament. Diese Strategie sollte die Technologien, Prozesse, Menschen und Richtlinien umreißen, die nötig sind, um die Datenbestände der Organisation effektiv zu verwalten. In einer datengetriebenen Welt ist eine klar definierte Datenstrategie entscheidend, um das Maximum aus den eigenen Informationen herauszuholen.
Eamonn merkt an: „Einige Unternehmen erkunden bereits KI-Anwendungen, insbesondere im Umgang mit unstrukturierten Daten, und erzielen schnelle und wirksame Ergebnisse etwa im Dokumentenmanagement. Diese Anwendung dient als Einstiegspunkt für Unternehmen, die erste Erfahrungen mit KI-Technologien sammeln, bringt greifbare Vorteile und ebnet den Weg für komplexere Einsatzbereiche.“
Mitarbeitermotivation und -befähigung
Neben den technischen Aspekten von Generativer KI ist es ebenso wichtig, die Akzeptanz der Mitarbeiter zu fördern. Eine zentrale Herausforderung für CTOs ist es, die Sorgen der Mitarbeiter über einen möglichen Arbeitsplatzverlust durch Automatisierung zu adressieren.
„Erklären Sie Ihren Mitarbeitern, dass sie nicht durch GenAI ersetzt werden“, ermutigt Pavel. „Das ist kein Risiko für sie, sondern vielmehr gilt: Wer GenAI nicht nutzt, wird von denen ersetzt, die es tun.“
Pavel empfiehlt, diese Diskussion als „so einen "sanften" Auslöser“ zu nutzen, um GenAI als Werkzeug für die berufliche Entwicklung und zur Reduzierung eintöniger Aufgaben zu präsentieren. Indem Unternehmen ihre Mitarbeiter dazu ermutigen, GenAI zu nutzen und sie entsprechend weiterzubilden, entsteht eine positive und produktive Arbeitsumgebung, in der die Mitarbeitenden GenAI als Unterstützung und nicht als Bedrohung wahrnehmen.
Cloud, Hyperscaler und die Zukunft von GenAI
Auch die Hyperscaler-Landschaft hat Einfluss auf die Entwicklung von GenAI. GenAI ist ein zentrales Thema für führende Cloud-Anbieter wie AWS.
„Darüber hinaus möchte ich die Übernahme von VMware durch Broadcom erwähnen," berichtet Pavel V. Broadcoms Plan, alle VMware-Partnerprogramme zu beenden und die Partner in ein exklusives, nur auf Einladung basierendes Broadcom-Partnerprogramm zu überführen, stellt für viele Firmen ein Problem dar. Unter den Partnern herrscht Unklarheit darüber, wie der Zugang zum Broadcom-Programm funktioniert; die VMware-Nutzer tappen im Dunkeln.“
Dennoch kann diese Umwälzung eine Chance bieten, die IT-Infrastruktur neu zu bewerten und die Vorteile von cloudbasierten Lösungen wie AWS zu erkunden, die Kostenersparnisse, Skalierbarkeit und höhere Sicherheit bieten.
Eamonn betont die wachsende Bedeutung der Cloud für GenAI: „Da KI immer stärker in Unternehmensabläufe eingebettet wird, erkunden CTOs dynamischere und robustere KI-Anwendungen in der Cloud – über einfache Automatisierung hinaus – mit dem Ziel, Geschäftsprozesse und Kundeninteraktionen grundlegend zu transformieren. Anstatt etwa teure Spezialchips für KI anzuschaffen, warum nicht auf die Cloud setzen – sie ist viel günstiger, skalierbar und genauso effizient wie lokale Hardware, wenn nicht sogar noch mehr.“
Abschließende Gedanken
Im Verlauf von 2025 haben wir deutliche Fortschritte bei der Einführung von GenAI erlebt. Unternehmen setzen GenAI-Lösungen aktiv um, allerdings herrscht weiterhin eine vorsichtige und sicherheitsbewusste Herangehensweise.
Eamonn wirft mit Blick auf die Zukunft einen interessanten Punkt auf: „Da KI immer mehr Teil der Unternehmensprozesse wird ... zeigen sich potenzielle Auswirkungen von Quantencomputing auf die Datensicherheit. Die Meinung wächst, dass künftige Sicherheitsmaßnahmen auch auf Quantencomputing-Bedrohungen eingehen müssen – was die Bedeutung von cloudbasierten Lösungen mit ihren fortschrittlichen Sicherheitsmöglichkeiten unterstreicht.“
Datenmanagement bleibt eine Hürde auf dem Weg zu einer breiteren Einführung, und die Begeisterung der Mitarbeiter ist entscheidend für einen erfolgreichen Rollout. Dennoch ist das Potenzial von GenAI zur Umgestaltung ganzer Branchen unbestreitbar. Mit weiteren Fortschritten und einem Fokus auf verantwortungsvolle Entwicklung verspricht die Zukunft von GenAI, Branchen grundlegend zu verändern und unsere Arbeitsweise und den Umgang mit Technologie neu zu definieren.
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