Deloitte Tech Trends 2025

Eine allgegenwärtige Basis-Technologie, die wir so selbstverständlich nutzen wie heutzutage Elektrizität oder das Internet: Diesen Status wird KI mit großer Wahrscheinlichkeit in einer nicht allzu fernen Zukunft erreichen. Im privaten Bereich ebenso wie bei der Arbeit wird KI unsere technologische Welt umfassend verändern, intuitiver und smarter machen, personalisierter, schneller und effizienter. Entsprechend untersucht der neue Tech Trends Report innovative Anwendungen von KI und Generativer KI nicht einfach nur als ein besonders wichtiges Trend-Thema unter anderen. Vielmehr erläutert die Studie zugleich, wie KI nun auch in fast allen anderen Technologie-Bereichen zu einem entscheidenden Treiber für Innovation und Effizienz wird, und wo sich das heute schon konkret abzeichnet.

Die neue Ausgabe folgt dabei der etablierten Systematik der Report-Reihe und fächert die Trends in die sechs übergreifenden Makro-Dimensionen der Informationstechnologie auf, die als langfristige Wirkkräfte den Fortschritt bestimmen. Dazu gehören einerseits die technologischen Innovations-Dimensionen Interaktion, Information und Computation, andererseits die operativen Umsetzungs-Dimensionen Technologie-Strategie, Core-Modernisierung und Cyber Security. Bei jedem Trend stellt der Report zunächst die Ausgangslage und aktuell schon realisierte Ansätze vor („Now“). Außerdem werden neue Ansätze erklärt, die derzeit implementiert werden („New“) oder in absehbarer Zukunft auf den Plan treten dürften („Next“). Die detaillierten Trend-Insights von Deloitte-Expert:innen werden im Report durch Einschätzungen kompetenter Entscheider:innen aus führenden Unternehmen ergänzt und erweitert. Im Folgenden geben wir einen komprimierten Überblick jener Fokusthemen des Reports, die aus Sicht deutscher Unternehmen besonders relevant sind.

Fokusthema GenAI: Die nächsten Stufen der KI-Revolution

Seit dem breiten Marktstart Ende 2022 haben GenAI-Chatbots auf Basis von Large Language Models (LLMs) eine regelrechte KI-Revolution ausgelöst. Sie ist längst auch in der großen Mehrzahl der Unternehmen angekommen, allerdings nur zu einem Teil im regulären operativen Betrieb. Für eine weitergehende Skalierung von GenAI arbeiten viele Organisationen aktuell unter anderem an der Verbesserung der hierfür notwendigen Datengrundlage, etwa im Hinblick auf Zugriff, Verfügbarkeit und Sicherheit von Daten. Zugleich erkunden sie neue KI-Ansätze, beispielsweise für Use Cases, in denen LLMs – etwa wegen ihrer hohen Ressourcenanforderungen – nicht zielführend sind. 

Eine besonders effiziente Option für solche Fälle stellen Small Language Models (SLMs) dar. Statt auf riesigen Datenmengen wie LLMs werden sie nur mit spezifisch kuratierten kleineren Dokumentensammlungen trainiert. Im Vergleich zu LLMs sind sie daher viel weniger anspruchsvoll in punkto Energieverbrauch und Rechenleistung. Unternehmen können spezialisierte SLMs für verschiedene Einsatzzwecke trainieren und nutzen, auch Technologie-Anbieter entwickeln derzeit solche Lösungen. Eine weitere wichtige neue GenAI-Option sind multimodale Modelle, die eine Interaktion in verschiedenen Medien erlauben – Text-, Audio- und Video-Daten können ein- und ausgegeben werden. Zudem analysiert der Report die innovative KI-Entwicklungsstufe Agentic AI, die gerade von den ersten Anbietern und Organisationen eingeführt wird. KI-Agenten sind anders als die bekannten GenAI-Chatbots nicht darauf beschränkt, einen Output in Form von Texten oder Medieninhalten zu produzieren. Sie können demgegenüber auch eigenständig handeln, etwa indem sie komplexe Aufgaben übernehmen und autonom ausführen. Agentic AI geht über Sprachmodelle hinaus und stützt sich auf „Action Models“. Die KI-Agenten sind aber ebenso wie GenAI-Chatbots mit Prompts in natürlicher Sprache zu steuern.

Agentic AI dürfte in den kommenden Jahren und Jahrzehnten erhebliche Veränderungen mit sich bringen, beispielsweise in der Arbeitswelt. Für dezidierte Aufgabenbereiche im Unternehmen können spezifische Agenten mit unterschiedlichen Rollen aufgesetzt und vorgehalten werden, die ihrerseits autonom digitale (KI-)Tools nutzen. Mehrere Agenten lassen sich zu Teams zusammenfassen und kommunizieren untereinander, diese Konversationen werden aktuell noch von Menschen überprüft. Im Report finden sich neben vielen weiteren Insights zu diesen Ansätzen auch Überlegungen zu den Auswirkungen von Agentic AI auf Arbeitsplätze und Rollen in der Organisation, zu Sicherheit und Datenschutz, zu Energie- und Ressourcenbedarf und zu effizienterem KI-Training durch neuronale Netzwerke (Liquid Neural Networks). Wesentlich für eine erfolgreiche Realisierung des Potenzials von KI wird es jedenfalls sein, dass Führungskräfte im Rahmen der Transformation überkommene „Best Practices“ überdenken und durch zukunftsweisende „Next Practices“ ersetzen, die auf die neuen Rahmenbedingungen der KI-Ära abgestimmt sind.

Fokusthema Business of Technology: KI als Hebel für neue IT-Strategien

Vor dem Hintergrund der KI-Revolution wandelt sich die Ausrichtung der IT-Funktion fundamental. War der Bereich bislang ein zentraler Treiber der digitalen Transformation, so weitet sich sein Fokus jetzt auf die KI-Transformation im Unternehmen. Durch einen innovativen, produktiven KI-Einsatz leisten CIOs Pionierarbeit für die ganze Organisation und inspirieren andere Führungskräfte zu transformativen Initiativen. 

Welche Auswirkungen hat das auf den IT-Bereich selbst? GenAI wird nun verstärkt für die effiziente Entwicklung genutzt, das Engineering löst sich immer weiter von bisherigen manuellen Aufgaben im Software-Entwicklungszyklus. Der Code selbst wird zunehmend von AI-Assistenten erzeugt, zur Qualitätssicherung erfolgt eine Überprüfung durch Menschen (Human-in-the-Loop-Prozess) . IT-Kräfte widmen sich nun verstärkt der Architektur, der Orchestrierung und der Code-Überprüfung. Da die entsprechenden KI-Skills in den eigenen Teams und auf dem Arbeitsmarkt weiterhin knapp sind, greifen Unternehmen zu Upskilling-Ansätzen, für die wiederum KI-basierte Trainingsmethoden zum Einsatz kommen. Ebenso helfen KI-Tools bei der Kostenoptimierung etwa von Cloud-Diensten (Cloud Financial Operations, FinOps). Die KI-basierte Automatisierung der Infrastruktur ermöglicht zudem einen wesentlich effizienteren, flexibleren Betrieb. Allerdings müssen auch neuartige Cyber-Risiken durch GenAI adressiert werden. Insgesamt werden IT-Arbeitskräfte dank KI deutlich mehr Kapazität für anspruchsvollere Aufgaben mit einem höheren Wertbeitrag zur Verfügung haben, wobei sie auch zunehmend eigenes Business-Verständnis einbringen müssen. Die Produktivität des Bereichs erhöht sich signifikant. Der Wandel der IT-Funktion könnte so weit gehen, dass sie mit ihren fortgeschrittenen KI-Fähigkeiten einen internen, hoch effizienten „IT-as-a-Service“ -Ansatz für die gesamte Organisation ermöglicht. In einem Ausblick führt der Report aus, welche weitreichenden Implikationen diese Entgrenzung der Technologie-Funktion haben könnte.

Fokusthema Core-Modernisierung: Intelligente Kernsysteme dank KI

Die Modernisierung von Kernsystemen und Enterprise Resource Planning (ERP) ist keine neue Priorität für Unternehmen, beispielsweise wenn es um die zunehmende Konvergenz von IT und operativer Technologie (OT) im Rahmen von Industrie 4.0 geht. Doch durch die Integration von KI-Fähigkeiten bekommt die Core-Modernisierung nun eine völlig neue Dynamik. Innovative KI-Ansätze verändern die bisherige Rolle des ERP als monolithischem Zentralsystem und „Single Source of Truth“ in der Organisation grundlegend. KI ermöglicht dabei nicht nur die Automatisierung von Routine-Aufgaben, sondern auch die Neugestaltung und Optimierung von Core-Prozessen. KI-Tools können zukünftig mit dem ERP interagieren und erlauben es Nutzer:innen, Informationen aus dem gesamten Unternehmen zu nutzen, um bessere Lösungen zu finden.

Für die KI-basierte Core-Modernisierung sind einige wichtige Voraussetzungen und Hürden zu berücksichtigen: Neben der Verfügbarkeit der nötigen Technologien und Skills zählen hierzu insbesondere eine robuste Daten-Governance, die Herstellung von Vertrauen in der Belegschaft und ein effektives Management der nun deutlich komplexeren Architektur. Kritisch ist außerdem eine planvolle strategische Einbettung der neuen Fähigkeiten. Der Aufwand lohnt sich aber, denn durch die zunehmende KI-Durchdringung und die Integration von Agentic AI ermöglicht das modernisierte Core-System dem Unternehmen viel flexiblere, agilere und schnellere Handlungsentscheidungen. Während auch in Zukunft zentrale ERP-Ansätze vorherrschen werden, dienen sie nun zugleich als Plattform für die vielfältigen KI-Ansätze. Die Kernsysteme und die darin enthaltene Business-Logik werden damit letztlich zu einem weiteren Satz an Trainingsdaten für die KI-Modelle.

Bei der Erweiterung des Systems durch KI-Fähigkeiten haben Unternehmen drei prinzipielle Möglichkeiten: Nutzung von Tools des ERP-Anbieters, Nutzung von Drittanbieter-Tools oder Entwicklung eigener Tools. Die jeweiligen Vor- und Nachteile diskutiert der Report ebenso wie weiterführende Implikationen für Risikomanagement und Mitarbeitende.

Fokusthema Cyber Risk: Potenzielle Risiken durch Quantum Computing

Quantum Computing ist ein zukunftsweisender Technologie-Trend, der bahnbrechende neue Möglichkeiten eröffnet – und der einzige Trend im neuen „Tech Trends“-Report, der keinen unmittelbaren KI-Bezug aufweist. Die praktische Nutzung der Quanten-Technologie ist derzeit noch weitgehend Zukunftsmusik, aber dennoch hat das Thema allein schon wegen seiner Risiko-Implikationen hohe Priorität für Unternehmen. Es wird allgemein damit gerechnet, dass in den nächsten fünf bis zehn Jahren Quantencomputer entwickelt werden, mit denen die derzeit üblichen digitalen Verschlüsselungsverfahren geknackt werden können (Cryptographically Relevant Quantum Computer, CRQC). Neue kryptographische Verfahren, die eine Lösung für diese Problematik darstellen können, sind schon verfügbar (Postquantum Cryptography, PQC). Durch die bloße Existenz solcher Lösungen sollten sich Unternehmen aber nicht zu einer passiven, abwartenden Haltung verleiten lassen. Es gibt Hinweise darauf, dass böswillige Akteure schon jetzt verschlüsselte Daten stehlen, um sie später – nach der erwarteten CRQC-Disruption – zu entschlüsseln. Außerdem dürfte diese Disruption selbst sehr plötzlich und ohne Vorwarnung eintreten. Da die vollständige Aktualisierung der verwendeten Verschlüsselungsmethoden einen langen Vorlauf erfordert, müssen Unternehmen so früh wie möglich auf diesem Feld tätig werden, um potenziell katastrophale Risiken in der Zukunft zu vermeiden.

Die wichtigsten Tech Trends für 2025: Der neue Report von Deloitte

Neben den hier vorgestellten Themen liefert der Report auch ausführliche Kapitel zu weiteren maßgeblichen Tech-Trends für das Jahr 2025. Einer davon ist Spatial Computing, also die Digitalisierung der physischen Welt durch Sensoren und visuelle Technologien. KI-gestütztes Spatial Computing ermöglicht die produktive Verwendung bislang ungenutzter räumlicher Informationen und neue Formen der Interaktion damit, beispielsweise für fortgeschrittene Simulationsszenarien. Außerdem analysiert der Report die Implikationen des KI-Trends für die Hardware-Innovation, auch im Hinblick auf das Internet of Things (IoT) und Robotik. Mehr über diese Trends sowie viele weitere Insights, aufschlussreiche Beispiele aus unterschiedlichen Branchen und fundierte Statements von Expert:innen finden Sie in der 16. Ausgabe der „Tech Trends“.

In Anbetracht dieser aufschlussreichen Trends ist deutlich, dass 2025 ein
bahnbrechendes Jahr in der Technologiewelt sein wird. Unternehmen, die bereit sind, diese Trends zu nutzen und sich anzupassen, haben die Möglichkeit, sich an die Spitze des Fortschritts zu setzen.

Laden Sie hier den vollständigen „Deloitte Tech Trends 2025“ Report herunter und erfahren Sie mehr.