KI Trends, die Du 2025 im Auge behalten solltest

KI-Skalierungstrends für 2025

KI ist kein Modewort mehr, sondern ein Werkzeug, das Unternehmen nutzen, um wiederkehrende Aufgaben – sogenannte „Monkey Work“ – zu erledigen und größere Ziele zu erreichen. Das effektive Skalieren von KI, insbesondere von KI-Agenten, steht im Fokus, da Firmen von kleinen Lösungen zu unternehmensweiten Anwendungen übergehen wollen. Im Jahr 2025 geht es bei der Skalierung nicht nur um mehr Technologie, sondern um ein durchdachtes Wachstum, das Kosten, Qualität und praktische Ergebnisse berücksichtigt. Hier sind die wichtigsten Trends für Entscheidungsträger, die ihre Organisation voranbringen möchten.

1. Wachstum von einfachen Grundlagen aus

Viele Unternehmen beginnen mit kleinen Lösungen und bauen diese schrittweise aus. KI-Agenten starten oft mit einer einfachen Funktion, wie „E-Mail kommt, Daten speichern“, und werden später um weitere Aufgaben wie Benachrichtigungen oder Analysen erweitert. Eine Deloitte-Umfrage von 2024 zeigt, dass 62 % der Firmen bessere Ergebnisse erzielen, wenn sie bestehende Lösungen erweitern, statt alles neu zu gestalten. Für Manager bedeutet das: Wählen Sie eine wiederkehrende Aufgabe, etwa das Sortieren von Rechnungen, und entwickeln Sie diese schrittweise weiter – aber nur, wenn die Basis funktioniert. Technisch basiert das auf modularen Systemen mit flexiblen APIs. Die Schwierigkeit liegt darin, dass jeder Schritt mit den vorhandenen Datenflüssen kompatibel sein muss.

2. Integration über APIs wird unerlässlich

Die Skalierung hängt davon ab, wie gut KI-Agenten mit bestehenden Systemen – wie CRM, ERP oder E-Mail – verbunden sind. Im Jahr 2025 sind Programme mit einfachen APIs notwendig, damit Agenten Daten problemlos austauschen können. Laut einem McKinsey-Bericht nutzen 70 % der KI-Anwender cloudbasierte APIs für eine reibungslose Skalierung. Für Führungskräfte heißt das: Prüfen Sie Ihre Systeme – kann der Agent etwa auf aktuelle Verkaufsdaten zugreifen oder Lagerbestände anpassen? Problematisch sind ältere Systeme ohne gute API-Unterstützung, die das Wachstum bremsen können. Eine frühzeitige Einbindung der IT-Abteilung hilft, solche Hindernisse zu vermeiden.

3. Messbarer Nutzen statt unnötiger Funktionen

Unternehmen konzentrieren sich zunehmend auf KI, die konkrete Vorteile bringt, statt auf Projekte ohne klaren Zweck. Eine Salesforce-Studie von 2024 zeigt, dass unklare KI-Vorhaben die Kosten um 30 % erhöhen. Führungskräfte setzen daher auf Aufgaben mit nachweisbaren Ergebnissen, wie etwa das Sparen von 10 Stunden manueller Berichtsarbeit pro Woche. Das erfordert klare Ziele von Anfang an, zum Beispiel „Kundenanfragen um 25 % schneller bearbeiten“. Technisch ist hier saubere und zugängliche Datenbasis entscheidend – unordentliche Daten können die Ergebnisse verfälschen und das Vertrauen in die KI mindern.

4. Agentische KI wird wichtiger

Autonome KI-Systeme, die selbstständig Ziele verfolgen, gewinnen an Bedeutung. Gartner prognostiziert, dass bis 2028 33 % der Unternehmensanwendungen solche „agentischen“ KI-Elemente enthalten und 15 % der täglichen Aufgaben automatisieren. Im Jahr 2025 werden Agenten nicht nur einfache Aufgaben wie das Sortieren von E-Mails übernehmen, sondern komplexere Abläufe, wie die komplette Bearbeitung von Bestellungen. Für Manager bedeutet das, geeignete Prozesse wie Kundenrückfragen zu identifizieren und klare Regeln festzulegen. Technisch erfordert dies starke Entscheidungsfähigkeit und hochwertige Daten – schlechte Eingaben führen zu Fehlern, die beim Skalieren größer werden.

5. Datenqualität vor Datenmenge

Eine größere Datenmenge führt nicht automatisch zu besserer Skalierung. Eine BCG-Analyse für 2025 zeigt, dass saubere und relevante Daten wichtiger sind als große Volumen – schlechte Daten beeinträchtigen die Leistung von Agenten, besonders bei wachsenden Aufgaben. Für Führungskräfte heißt das: Datenbereinigung hat Vorrang vor Datensammlung. Prüfen Sie Ihre Daten – sind die Ergebnisse des Agenten sinnvoll oder gibt es Probleme durch Doppelungen? Technisch erfordert die Skalierung eine Echtzeit-Datensynchronisation, was ältere Systeme überfordern kann. Vektor-Datenbanken werden hier häufiger eingesetzt. Alternativ könnten Agenten die Datenbereinigung übernehmen – kontaktieren Sie uns für mehr Informationen.

Warum das für Ihr Unternehmen wichtig ist

Diese Trends deuten darauf hin, dass KI-Skalierung im Jahr 2025 Strategie und technisches Wissen erfordert. Beginnen Sie mit einem einfachen Erfolg, entwickeln Sie ihn weiter und messen Sie die Ergebnisse – so kann ein Agent von der E-Mail-Ablage zu ganzen Arbeitsprozessen übergehen und Zeit sowie Kosten sparen. Es gibt jedoch Herausforderungen: APIs, Datenqualität und Infrastruktur müssen stimmen. Arbeiten Sie mit Ihrer IT-Abteilung zusammen, um diese zu bewältigen, und Sie können schrittweise Fortschritte erzielen.

Bereit zum Skalieren?

Wählen Sie eine Aufgabe, definieren Sie Auslöser und Aktion, und bauen Sie darauf auf. Die Ergebnisse kommen mit der Zeit – Schritt für Schritt.