Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Technologie und menschliches Denken nahtlos ineinandergreifen und neue Möglichkeiten schaffen. Dieses Potenzial steckt in "Cognitive Cloud Convergence" – einem der zentralen Themen des NTT DATA Technology Foresight 2025 Reports. Der jährlich erscheinende Bericht dient als Wegweiser für aufkommende technologische Trends, die NTT DATA analysiert und erforscht.
Der aktuelle Report zeigt auf, wie sich die Schnittstelle zwischen Cloud, KI und menschlichen kognitiven Fähigkeiten durch Innovation verändert. Die enge Verzahnung moderner Cloud-Technologien mit KI und menschlicher Intelligenz wird Unternehmen helfen, Prozesse zu optimieren, Kundenerlebnisse zu personalisieren und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
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Schlüsseltechnologien im Blick behalten
Cognitive Cloud Convergence wird vor allem durch Fortschritte in den Bereichen Cloud-Infrastruktur, Edge Computing, IoT und Automatisierung vorangetrieben. Der Report rät Führungskräften und IT-Entscheider:innen daher die Entwicklung folgender führender Technologien genau zu verfolgen:
- Containerisierung vereinfacht die Bereitstellung von Anwendungen, indem sie diese in isolierten Containern mit eigenen Code-Bibliotheken und Abhängigkeiten ausführt. Dadurch bleibt die Software konsistent über verschiedene Umgebungen hinweg. Ein Beispiel dafür ist Docker.
- Orchestrierungs-Tools wie Kubernetes automatisieren die Verwaltung von Containern und verbessern Skalierbarkeit, Ressourceneffizienz und Entwicklungsprozesse.
- Edge-Computing Plattformen verarbeiten Daten näher an ihrer Quelle, zum Beispiel auf IoT-Geräten oder lokalen Servern. Das reduziert Latenzzeiten und senkt den Bandbreitenverbrauch. Technologien wie Azure IoT Edge oder AWS IoT Greengrass verbessern Reaktionszeiten, unterstützen Remote-Anwendungen und sorgen für mehr Sicherheit durch lokale Datenverarbeitung.
- Infrastructure as Code (IaC) automatisiert die Verwaltung der IT-Infrastruktur durch Code für eine konsistente und berechenbare Konfiguration. Dadurch können Entwickler die Infrastruktur genauso wie den Anwendungscode einer Versionskontrolle unterziehen und die Prinzipien der Wiederholbarkeit und Zusammenarbeit anwenden. Tools wie Terraform, AWS CloudFormation und Ansible verbessern die Effizienz, reduzieren Konfigurationsabweichungen und ermöglichen es IT-Teams, Umgebungen schnell zu skalieren oder zu replizieren.
- KI und Machine-Learning-Dienste bieten cloudbasierte Plattformen, um KI-Modelle zu entwickeln, bereitzustellen und zu verwalten – einschließlich Datenaufbereitung, Schulung, Bereitstellung und Monitoring. Azure Machine Learning beispielsweise liefern vorgefertigte Algorithmen, automatisiertes maschinelles Lernen und Cloud-Integration. Diese Dienste vereinfachen die KI-Implementierung und optimieren das Modelllebenszyklus-Management.
4 Erfolgsstrategien für kognitive Cloud-Konvergenz
Der Bericht hebt vier Kernstrategien hervor, um die kognitive Cloud-Konvergenz optimal zu nutzen:
1. Cloud und KI für intelligente, skalierbare Lösungen integrieren
Die Verbindung von Cloud und KI verbessert Entscheidungen, beschleunigt Innovationen und optimiert Prozesse durch innovative Analysen und Automatisierung.
Ein zentraler Fortschritt ist die Integration von Infrastruktur für traditionelle Transaktions- und KI-Workloads, die Betriebsabläufe effizienter gestaltet. GenAI in Cloud-Diensten, KI-gestützte Softwareentwicklung und operative KI-Systeme treiben diesen Wandel voran und verschaffen Unternehmen Wettbewerbsvorteile.
2. Fortschritte in der Cloud-Infrastruktur nutzen
Folgende Aspekte sollten dabei im Fokus stehen:
- Governance für Compliance und Risikomanagement
- Kostenoptimierung zur effizienten Ressourcennutzung
- Operative Agilität für skalierbare Anwendungen
- Geschäftskontinuität zur Minimierung von Ausfallzeiten
- Kompetenzentwicklung für eine zukunftsfähige Belegschaft
- Lieferantenmanagement für eine bessere Servicebereitstellung
- Robuste Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz sensibler Daten
Diese Elemente sind entscheidend, um den Einsatz von Cloud-Technologie mit Ihren strategischen Zielen in Einklang zu bringen, Innovationen voranzutreiben, die Servicequalität zu verbessern und eine bessere User Experience zu bieten.
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3. Edge Computing und IoT für quellennahe Datenverarbeitung nutzen
Die Verarbeitung von Daten in der Nähe ihrer Quelle reduziert die Latenzzeit erheblich und ermöglicht Entscheidungsfindungen in Echtzeit. Das verbessert unter anderem Anwendungen in autonomen Fahrzeugen und Smart Cities, wo sofortige Reaktionen essenziell für Funktionalität und User Experience sind.
Eine programmierbare Infrastruktur ermöglicht flexible Ressourcenzuweisung und Automatisierung, was besonders in dynamischen Umgebungen wie 5G-Netzwerken wichtig ist.
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4. Prozesse kontinuierlich optimieren und automatisieren
Effizienzsteigerung, Kostensenkung und Mitarbeiterzufriedenheit sollten bei Prozessverbesserungen stets berücksichtigt werden. Effizientere Abläufe steigern die Produktivität und ermöglichen es Ihren Teams, sich auf wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren – ein wesentlicher Treiber für Innovation und eine verbesserte Unternehmensleistung.
Zudem reduzieren automatisierte Prozesse Fehler und erhöhen die Anpassungsfähigkeit an Marktveränderungen So kann Ihr Unternehmen Innovationspotenziale besser nutzen und seine Wettbewerbsfähigkeit langfristig sichern.
Der Umgang mit Unwägbarkeiten
Wie jede technologische Entwicklung bringt auch Cognitive Cloud Convergence Herausforderungen mit sich:
Datenschutz und Sicherheit
Unternehmen könnten neue Geschäftsmodelle entwickeln, in denen Nutzer mehr Kontrolle über ihre Daten haben und davon auch profitieren.
Anbieter kognitiver Clouds setzen verstärkt auf KI-gestützte Datenschutz-Frameworks, die eine sichere und transparente Datennutzung ermöglichen. Solche Innovationen werden besonders in sensiblen Bereichen wie Gesundheits- und Finanzwesen Akzeptanz und Vertrauen stärken.
Zudem könnten regionale Datenschutzlösungen so ausgereift und vertrauenswürdig werden, dass sie als Vorbild für globale Standards dienen und letztlich zu einheitlichen Vorschriften führen.
Um unterschiedliche Datenschutzanforderungen und fragmentierte Regulierungen zu erfüllen, werden regionalspezifische Lösungen vor Ort das Vertrauen der Verbraucher stärken und gleichzeitig für mehr Stabilität sorgen. Unternehmen müssen sich diesen Veränderungen anpassen, ihre Beziehungen zu regionalen Kunden vertiefen und so den Weg für einen einheitlicheren globalen Datenschutzansatz ebnen.
Umweltauswirkungen und Nachhaltigkeit
Cognitive Cloud Convergence könnte neue Standards für nachhaltige IT-Infrastrukturen setzen.
Anbieter kognitiver Clouds sind Vorreiter bei der Umstellung auf eine nachhaltige, energieeffiziente Infrastruktur basierend auf erneuerbaren Energien. Das zieht umweltbewusste Kunden und Investoren an und positioniert Unternehmen, die sich aktiv für nachhaltige Technologien in einer grüneren Branche einsetzen.
Gleichzeitig könnten hohe Compliance-Kosten dazu führen, dass Technologie- und Umweltorganisationen verstärkt zusammenarbeiten, um gemeinsame nachhaltige Lösungen zu entwickeln. Diese Partnerschaften könnten innovative, ressourcenschonende Technologien hervorbringen, von denen mehrere Sektoren profitieren.
Strengere Umweltauflagen und regulatorische Anforderungen werden Anbieter kognitiver Clouds zwingen, neue, effiziente Lösungen zu entwickeln, wie etwa selbstregulierende Rechenzentren. Solche Fortschritte unterstützen nicht nur die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben, sondern tragen auch zur langfristigen Nachhaltigkeit des Technologie-Ökosystems bei.
Wie geht es weiter?
Die Verbindung von KI und Cloud-Technologien bietet Unternehmen leistungsstarke Erkenntnisse und flexible Dienste, wenn sie die daraus resultierenden Synergien in ihre Kernfunktionen einbetten. Überprüfen Sie, wie effektiv Sie diese Konvergenz nutzen, um datengetriebene Entscheidungsprozesse zu optimieren.
Ebenso ist es ratsam, die eigene Infrastruktur auf den gezielten Einsatz von Edge-Computing- und IoT-Funktionen vorzubereiten, um in kritischen Prozessen in Echtzeit reagieren zu können.
Automatisierung in Cloud-Umgebungen optimiert Betriebsabläufe und Ressourcenzuweisung, während sie gleichzeitig manuelle Aufgaben reduziert. Identifizieren Sie die Bereiche in Ihren Workflows, die am meisten von Automatisierung profitieren, um die betriebliche Effizienz zu steigern und wertvolle Ressourcen strategisch freizusetzen.
Zusätzlich ist es entscheidend, Erkenntnisse aus Echtzeitanalysen in Ihre Cloud-Strategie zu integrieren, um proaktive, agile Entscheidungsprozesse zu unterstützen. So können Unternehmen schneller und fundierter auf dynamische Veränderungen reagieren.
Ein abschließender Gedanke
Um die möglichen Herausforderungen bei der Integration von KI in den Arbeitsplatz zu bewältigen, können Sie Zukunftsszenarien für Ihr Unternehmen mithilfe von GenAI-gestützten Personas oder Avataren analysieren.
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Diese Simulationen, die auf Technologien wie computergenerierter Bildverarbeitung, natürlicher Sprachverarbeitung und Emotion AI basieren, ermöglichen immersive und interaktive Szenarien, mit denen sich zukünftige Entwicklungen und Risiken besser einschätzen lassen.
Trotz verbleibender Unsicherheiten hilft die Analyse solcher Szenarien, potenzielle blinde Flecken zu reduzieren und eine fundierte Zukunftsstrategie zu entwickeln.
IHR NÄCHSTER SCHRITT
- Unsere Infografik zu Cognitive Cloud Convergence zeigt Ihnen, wie für Sie an der Schnittstelle von Technologie und Denken grenzenlose Möglichkeiten entstehen.
- Lesen Sie dazu den NTT DATA Technology Foresight Report 2025 und entdecken Sie Strategien, um von der nächsten Welle des Technologiewandels zu profitieren.