Stellen Sie sich vor, Ihr Potenzial wäre nicht mehr durch Zeit, Aufgaben oder Wissen begrenzt. Willkommen in der Ära der „Enhanced Humans“ – einem innovativen Konzept, das im NTT DATA Technology Foresight 2025 als zentrales Zukunftsthema hervorgehoben wird. Der jährlich erscheinende Bericht zeigt die wichtigsten technologischen Entwicklungen auf und identifiziert die Trends, die NTT DATA als entscheidend für die Zukunft sieht.
„Enhanced Humans“ beschreibt die gezielte Erweiterung menschlicher Fähigkeiten durch die intelligente Zusammenarbeit mit Maschinen. Technologien wie künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und Automatisierung schaffen eine Synergie zwischen Mensch und Technik.
Ziel ist es, die Produktivität der Mitarbeitenden und Qualität ihrer Arbeit zu steigern. Statt Menschen zu ersetzen, werden sie mit neuen Fähigkeiten ausgestattet, um komplexere und wertschöpfendere Aufgaben zu meistern.
- Lesen Sie auch: Intelligent, Resilienz und Sicherheit: 5 Technologie-Trends, die Ihr Business neu definieren
Schlüsseltechnologien im Blick behalten
Die Integration von KI in die tägliche Arbeit wird durch eine Reihe von Technologien ermöglicht, deren Weiterentwicklung Sie verfolgen sollten, insbesondere:
- Sprachmodelle (LLMs) der nächsten Generation wie GPT-4, Google's Gemini und NVIDIA's Nemotron-3 werden immer leistungsfähiger und für Anwendungen in der Echtzeitverarbeitung und in der On-Device-Nutzung optimiert, wodurch sie zunehmend in Branchen wie Bildung und Kundenservice zum Einsatz kommen.
- GPT-4o, die neueste Version von OpenAIs Generative Pre-Trained Transformer (GPT), unterstützt multimodale Eingaben, Echtzeit-Gespräche und Memory Learning. Zudem bietet es verbesserte Funktionen für Übersetzungen und Emotionserkennung.
- OpenAI’s o1-Modell überzeugt durch fortgeschrittene Argumentationsfähigkeiten für komplexe Aufgaben. Es arbeitet jedoch langsamer und kostspieliger als GPT-4o. Im Gegensatz zu GPT-Modellen nutzen o1-Modelle Reinforcement Learning, um vor der Antwort komplexe „Gedankenketten“ zu entwickeln
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) optimiert LLMs, indem sie relevante externe Informationen abruft und in Antworten integriert. Dies verbessert Genauigkeit, Kontextverständnis und Kosteneffizienz. Herausforderungen bestehen jedoch in der Qualität der Retrieval-Daten und ethischen Fragen.
- Digitale Menschen (KI-Avatare) werden immer realistischer und interaktiver. Dank Echtzeitfunktionen wie Mimik- und Emotionserkennung kommen sie vermehrt im Kundenservice, in der Unterhaltung und dem Gesundheitswesen zum Einsatz.
4 Erfolgsstrategien für eine nachhaltige Mensch-Technik-Integration
Mit generativer KI (GenAI) als fester Bestandteil des Arbeitsalltags wird es zunehmend zur moralischen und strategischen Verpflichtung, ein Gleichgewicht zwischen Innovation und Verantwortung zu schaffen. Der NTT DATA Technology Foresight 2025 Report hebt vier zentrale Strategien hervor, um Mensch und Technologie erfolgreich am Arbeitsplatz zu vereinen.
1. Leitplanken für Sicherheit und Compliance setzen
Die Sicherheit und regulatorische Konformität von KI-gestützten Arbeitsumgebungen werden entscheidend sein, wenn Unternehmen den Einsatz von künstlicher Intelligenz ausweiten möchten. KI-Systeme müssen nicht nur effizient und leistungsfähig sein, sondern auch fair agieren und mit den sich ständig weiterentwickelnden Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO im Einklang stehen.
Um Risiken zu minimieren, stehen verschiedene technische Maßnahmen wie Federated Learning, Bias-Detection-Tools und Differential Privacy zur Verfügung. Letztere ermöglicht es Unternehmen, Daten zu analysieren und weiterzugeben, ohne dabei die Privatsphäre einzelner Personen im Datensatz zu gefährden. Auch erklärbare KI-Ansätze leisten einen wichtigen Beitrag zur Transparenz und Sicherheit. SHapley Additive exPlanations (SHAP) ist eine Methode, um die Ergebnisse von maschinellen Lernmodellen nachvollziehbar zu machen, indem sie aufzeigt, welchen Einfluss einzelne Faktoren auf eine Entscheidung haben. Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) hingegen approximieren komplexe, schwer verständliche KI-Modelle („Black-Box-Modelle“), um einzelne Vorhersagen zu erklären und Entscheidungen transparenter machen.
Diese Methoden tragen nicht nur zur besseren Nachvollziehbarkeit von KI-gestützten Entscheidungen bei, sondern helfen auch, potenzielle Cyberrisiken zu reduzieren.
2. Organisatorischen Befähigung zur KI-Einführung priorisieren
Die erfolgreiche Einführung von KI erfordert mehr als nur technologische Investitionen – sie muss gezielt dazu genutzt werden, Unternehmenskultur, Prozesse und Arbeitsweisen zu transformieren, um Effizienz zu steigern und Innovation zu fördern. Immer mehr Unternehmen integrieren KI in zentrale Geschäftsbereiche wie Personalwesen, Lieferkettenmanagement, Finanzplanung und in die Entscheidungsfindung, um sich entscheidende Wettbewerbsvorteile zu sichern.
Doch um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen, ist eine enge Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine erforderlich. Dies gelingt nur, wenn Mitarbeitende sich sicher im Umgang mit KI-Technologien fühlen. Change-Management-Programme und gezielte Schulungsmaßnahmen sind daher essenziell, um die Akzeptanz zu fördern und KI als wertvolle Unterstützung in den Arbeitsalltag zu integrieren..
3. KI-Assistenten zu einem festen Bestandteil des Arbeitsalltags machen
Eine besonders effektive Möglichkeit, KI am Arbeitsplatz nutzbar zu machen, sind generative KI-Assistenten. Diese unterstützen Mitarbeitende dabei, große Datenmengen zu analysieren, komplexe Informationen zusammenzufassen und personalisierte Inhalte zu erstellen. Dank natürlicher Sprachverarbeitung ermöglichen sie einen intuitiven Zugang zu relevanten Informationen und fördern die Zusammenarbeit und Produktivität. Praktische Anwendungen sind beispielsweise automatische Meeting-Zusammenfassungen oder intelligente Vorschläge zur Priorisierung von Aufgaben, die den Arbeitsalltag effizienter gestalten.
Solche Technologien tragen nicht nur zur Optimierung von Prozessen bei, sondern helfen auch, das Vertrauen in die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine zu stärken.
- Lesen Sie auch: Beyond the basics: dive into GenAI with Copilot for Microsoft 365 and Copilot Studio
4. KI als Partner in der Softwareentwicklung etablieren
Ermutigen Sie Ihre Entwickler:innen dazu, mit GenAI zu experimentieren – sei es beim Schreiben von Code, dem Entwerfen von Anwendungen oder der Entwicklung neuer Softwarelösungen. Moderne KI-Modelle können den Entwicklungsprozess erheblich beschleunigen und gleichzeitig die Kosten senken. Zudem bieten KI-gestützte integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) Echtzeit-Codevorschläge, die Effizienz und Produktivität steigern.
Techniken wie Transfer Learning und Reinforcement Learning verbessern die Qualität der generierten Softwarekomponenten. Darüber hinaus kann GenAI DevOps-Prozesse automatisieren und durch KI-gestützte Codeanalysen und Sicherheitsprüfungen für eine höhere Codequalität und IT-Sicherheit sorgen.
Diese Technologien ermöglichen es Entwickler:innen, agiler und innovativer zu arbeiten – ein entscheidender Faktor für eine zukunftsfähige Softwareentwicklung.
Risiken erkennen, blinde Flecken minimieren
Wie bei jeder bahnbrechenden Technologie bringt die zunehmende Integration von Mensch und Technologie auch potenzielle Risiken mit sich. Werfen wir einen genaueren Blick auf einige dieser Herausforderungen:
Regulatorische Verzögerungen und fehlende Aufsicht
Was passiert, wenn die Regulierung nicht mit der Geschwindigkeit der KI-Entwicklung Schritt hält?
Die Integration von KI in den Arbeitsalltag schafft eine Umgebung, die Innovation begünstigt. Gleichzeitig besteht jedoch die Gefahr, dass gesetzliche Rahmenbedingungen für eine verantwortungsvolle Nutzung hinterherhinken. Fortschritte in der Erweiterung menschlicher Fähigkeiten könnten zunächst weitgehend unkontrolliert voranschreiten, bis mit entsprechenden Vorschriften klare Leitplanken gesetzt werden.
Besonders stark regulierte Branchen wie Finanzwesen und Gesundheitswesen stehen unter erhöhter behördlicher Aufsicht und werden daher voraussichtlich eine Vorreiterrolle bei der sicheren Einführung von KI übernehmen. Sie könnten neue Standards für Technologien setzen, die menschliche Fähigkeiten erweitern. Andere Branchen hingegen, die anfänglich weniger strengen Vorschriften unterliegen, könnten KI uneinheitlich anwenden, was zu einer fragmentierten Entwicklung führen.
Ungleichheiten durch Weiterbildung und instabile Beschäftigungsverhältnisse
Was passiert, wenn der Wettlauf um KI-Qualifikationen in unserer Gesellschaft Gewinner:innen und Verlierer:innen schafft?
Während Unternehmen KI zunehmend in ihre Prozesse integrieren, könnte sich die Kluft zwischen denen, die Zugang zu Weiterbildungsangeboten haben, und denen, die abgehängt werden, weiter vergrößern. Dies birgt das Risiko, soziale Ungleichheiten zu verstärken. Um sicherzustellen, dass alle von diesen Entwicklungen profitieren, sind umfassende und zugängliche Schulungsprogramme erforderlich.
Arbeitsplatzsicherheit
Die wachsende Gig Economy durch KI bietet neue Chancen für mehr Flexibilität und Diversität, die sowohl die persönliche als auch die berufliche Entwicklung fördern können. Gleichzeitig könnten sich jedoch neue Herausforderungen in Bezug auf die Arbeitsplatzsicherheit ergeben. Unternehmen müssen daher ihre bisherigen Beschäftigungsmodelle überdenken und Arbeitsstrukturen schaffen, die Flexibilität und Stabilität gleichermaßen für verschiedene Beschäftigungsgruppen gewährleisten.
Wie geht es weiter?
Angesichts der rasanten Fortschritte in der KI-Entwicklung wird es erfolgsentscheidend sein, sich kontinuierlich anzupassen und die neuesten Technologien und Methoden zu integrieren. Da ethische Fragen und mögliche Verzerrungen durch KI immer stärker in den Fokus rücken, müssen Unternehmen auf transparente und erklärbare KI-Systeme setzen und sicherstellen, dass sie mit neuen gesetzlichen Vorgaben zur Nutzung dieser Technologien konform gehen.
Da KI nicht den Menschen ersetzt, sondern seine Fähigkeiten erweitert, bleiben kritisches Denken und gezieltes Hinterfragen essenziell. Ebenso relevant sind Fragen zur Eigentümerschaft von KI-Modellen sowie zur Verteilung des durch KI generierten wirtschaftlichen Mehrwerts.
Ein abschließender Gedanke
Um die Herausforderungen der KI-Integration erfolgreich zu bewältigen, hat sich der Einsatz von GenAI-gestützten Personas oder Avataren als wirkungsvolle Strategie erwiesen.
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.
Durch den gezielten Einsatz solcher szenariobasierten Planungen können Unternehmen blinde Flecken vermeiden und Unsicherheiten verringern, auch wenn nicht alle zukünftigen Entwicklungen vorhersehbar sind.
IHR NÄCHSTER SCHRITT
- Unsere Infografik zu Enhanced Humans zeigt Ihnen, wie Sie die aktuelle technologische Revolution zu Ihrem Vorteil nutzen können.
- Lesen Sie dazu den NTT DATA Technology Foresight Report 2025 und entdecken Sie Strategien, um von der nächsten Welle des Technologiewandels zu profitieren.