Gartner Top 10 strategischen Technologie-Trends für 2020

Jedes Jahr aufs Neue veröffentlicht das Forschungs- und Beratungsunternehmen Gartner Studien über die relevantesten Technologien der heutigen Zeit. Ziel der Studie ist es demnach eine kompakte Übersicht zu erstellen, welche Trends bereits vorhanden sind und wie hier die nächsten Entwicklungsschritte aussehen werden. Die Trends für 2020 sammeln sich unter dem Motto: „People-centric smart spaces“. Hierbei handelt es sich um Technologien, die unser Verhalten und unseren Lebensraum entschieden verändern werden. Solche Veränderungen dienen ebenfalls als Grundlage von Disruptionen im unternehmerischen Kontext der nächsten 5-10 Jahre. Demnach schauen wir uns die aktuellen Trends nicht nur aus Interesse an, sondern versuchen auch die strategische Entwicklung von Merlin Project mit diesen Trends in Einklang zu bringen. Im Folgenden werden die Trends für 2020 in Kürze vorgestellt und auf ihre Quintessenz heruntergebrochen.

Für eine ausführlichere Schilderung der Trends kann ich Ihnen nur wärmstens den Originalartikel von Gartner empfehlen.

Hyperautomatisierung

Jeder Prozess – egal ob einfach oder komplex - gleicht grundsätzlich einem Algorithmus („wenn A eintrifft, dann führe B aus; wenn A nicht eintrifft, führe C aus“) und kann demnach durch technologische Mittel verstanden und optimiert werden. Durch künstliche Intelligenz und Machine Learning lassen sich immer mehr Prozesse automatisieren und benötigen demnach kein menschliches Einwirken mehr. Automatisierung ist jedoch nur ein Sammelbegriff für eine ganze Werkzeugkiste: Die Werkzeugkiste umfasst das Entdecken, Analysieren, Entwerfen, Automatisieren, Messen, Überwachen und Neu-bewerten von Prozessen. Die Anwendungsmöglichkeiten sind enorm und werden durch die Nutzbarmachung weiterer Daten immer besser.

Multiexperience

Eine Kerneigenschaft der modernen Benutzererfahrungen ist ihre Vielfältigkeit. Sie wollen zum Beispiel die Pizzalieferung nicht nur online in die Wege leiten, sondern gleichzeitig wissen, wie weit Ihr Pizzabote in dieser Sekunde von Ihrer Haustür entfernt ist? Kein Problem! Erfahrungen werden durch verschiedene, zusammenarbeitende Schnittstellen – wie in diesem Beispiel durch die mobile Applikation, welche mit dem GPS System des Fahrzeuges verbunden ist, erweitert.

Demokratisierung

Die Demokratisierung von Wissen und Expertise. Lernen war noch nie so einfach und zu einem so geringen Preis wie heute möglich. Wir können uns das technische und unternehmerische Wissen entweder selbst durch die global verfügbare Informationsdichte der heutigen Zeit aneignen oder nutzen die Unterstützung künstlicher Intelligenzen, damit die notwendigen Aufgaben durch sie erledigt werden.

Human Augmentation

Hierzu gehören kognitive und physische Verbesserungen des Menschen. Während wir zwar noch nicht ganz auf dem Stand sind Cyborgs zu erschaffen, gehen wir in bestimmten Bereichen schon stark in die Richtung. So werden – um nur ein Beispiel zu nennen - bereits heute Prothesen eingesetzt, die Funktionen des menschlichen Körpers nacheifern können. Weiterhin werden Technologien wie Virtual und Augmented Reality im produzierenden Gewerbe genutzt, um Mitarbeitern weitere Informationen, wie zum Beispiel den Status einer Maschine, direkt auf die AR-Brille zu projizieren, um somit Realität und Digitales zu verbinden.

Transparenz + Verfolgbarkeit

Je höher die Dichte an Daten, die sich zur allgemeinen Verfügbarkeit zusammengesammelt hat, desto relevanter werden Ethik und Moral in Bezug auf deren Verwendung. DSGVO und GDPR gelten als Paradebeispiele für das Verlangen nach mehr Sicherheit in Bezug auf unsere Daten und dienen demnach als Grundlage für das, was noch kommen mag, um unsere Informationen zu schützen.

„The Empowered Edge“ – Der Rand der IT

Das Sammeln von Daten geschieht nicht mehr nur in zentralen Rechenzentren, sondern muss direkt an den Ort des Geschehens wandern, damit effizient agiert werden kann. Ein autonom gesteuertes Auto könnte zum Beispiel niemals sicher in einem reellen Umfeld eingesetzt werden, wenn die Daten erst zur Analyse in ein externes Datenzentrum geschickt werden müssten. Nur durch die Datensammlung und -auswertung direkt am Ort des Geschehens können Technologien, wie das autonome Fahren umgesetzt werden. Am sogenannten „Rand der IT“ sollen demnach bis 2023 mehr als das Zwanzigfache an Daten gesammelt werden als innerhalb der herkömmlichen Rechenzentren.

Dezentrales Cloud Computing

Cloud Computing rückt nun nach der vorerst zentralisierten Ansammlung in den Datenzentren der Anbieter nun wieder zurück in dezentrale Gebiete. Während der Cloud Anbieter noch immer den Service übernimmt, liegt das Rechenzentrum nun wieder beim Endkonsumenten. Dadurch wird das Problem der zu hohen Latenz umgangen und es können neue Maßstäbe für den Datenschutz gesetzt werden. Der Trend geht in die Richtung einer hybriden Cloudumgebung – also einer Mixtur aus privater und öffentlicher Cloud.

Autonome Objekte

Die Verselbstständigung von Objekten umfasst mehr als nur das medial bekannte, autonome Fahren. Während autonome Geräte aktuell vor allem außerhalb des öffentlichen Raumes eingesetzt werden, geht der Trend in die Richtung, dass autonome Objekte ebenfalls vermehrt in der Öffentlichkeit an Nutzung finden.

Praktische Blockchain

Das Thema Blockchain ist spätestens seit dem Bitcoin ein vielseitig thematisiertes Phänomen. Ich möchte hier das Thema nur kurz auf ein eher abstraktes Level herunterbrechen, um ein grundlegendes Verständnis aufzubauen. Stellen Sie sich eine Kette mit vielen einzelnen Teilstücken vor. Jedes Teilstück der Kette symbolisiert einen Datensatz, welcher von einem Teilnehmer des Netzwerkes erstellt wurde. Die Daten werden nicht mehr einzeln betrachtet, sondern als Teil dieser Kette gesehen. Dadurch kann der Ursprung der Kette nachvollzogen werden und es erschwert die Verfälschung der Daten, da sich Verbindungen zum Datensatz auf den mit ihm verbundenen Teilstücken befinden.

KI Sicherheit

Um mit den Trends umgehen zu können, müssen neue Maßstäbe im Bereich der Sicherheit gebildet werden. Das proaktive Erkennen von schädlichen Mustern durch Machine Learning Algorithmen ist hierbei nur eine der Möglichkeiten, um präventiv die eigenen Daten zu schützen.

Während diese Technologien bereits einzeln betrachtet immense Auswirkungen auf unser aller Leben haben werden, besteht der größte Mehrwert erst in ihrer Zusammenarbeit. Durch die neue Datensammlung am Edge und der Demokratisierung von Wissen und Expertise entsteht eine Flut an nutzbaren, strukturierten Daten. Mit Hilfe dieser Daten können Erkenntnisse gezogen werden, die uns im Alltag entlasten können. Im unternehmerischen Kontext werden Prozesse automatisiert (Hyperautomatisierung) und optimiert, wodurch Kosten gesenkt werden und Kapital für Forschung und Entwicklung frei wird. Durch die datengestützte Forschung und Entwicklung werden wieder neue Erkenntnisse gewonnen, die unser Leben vereinfachen.

Es bildet sich demnach eine immer schneller werdende Aufwärtsdynamik. Gleichzeitig entstehen jedoch auch neue Diskussionsthemen: Werden wir noch genug Arbeit haben, um die gesamte Menschheit zu beschäftigen, wenn der Grad an Automatisierung weiter steigt? Wie können wir langfristig den ethisch-korrekten Einsatz unserer Daten überwachen, wenn die Entscheidungsfindung durch Automatismen schon bald über unser Wissen hinausgeht? Auch wenn wir zu diesen Themen aktuell noch keine klare Position beziehen können, bleib eines sicher: die Zukunft wird eine immens spannende Zeit.