McKinsey Technology Trends Outlook 2025(chinesische Version)

Juli 2025 Fünfte Auflage

Welche Spitzentechnologien werden im Jahr 2025 für Unternehmen am wichtigsten sein? Unser jährlicher Bericht über Technologietrends beleuchtet die neuesten technologischen Durchbrüche, Talenttrends, Anwendungsfälle und ihre potenziellen Auswirkungen auf Unternehmen aller Branchen.

Von Lareina Yee, Michael Chui, Roger Roberts und Sven Smit

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Verzeichnis (auf der Festplatte des Computers)

Einleitung 2

Die KI-Revolution 10

01 Autonome KI 11

02 Künstliche Intelligenz 18

Grenzen der Datenverarbeitung und Konnektivität 26

03 Spezialisierte Halbleiter 27

04 Fortschrittliche Konnektivitätstechnologien 34

05 Cloud- und Edge-Computing 41

06 Immersive Reality-Technologie 48

07 Digitales Vertrauen und Cybersicherheit 55

08 Quantentechnologie 63

Hochmoderne Technik 69

09 Die Zukunft der Robotik 70

10 Mobile Zukunft 76

11 Bioengineering in der Zukunft 83

12. die Zukunft der Raumfahrttechnologie 90

13 Energie und nachhaltige Technologien der Zukunft 97

Einführung

Die globale Technologielandschaft befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel, der durch rasche technologische Innovationen vorangetrieben wird. Diese Innovationen lassen die Nachfrage nach Computern exponentiell ansteigen, ziehen die Aufmerksamkeit von Managementteams und der Öffentlichkeit auf sich und beschleunigen das Experimentieren. Diese Entwicklungen finden vor dem Hintergrund eines sich verschärfenden globalen Wettbewerbs statt, bei dem Länder und Unternehmen darum konkurrieren, sich eine Führungsposition bei der Produktion und Anwendung dieser strategischen Technologien zu sichern.

Der diesjährige McKinsey Technology Trends Outlook befasst sich mit 13 - einem "Bäckerdutzend" - bahnbrechenden Technologietrends, die das Potenzial haben, das globale Geschäft zu verändern. Führungskräfte sind heute gefordert, die zunehmende Komplexität zu bewältigen, neue Lösungen zu skalieren und Vertrauen in einer Welt aufzubauen, in der die Grenzen zwischen digital und physisch, zentral und dezentral, immer mehr verschwimmen. Die Erkenntnisse in diesem Bericht können Führungskräften dabei helfen, herauszufinden, welche Spitzentechnologien für ihr Unternehmen am wichtigsten sind, indem sie zeigen, wie andere Unternehmen diese Trends bereits heute anwenden. Diese Erkenntnisse stammen aus unserer Analyse quantitativer Messgrößen für Interesse, Innovation, Kapitalinvestitionen und Talente für jeden der 13 Trends und untersuchen die zugrunde liegenden Technologien, Unsicherheiten und damit verbundenen Probleme. (Weitere Informationen zu unserer Forschung finden Sie in der Seitenleiste "Forschungsmethodik").

Dieser Ausblick hebt transformative Trends hervor, die Innovationen vorantreiben und wichtige Herausforderungen in allen Branchen angehen. Die Auswirkungen der KI zeichnen sich nicht nur als starke technologische Welle ab, sondern auch als grundlegender Verstärker für andere Trends, was zunehmend durch die Integration mit anderen Trends geschieht, da KI sowohl Fortschritte innerhalb von Bereichen beschleunigt als auch neue Möglichkeiten an Schnittpunkten freisetzt - Beschleunigung der Roboterausbildung, Förderung wissenschaftlicher wissenschaftliche Entdeckungen in der Biotechnik, die Optimierung von Energiesystemen und vieles mehr. Die Entwicklung von KI-Lösungen auf dem Markt kombiniert zunehmend Aspekte der Trends, die wir zuvor separat analysiert haben, nämlich angewandte KI und generative KI, weshalb wir sie in diesem Jahr gemeinsam untersuchen.

Während der Enthusiasmus für KI-Anwendungen und ihre Anwendungsfälle weiter zunimmt, erfordert die Ausschöpfung des vollen Potenzials der KI in allen Branchen nachhaltige Innovationen, um die Rechenintensität zu steuern, die Einführungskosten zu senken und Infrastrukturinvestitionen voranzutreiben. Darüber hinaus ist ein durchdachter Ansatz in Bezug auf Sicherheit, Governance und Anpassung der Arbeitskräfte erforderlich, der eine Vielzahl von Möglichkeiten für Branchenführer, politische Entscheidungsträger und Unternehmer gleichermaßen schafft.

neues Highlight

Neben der wachsenden Reichweite der KI ist ein weiterer neuer Trend, den wir in unserem diesjährigen Bericht hervorheben möchten, die autonome KI, die sowohl im Unternehmens- als auch im Verbrauchersektor schnell zu einem wichtigen Thema geworden ist. Autonome KI kombiniert die Flexibilität und Vielseitigkeit des zugrunde liegenden KI-Modells, indem sie "virtuelle Mitarbeiter" schafft, die autonom mehrstufige Arbeitsabläufe planen und ausführen können, um in der Welt zu agieren. Obwohl die quantitativen Indikatoren für das Interesse und die Höhe des Eigenkapitals im Vergleich zu reiferen Trends relativ niedrig sind, ist die autonome KI einer der am schnellsten wachsenden Trends in diesem Jahr, was auf ihre potenziell revolutionären Möglichkeiten hinweist.

Autonomous AI Equity Funding $ 1.1 Billion in 2024, Job Posting Differences in 2023-24 +985%

Künstliche Intelligenz war auch ein wichtiger Katalysator für einen anderen Trend, den wir in diesem Jahr hervorgehoben haben: spezielle Halbleiter. Während das Mooresche Gesetz und die Halbleitertechnologie-Stapelschichten seit langem wichtige Faktoren für andere Technologietrends sind, hat es im Halbleiterbereich einen Innovationsschub gegeben, der sich in quantitativen Kennzahlen wie der Zahl der Patente widerspiegelt. Diese Innovationen sind eine Reaktion auf die wachsende Nachfrage nach Rechenleistung, Speicher und Netzwerken für KI-Training und -Recherchen sowie auf die Notwendigkeit, Kosten, Wärme und Stromverbrauch zu kontrollieren. Dies hat zu einer Reihe von neuen Produkten, neuen Wettbewerbern und neuen Ökosystemen geführt.

Gleichzeitige Zunahme des Umfangs von Technologie und Spezialisierung

Das Wachstum dieser Vektoren wird durch Innovationen bei Cloud-Diensten und fortschrittlichen Konnektivitätstechnologien vorangetrieben. Einerseits beobachten wir das rasche Wachstum von Infrastrukturen für das Training von Allzweckmodellen in großen, stromfressenden Rechenzentren, andererseits beobachten wir eine beschleunigte Innovation am "Rande" von Technologien mit geringem Stromverbrauch, die in Mobiltelefone, Autos, Haussteuerungen und Industriegeräte integriert sind. Dadurch entstehen Ökosysteme, die groß angelegte Sprachmodelle mit einer unglaublichen Anzahl von Parametern sowie eine Reihe von domänenspezifischen KI-Tools bereitstellen können, die fast überall eingesetzt werden können. Führende Unternehmen werden ein Gleichgewicht zwischen zentralem Umfang und lokaler Kontrolle herstellen: z. B. modulare Mikronetze für saubere Energie oder maßgeschneiderte Roboter für die Nischenfertigung.

Die Notwendigkeit einer verantwortungsvollen Innovation

Da die Technologie immer leistungsfähiger und personalisierter wird, ist Vertrauen zunehmend der Schlüssel zur Akzeptanz. Unternehmen stehen zunehmend unter Druck, Transparenz, Fairness und Verantwortlichkeit zu demonstrieren, sei es bei KI-Modellen, Gen-Editierverfahren oder immersiven Plattformen. Ethik ist nicht mehr das Richtige, sondern ein strategischer Hebel bei der Einführung, der die Verbreitung, die Investitionen und die langfristige Wirkung beschleunigen oder behindern kann.

Die folgenden Abbildungen zeigen, wie verschiedene Spitzentechnologien zusammenarbeiten können, um innovative Lösungen für die Zukunft zu schaffen:

Drei Beispiele veranschaulichen die kombinierte Kraft der technischen Trends.

Wartung von Fabrikmaschinen

Personalisierte Arzneimittelverabreichung

Wartungspersonal für Windparks

Nach einem Jahr, in dem das makroökonomische Umfeld und die allgemeine Marktschwäche zu erheblichen Rückgängen bei der Finanzierung von Technologieaktien für eine Reihe unserer Trends geführt haben, hat sich das Investitionsklima für Spitzentechnologien stabilisiert und in vielen Fällen im Jahr 2024 wieder erholt. Im Vergleich zu 2023 stiegen die Aktieninvestitionen in Trends wie Cloud und Edge Computing, Bioengineering und Raumfahrttechnologie im Jahr 2024 an, während andere Trends wie künstliche Intelligenz und Robotik im Jahr 2024 wieder ein höheres Niveau erreichten als zwei Jahre zuvor, nachdem die Investitionen zurückgegangen waren. Die beiden Trends mit den höchsten Eigenkapitalinvestitionen - künftige Energie und nachhaltige Technologien sowie künftige Mobilität - gehen 2023 insgesamt zurück, aber der erstgenannte Trend erholt sich 2024 wieder (Grafik 1).

Unsere 13 Technologietrends für das Jahr 2025 verdeutlichen das enorme Potenzial neuer Technologien und die Notwendigkeit einer strategischen Ausrichtung in einer KI-getriebenen Zukunft.

Schaubild 1

Im Jahr 2024 sind bei 10 der 13 Technologietrends die Aktieninvestitionen gestiegen.

Trend Investitionen, $1 Milliarde, 2022-24

Anmerkung: Die Daten umfassen Kapitalbeschaffungen auf dem privaten und öffentlichen Markt für Risikokapital, Unternehmens- und strategische Fusionen und Übernahmen (einschließlich Joint Ventures), privates Beteiligungskapital (einschließlich Übernahmen und private Investitionen in öffentliches Beteiligungskapital) und öffentliche Investitionen (einschließlich Börsengänge). Ausgeschlossen sind Unternehmenskapital und Betriebsausgaben. Quelle: PitchBook; McKinsey Analytics

McKinsey & Unternehmen

Für Führungskräfte wird der Erfolg davon abhängen, dass sie die Bereiche identifizieren, in denen diese Trends angewendet werden können, in die notwendigen Talente und Infrastrukturen investieren und sich mit externen Faktoren wie regulatorischen Änderungen und der Bereitschaft des Ökosystems auseinandersetzen. Durch die Förderung der Zusammenarbeit, die Überbrückung von Lücken im Ökosystem und die Beibehaltung einer langfristigen Vision können Führungskräfte die Übernahme von Technologien beschleunigen und ihre Unternehmen so positionieren, dass sie die nächste Welle des technologischen Wandels vorantreiben. Diejenigen, die zielgerichtet und agil handeln, werden nicht nur neue Werte erschließen, sondern auch die Zukunft ihrer Branche und der heutigen Pioniertechnologien gestalten.

13 Technologietrends

Alle 13 Technologietrends werden in diesem Bericht berücksichtigt. Um die Betrachtung verwandter Trends zu erleichtern, haben wir sie in drei größere Kategorien eingeteilt: die KI-Revolution, die Grenzen der Datenverarbeitung und Konnektivität sowie die Spitzentechnologie. Bei der Betrachtung von Trendkombinationen über diese Gruppen hinweg gibt es natürlich ein großes Potenzial.

Um den Status der einzelnen Trends zu charakterisieren, entwickelten wir Bewertungen für Innovation (auf der Grundlage von Patenten und Forschungspublikationen) und Interesse (auf der Grundlage von Nachrichten und Internetsuchen). Wir schätzten auch die Höhe der Kapitalinvestitionen in die jeweilige Technologie und bewerteten den Grad der Übernahme durch Unternehmen (Abbildung 2).

Schaubild 2

Jeder Trend wurde nach dem Grad der Innovation, des Interesses, der Kapitalbeteiligung und der Akzeptanz bewertet.

Innovation, Interesse, Investitionen und Übernahme nach Technologietrends, 2024

Anmerkung: Die Innovations- und Interessenwerte für die 13 Trends sind miteinander korreliert. Alle 13 Trends weisen im Vergleich zu den anderen von uns untersuchten Themen ein hohes Maß an Innovation und Interesse auf und ziehen auch erhebliche Investitionen an.1 Der Innovationswert kombiniert die 0-1-Patent- und Forschungswerte, die sich auf die untersuchten Trends beziehen. Der Patent Score basiert auf einer Messung der Patentanmeldungen und der Research Score auf einer Messung der Forschungspublikationen.2 Der Interest Score kombiniert die 0-1 News und Search Scores, die sich auf den untersuchten Trend beziehen. Die Nachrichtenbewertung basiert auf einer Messung der Nachrichtenveröffentlichungen und die Suchbewertung auf einer Messung der Suchmaschinenabfragen.

Methodik der Forschung

Um die Entwicklung der 13 in diesem Bericht hervorgehobenen Technologietrends zu bewerten, haben wir quantitative Daten zu sechs spezifischen Aktivitätsindikatoren gesammelt: Suchmaschinenabfragen, Nachrichtenartikel, Patente, Forschungspublikationen, Kapitalinvestitionen und Talentnachfrage. Für jede Kennzahl oder jeden Vektor haben wir eine Reihe von Datenquellen verwendet, um das Auftreten von Schlüsselwörtern zu finden, die mit dem jeweiligen Trend in Verbindung gebracht werden, haben gültige Erwähnungen der Aktivität herausgefiltert und die Anzahl der daraus resultierenden Vorkommnisse zu einer Punktzahl von 0-1 indexiert, die sich auf den untersuchten Trend bezieht. Der Innovations-Score kombiniert Patent- und Forschungs-Scores; der Interessen-Score kombiniert Nachrichten- und Such-Scores. (Wir sind uns zwar bewusst, dass die Interessenswerte durch absichtliche Bemühungen zur Stimulierung der Nachrichten- und Suchaktivität aufgebläht sein können, glauben aber, dass jeder Wert das Ausmaß der Diskussion und Debatte über einen bestimmten Trend angemessen widerspiegelt.) Die Investitionen messen den Geldfluss von den Kapitalmärkten zu Unternehmen, die mit dem Trend in Verbindung stehen.
Für die Bewertung werden unter anderem folgende Datenquellen herangezogen

Patente. Patentanmeldungsdaten von Google Patents, die Daten über die Anzahl der erteilten Patente hervorheben.

Forschung. Daten zu Forschungspublikationen von The Lens.

Nachrichten. Daten zu Nachrichtenartikeln von Factiva.

Suche. Suchmaschinendaten von Google Trends.

Kapitalbeteiligungen. Die Daten zu Risikokapital, Unternehmens- und strategischen Fusionen und Übernahmen (einschließlich Joint Ventures), Kapitalbeschaffung auf dem privaten Markt und auf dem öffentlichen Markt, einschließlich privates Beteiligungskapital (einschließlich Übernahmen und privater Investitionen in öffentliches Beteiligungskapital) und öffentliche Investitionen (einschließlich Börsengänge) stammen von PitchBook, wobei in den Investitionsdaten Kapital- und Betriebsausgaben von Unternehmen nicht berücksichtigt sind.

Talentnachfrage. Die Zahl der Stellenausschreibungen stammt von der McKinsey-eigenen Plattform für Organisationsdaten, auf der lizenzierte, anonymisierte, öffentlich zugängliche Berufsprofile und Stellenausschreibungsdaten gespeichert sind. Die Daten stammen hauptsächlich aus englischsprachigen Ländern.

Darüber hinaus haben wir die Auswahl und Definition der Trends aus dem letztjährigen Bericht aktualisiert, um die Entwicklung der Technologietrends zu berücksichtigen:

Eine umfassende KI-Kategorie ersetzt die folgenden vier Trends: angewandte KI, generative KI, industrialisiertes maschinelles Lernen und Softwareentwicklung der nächsten Generation.

Seit der letztjährigen Veröffentlichung sind neue autonome KI- und spezielle Halbleiter-Trends hinzugekommen.

Zwei getrennte Trends aus dem letzten Jahr - Elektrifizierung und erneuerbare Energien und Klimatechnologien jenseits der Elektrifizierung - wurden zu einem einzigen zusammengefasst: zukünftige Energie und nachhaltige Technologien.

Die Datenquellen und Schlüsselwörter wurden aktualisiert. Um Einblicke in die Zukunft der Raumfahrt- und Quantentechnologie zu erhalten, stützen wir uns auf Untersuchungen von McKinseys Aerospace & Defence Practice und dem Quantum Technology Monitor.

Die aus den Experteninterviews von McKinsey gewonnenen Erkenntnisse wurden verwendet, um jedem Trend eine unternehmensweite Akzeptanznote (auf einer Skala von 1-5) zuzuweisen, wie unten definiert:

1 - Eine bahnbrechende Innovation. Die Technologie befindet sich noch im Anfangsstadium, und nur wenige Unternehmen haben in sie investiert oder sie angewendet. Sie ist im Unternehmensumfeld weitgehend unerprobt.

2 - Erprobung. Die Unternehmen testen die Funktionalität und Machbarkeit der Technologie, in der Regel in kleinen Prototypen, und sind in der Regel nicht an einer kurzfristigen Investitionsrendite interessiert. Nur wenige Unternehmen skalieren die Technologie oder haben sie vollständig skaliert.

3 - Pilot. Unternehmen setzen Technologien in den ersten Anwendungsfällen durch Pilotprojekte oder begrenzte Implementierungen ein, um ihre Machbarkeit und Wirksamkeit zu testen.

4 - Skalierung. Die Organisation erweitert den Einsatz und die Übernahme von Technologien im gesamten Unternehmen.

5 - Vollständig skalierbar. Die Organisation hat die Technologie im gesamten Unternehmen vollständig implementiert und integriert. Sie ist zum Standard geworden und wird in großem Umfang eingesetzt, da die Unternehmen den Wert und die Vorteile der Technologie erkennen.

Über den Autor.

Lareina Yee

Direktor, McKinsey Global Institute, Senior Partner, San Francisco Bay Area

Michael Chui

Senior Researcher, Quantum Black Artificial Intelligence, San Francisco Bay Area

Roger Roberts

Quantum Black Partners, San Francisco Bay Area

Sven Smit

Vorsitzender, McKinsey Global Institute, Senior Partner, Amsterdam

Die Autoren möchten sich bei den folgenden McKinsey-Kollegen und Alumni für ihre Beiträge zu dieser Studie bedanken:

Aamer Baig
Ahsan Saeed
Alex Singla
Alex Zhang
Alexander Sucharewski
Alizee Acket-Goemaere
Amishi Bharti
Amy Silverstein
Andrea Del Miglio
Andreas Breiter
Andreas Schlosser
Ani Kelkar
Anna Heid
Anu Madgavkar
Arjita Bhan
Bernd Heid
Bharath Aiyer
Bill Gregg
Bill Wiseman
Brooke Stokes
Bryan Richardson
Charlie Lewis
Christian Staudt
Clint Wood
Daniel Herde
Daniel Wallance
David Naney
Delphine Nain Zurkiya
Diana Tang
Egor Kiselev
Eliza Spinna
Emily Shao
Erika Stanzl
Fabian Queder
Gabriel Morgan Asaftei
Giacomo Gatto
Godart van Gendt
Hamza Khan
Henning Soller
Ichiro Otobe
Jakob Achenbach
Jakob Fleischmann
Jawad Mourabet
Jeffrey Caso
Jenny Tran
Jesse Noffsinger
Jim Adams
Jim Böhm
Jonathan Tilley
Joshua Katz
Justin Greis
Karl Grosselin
Kersten Heineke
Kevin F. Lu
Kitti Lakner
Klaus Pototzky
Klemens Hjartar
Luca Bennici
Marc Sorel
Mark Patel
Markus Wilthaner
Martin. Harrysson
Martin Kellner
Martin Wrulich
Matt Higginson
Medha Bankhwal
Mekala Krishnan
Michael Bogobowicz
Nandika Komirisetti
Naveen Sastry
Olivia Weiß
Paolo Spranzi
Prasad Ganorkar
Ryan Brukardt
Sebastian Mayer
Sian Griffiths
Sonja Lindberg
Soumya Banerjee
Stefan Burghardt
Stephen Xu
Tapio Melgin
Tarik Alatovic
Thomas Hundertmark
Tom Brennan
Wendy Zhu
Yaman Tandon
Yvonne Ferrier
Zina Cole

Besonderer Dank gilt Daniel Eisenberg, Diane Rice, Janet Michaud, Juan M. Velasco, Kanika Punwani, LaShon Malone, Mary Gayen, Michael Goesele, Nayomi Chibana, Rachel Robinson, Regina Small, Stephanie Strom, Stephen Landau und Victor L. Cuevas, die diesen Bericht mit Leben erfüllen.

KI-Revolution

01 Autonome KI

Autonome KI ist ein System der künstlichen Intelligenz, das in der Lage ist, selbständig komplexe mehrstufige Aufgaben zu planen und auszuführen. Auf der Grundlage eines zugrunde liegenden Modells können diese Agenten selbstständig Operationen durchführen, miteinander kommunizieren und sich an neue Informationen anpassen. Es wurden beträchtliche Fortschritte erzielt, die von allgemeinen Agentenplattformen bis hin zu spezialisierten Agenten für die Grundlagenforschung reichen.

Trends und ihre Bedeutung

Autonome KI hat sich schnell von einem Randkonzept zu einer der meistdiskutierten Veränderungen in der Unternehmenstechnologie entwickelt. Sie gewinnt an Zugkraft, da Unternehmen neue Wege zur Automatisierung von Arbeitsabläufen und zur Delegation von Aufgaben an "virtuelle Kollegen" erkunden, anstatt nur mit Chatbots zu sprechen. Autonome KI ist einzigartig in ihrer Fähigkeit, in der Welt durch digitale Tools zu agieren, anstatt einfach nur Ergebnisse zu liefern. Diese Systeme basieren auf KI-basierten Modellen, die selbständig mehrstufige Aufgaben planen und durchführen können.

Stellen Sie sich einen KI-Agenten für den Kundendienst vor, der Nachrichten über Produkte beantworten, Bestellungen bearbeiten und Rücksendungen verwalten kann, indem er sich mit dem Logistiksystem eines Unternehmens verbindet. Mehrere Unternehmen haben ausführliche Forschungsagenten auf den Markt gebracht, die ihre eigenen Arbeitsabläufe entwerfen können, um Themen zu recherchieren und Berichte im Internet zu erstellen. Eine wachsende Zahl von Unternehmen setzt Agenten für die Softwareprogrammierung ein, die auf der Grundlage von Beschreibungen, die in Englisch oder anderen natürlichen Sprachen verfasst sind, mit Hilfe ihres mehrstufigen Denkens Code schreiben, einsetzen und testen.

Zu den Vorteilen der KI-Agenten gegenüber anderen früheren Systemen gehören folgende Merkmale:

• unvorhersehbare, langwierige Aufgaben zu erfüllen. Um Software zu erstellen, die autonom agieren kann, mussten Entwickler bisher mühsam schrittweise, regelbasierte Systeme programmieren. Bei vielen dieser Anwendungen gibt es viele Ausnahmen von den Regeln, die manuell behandelt werden müssen. Im Gegensatz dazu zeichnen sich Large Language Models (LLMs) dadurch aus, dass sie korrekt auf Eingaben reagieren, mit denen sie noch nie zuvor konfrontiert wurden, so dass LLM-basierte Agenten auch langwierige Aufgaben bewältigen können, die sich nicht ohne weiteres in vordefinierten Regeln kodifizieren lassen.

Verwendung zur Entwicklung digitaler Werkzeuge für Menschen. Bisher war für das Senden oder Empfangen von Daten ein eigener Code erforderlich, um eine Verbindung zu jedem neuen digitalen System herzustellen. KI-Agenten können jedoch dieselben Tools wie Menschen verwenden, z. B. einen Webbrowser, um Websites zu "lesen", ihre LLMs zu nutzen und Formulare auszufüllen.

Erhalt von Anweisungen in natürlicher Sprache. Da LLM mit natürlicher Sprache umgehen kann, können KI-Agenten wie virtuelle Mitarbeiter verwaltet werden. Dazu gehört auch, ihnen Anweisungen zu geben und sie zu coachen, wie sie besser arbeiten können, indem sie dieselbe Sprache verwenden, die sie bei der Interaktion mit menschlichen Mitarbeitern verwenden.

Erstellung von Arbeitsplänen, die verstanden und geändert werden können. LLM-basierte KI-Agenten erstellen Arbeitspläne und können untereinander kommunizieren. Da diese Agenten eine für den Menschen lesbare Sprache verwenden, können sie beschreiben, was sie tun, und sie können durch Rückmeldungen zu ihren Arbeitsplänen geleitet werden.

Das Potenzial von KI-Agenten hat viele Branchen davon überzeugt, virtuelle Agenten-Kollegen für eine Vielzahl von Funktionen und Aufgaben zu rekrutieren.

Jüngste Entwicklungen

Die Entwicklung von KI-Agenten, die in der Lage sind, autonome Entscheidungen zu treffen und untereinander zu kommunizieren, eröffnet spannende Möglichkeiten. Die rasche Entwicklung der autonomen KI macht jedoch deutlich, dass robuste Governance-Rahmen erforderlich sind, um Fragen des Vertrauens, der Verantwortung und der Ethik zu klären. Zu den jüngsten Entwicklungen im Bereich der autonomen KI gehören die folgenden:

Entwickler bauen KI-gestützte universelle Agentenplattformen auf. Einige Unternehmen fügen ihren bestehenden KI-Angeboten Agentenfunktionen hinzu, während andere sie für die Entwicklung aufgabenspezifischer Anwendungen entwickeln.1 Diese Ergänzungen ermöglichen die Entwicklung von Agenten, die über natürliche Sprache mit den Nutzern interagieren und viele verschiedene Aufgaben erfüllen können. Am schnellsten sind die Fortschritte in den Bereichen, in denen die Trainings- und Bewertungsdaten robuster sind, wie z. B. in der Softwarecodierung und der Mathematik.

• Die wachsende Kette effektiver mehrstufiger Schlussfolgerungen spiegelt bedeutende Fortschritte in der autonomen KI wider. Im vergangenen Jahr haben neue Technologien die Fähigkeit der KI zur Lösung komplexer, neuartiger Aufgaben verbessert, indem sie diese in kleinere Schritte zerlegen. Anstatt sich nur auf die Erweiterung des Basismodells zu verlassen, setzen die Entwickler nun Multi-Agenten-Workflows ein, bei denen ein "Manager"-Agent einen Arbeitsplan erstellt und Aufgaben an spezialisierte Sub-Agenten delegiert. Zwar muss noch mehr getan werden, um Vertrauen und Sicherheit zu gewährleisten, doch ermöglicht dieser Wandel genauere, kontextbezogene Ergebnisse, was einen großen Fortschritt für die Art und Weise darstellt, wie KI-Systeme denken und arbeiten.

Das Interesse an autonomer KI für unternehmensspezifische Lösungen wächst: KI-Agenten werden zunehmend für spezifische, hochwertige Geschäftsprobleme entwickelt. Diese Agenten sind stärker spezialisiert und auf ihre spezifischen Aufgaben abgestimmt, so dass die Benutzer weniger komplexe Eingabeaufforderungen entwerfen müssen. Der Einsatz autonomer KI für die Softwareentwicklung stand schon früh im Mittelpunkt des Interesses, und ihre Fähigkeiten haben sich rasch weiterentwickelt. Darüber hinaus gibt es ein großes Interesse an KI-Anwendungen, die messbare Verbesserungen bei zentralen Geschäftskennzahlen bringen können, insbesondere bei der Vertriebsoptimierung und der Automatisierung des Kundensupports. In dem Maße, wie dieser Trend zunimmt, müssen Unternehmen ein Gleichgewicht zwischen dem Einsatz spezialisierter Agenten in ihren Arbeitsabläufen und dem Einsatz von Agenten für allgemeine Zwecke, die eine Vielzahl von Aufgaben ausführen, finden.

Die Nachfrage nach Wissensagenten für die Tiefenforschung wächst. Mehrere Anbieter entwickeln Tools, die autonom eine mehrstufige Exploration durchführen können, um relevante Inhalte zu erhalten, Recherchen durchzuführen, Hunderte von Quellen auszuwerten und Informationen zu umfassenden Berichten zusammenzufassen. Diese Agenten spiegeln eine breitere Verlagerung hin zur Nutzung von KI nicht nur für die Suche, sondern auch für Schlussfolgerungen wider, die durch eine schnellere und skalierbare Wissensgenerierung ermöglicht werden.3

• KI-Agenten können "sprechen": Zu den jüngsten Fortschritten in der KI gehören Modelle, die miteinander kommunizieren und ihre eigene Sprache entwickeln können.4 Neuronale Netze können jetzt Aufgaben lernen und sie anderen KI-Systemen beschreiben. Die Kosten für die Verarbeitung dieser KI-zu-KI-Kommunikation sind geringer als für die Verarbeitung von KI-zu-Mensch-Interaktionen. Diese Entwicklungen in der KI-zu-KI-Kommunikation haben Auswirkungen auf die Robotik, die Lösung komplexer Probleme und andere Bereiche, obwohl sie auch Bedenken hinsichtlich Transparenz und Kontrolle aufwerfen.5

Wachsende Bedenken in Bezug auf Vertrauen, Governance und Verantwortung wirken sich auf die Entwicklung und den Einsatz von autonomer KI aus. Da KI-Agenten immer mehr autonome Aufgaben übernehmen, die die Ausführung von Finanztransaktionen und die Interaktion über digitale Plattformen einschließen, müssen sich Unternehmen zunehmend mit Fragen der Verantwortlichkeit und des rechtlichen Rahmens auseinandersetzen. Jüngste öffentlichkeitswirksame Piloteinsätze haben diese Risiken stärker in den Fokus gerückt, insbesondere wenn KI-Systeme unabhängig von Rechtsordnungen agieren. Die Entwicklung robuster Leitplanken und die Bereitstellung des richtigen Betriebsumfelds für Agenten sind entscheidend für die Gewährleistung von Zuverlässigkeit und Rechenschaftspflicht.

KI-Agenten werden nicht nur Aufgaben automatisieren, sondern auch die Art und Weise, wie Arbeit erledigt wird, neu gestalten. Unternehmen, die lernen, Teams zu bilden, die Menschen und Agenten-Kollegen zusammenbringen, werden neue Ebenen der Geschwindigkeit, des Umfangs und der Innovation erschließen.

- Lareina Yee, Senior Partner und Direktorin, McKinsey Global Institute, San Francisco Bay Area

Talente und Arbeitsmärkte

Autonome KI

Nachfrage (Wirtschaft)

Die Zahl der Stellenausschreibungen im Bereich der autonomen KI ist nach wie vor gering, hat aber seit 2021 deutlich zugenommen, insbesondere für Positionen wie Software-Ingenieure, Datenwissenschaftler und Dateningenieure. Dieses Wachstum ist ein Zeichen für das zunehmende Interesse und die Investitionen in die Entwicklung von KI-Systemen, die in der Lage sind, eigenständig Entscheidungen zu treffen und zu handeln.

Stellenausschreibungen, nach Berufsbezeichnung, 2021-24, in Tausend

Verfügbarkeit von Fertigkeiten

Die Entwicklung autonomer KI beruht auf einer Kombination aus technischen Fähigkeiten wie Python-Programmierung, maschinellem Lernen und Software-Engineering sowie auf neu entstehenden Bereichen wie Cue Engineering und Verarbeitung natürlicher Sprache. Während die Nachfrage nach Talenten hoch ist, ergibt sich ein gemischtes Bild. Bestimmte Fähigkeiten, wie z. B. die Verwendung von TensorFlow, sind im Verhältnis zur Nachfrage leichter verfügbar, während andere, wie z. B. Python-Kenntnisse, im Verhältnis zur Nachfrage Mangelware sind.

Über die Benutzerfreundlichkeit hinaus verändert autonome KI die Art der Arbeit selbst und verlagert die Verantwortlichkeiten von deterministischen Codierungsaufgaben auf übergeordnete Tätigkeiten wie Aufgabenplanung, Tool-Orchestrierung und kontextbezogene Entscheidungsfindung. Diese Entwicklung verändert die Definition von Rollen, die Fähigkeiten, die geschätzt werden, und die Art und Weise, wie Unternehmen ihre technischen Teams strukturieren.

Talentanforderungen, Prozentsatz der für Stellenausschreibungen erforderlichen Fähigkeiten

Entwicklungen im Bereich der Adoption rund um den Globus

Annahme von Fraktionen: 2-Experiment.

Die Unternehmen testen die Funktionalität und Durchführbarkeit der Technologie, in der Regel in kleinen Prototypen, und sind in der Regel nicht an einer kurzfristigen Investitionsrendite interessiert. Nur wenige Unternehmen skalieren die Technologie oder haben sie vollständig skaliert.

Trotz des großen Interesses und der hohen Investitionen in autonome KI wird die Technologie in realen Geschäftsumgebungen noch zu wenig getestet. Viele Unternehmen testen aktiv Prototypen von KI-Agenten in kleinem Maßstab, aber die Einführung in großem Maßstab bleibt begrenzt. Angesichts der rasanten Entwicklung der Technologie lohnt es sich, autonome KI zu beobachten, da sich ihr Einsatz und ihre Auswirkungen rasch beschleunigen könnten.

Beispiele aus der Praxis

Führende KI-Unternehmen entwickeln fortschrittliche Technologien, um die Umsetzung autonomer KI in realen Szenarien zu erleichtern.

Zu den realistischen Beispielen für KI-gesteuerte universelle Agentenplattformen gehören die folgenden:

Der OpenAI Operator, der im Januar 2025 auf den Markt kam, ist ein KI-Agent, der autonom eine Vielzahl von webbasierten Aufgaben wie Flugbuchungen, Reservierungen und Lebensmittelbestellungen durchführt. Der Operator navigiert auf Websites, füllt Formulare aus und wickelt komplexe Interaktionen ab.6 Der OpenAI Operator ist ein webbasierter Agent, der autonom eine Vielzahl von webbasierten Aufgaben wie Flugbuchungen, Reservierungen und Lebensmittelbestellungen durchführen kann.

Manus AI, die im März 2025 eingeführt wurde, ist eine universelle Agentenplattform. Sie kann eigenständig Aufgaben der Recherche, des Schreibens und des Aufgabenmanagements übernehmen und fungiert als flexibles digitales Teammitglied.7

Am 17. Juni 2025 veröffentlichte Google Gemini 2.5 Flash in Google AI Studio und Vertex AI für das Zwillinge Gemini 2.5 Flash ermöglicht Entwicklern die Erstellung von Produktionsanwendungen unter Verwendung von Browser-Automatisierungsfunktionen (z. B. Verarbeitung von Website-Besuchen, Anklicken von Schaltflächen, Eingabe von Abfragen und Extraktion von Daten auf der Grundlage natürlichsprachlicher Aufforderungen), um neue Anwendungsfälle in Agenten-Workflows zu unterstützen.8

Nachfolgend ein Beispiel aus der Praxis, das eine mehrstufige Argumentation beinhaltet:

Das Quantum Black Lab von McKinsey implementierte einen Agenten-Workflow zur Automatisierung der Erstellung von Gutschriften für eine Bank. Erste Ergebnisse zeigten eine Produktivitätssteigerung bei den Kreditanalysten von bis zu 601 TP3 T. Ein LLM, der als Multi-Agenten-Systemmanager fungierte, erstellte Arbeitspläne und wies Aufgaben an spezialisierte Sub-Agenten für Datenanalyse, Validierung und Output-Erstellung zu.9

Zu den realistischen Beispielen für autonome KI, die für spezifische Unternehmenslösungen entwickelt wurden, gehören die folgenden:

Darktrace setzt autonome KI-Agenten ein, um komplexe Cyber-Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren. Die KI-Agenten von Darktrace überwachen kontinuierlich den Netzwerkverkehr von Unternehmen, erkennen Anomalien und bestimmen die beste Vorgehensweise, um potenzielle Schäden zu mindern.10 Dieser Ansatz ahmt das menschliche Immunsystem nach und ermöglicht es KI-Systemen, ohne menschliches Eingreifen sofort auf bisher unbemerkte Cyber-Angriffe zu reagieren. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben bei der Überwachung und Erkennung von Bedrohungen ermöglichen es diese autonomen KI-Systeme den Sicherheitsteams, sich auf strategische Herausforderungen und kritische Eingriffe zu konzentrieren.

Die Agentforce-Plattform von Salesforce ermöglicht es Unternehmen, autonome KI-Agenten in allen Geschäftsbereichen einzusetzen, um die Effizienz und Skalierbarkeit zu verbessern. Diese Agenten können Aufgaben wie die Lösung von Support-Tickets, die Planung von Meetings, das Versenden von Follow-up-E-Mails und die Identifizierung von Leads selbstständig erledigen.11

Cursor, entwickelt von Anysphere, ist eines der Tools, die die Softwareentwicklungsbranche durch die Automatisierung von Codierungsaufgaben mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache revolutionieren. Die Plattform ermöglicht es Entwicklern, den Softwareentwicklungsprozess erheblich zu beschleunigen, indem sie Code generieren können, indem sie die erforderliche Funktionalität einfach in einfacher Sprache beschreiben.12

Autonome KI verwandelt KI von einem passiven Werkzeug in einen aktiven Mitarbeiter in den Arbeitsabläufen des Unternehmens. In dem Maße, wie diese Systeme an Autonomie und Entscheidungsfähigkeit gewinnen, ist es ebenso wichtig, mehr in die Frage zu investieren, wie man mit KI arbeiten kann, die als Kollege und nicht als Werkzeug gesehen wird. Gleichzeitig brauchen wir eine starke Governance, ein gewisses Maß an Transparenz und ethische Sicherheitsvorkehrungen, um sicherzustellen, dass diese Agenten verantwortungsvoll arbeiten und dauerhaftes Vertrauen aufbauen.

- Delphine Nain Zurkiya, Senior Partner, Boston

Zu den realistischen Beispielen für die Kommunikation zwischen Agenten gehören die folgenden:

Anthropic hat das Model Context Protocol (MCP) als Open-Source-Framework eingeführt, um die Art und Weise zu standardisieren, wie KI-Modelle wie LLM Daten mit externen Tools, Systemen und Datenquellen integrieren und austauschen. Google, Microsoft, Open AI und viele andere haben angekündigt, dass sie MCP übernehmen werden.

Google hat das Agent2Agent (A2A)-Protokoll eingeführt, einen offenen Standard, der die sichere Zusammenarbeit zwischen KI-Agenten verschiedener Hersteller erleichtern soll. A2A, das von mehr als 50 Partnern unterstützt wird, unterstützt Anwendungsfälle wie die Beschaffung von Kandidaten und die Orchestrierung der Lieferkette und ergänzt Bemühungen wie MCP, ein skalierbares Multi-Agenten-Ökosystem zu schaffen.13

mögliche Technologie

Zu den Technologien, die die KI vorantreiben, gehören die folgenden:

Maschinelles Lernen (ML). Diese Modelle machen Vorhersagen, nachdem sie mit Daten trainiert wurden, anstatt Programmierregeln zu folgen.

- Verarbeitung natürlicher Sprache. Diese Art von ML analysiert und erzeugt sprachbasierte Daten wie Text und Sprache.

Anwendungsschicht. Dies ist in der Regel die Schnittstelle, mit der die Endbenutzer interagieren, z. B. ein Chat.

Integrations-/Toolschicht. Diese Schicht befindet sich zwischen der Anwendungsschicht und dem Basismodell und integriert sich mit anderen Systemen, um Informationen abzurufen, Antworten zu filtern, Eingaben und Ausgaben zu speichern, Arbeit zu verteilen und neue Funktionen zu ermöglichen. Zu den Beispielen gehören der Programmierrahmen für große Sprachen LangChain und Vektordatenbanken wie Pinecone und Weaviate.

- Basismodelle. Dabei handelt es sich um Deep-Learning-Modelle, die auf großen Mengen unstrukturierter, nicht etikettierter Daten trainiert wurden und eine breite Palette von Aufgaben sofort ausführen können oder für bestimmte Aufgaben fein abgestimmt werden können.

Modelle des logischen Denkens. Dies sind Basismodelle, die speziell für mehrstufige Denkaufgaben trainiert wurden, wie z. B. das Lösen von logischen Problemen und das Ziehen von Schlüssen, die über die Mustererkennung hinausgehen.

Werkzeuge zur Beobachtung. Dabei handelt es sich um Werkzeuge (z. B. LangSmith), die Beobachtbarkeit (Einblick in Verhalten, Leistung und Entscheidungsprozesse) ermöglichen. Sie überwachen und analysieren KI-Modelle während ihres Lebenszyklus, um Zuverlässigkeit, Transparenz und Verantwortlichkeit zu gewährleisten.

Programmier-Frameworks. Bei solchen Frameworks handelt es sich um umfassende Software-Toolkits, die die Entwicklung und Implementierung von KI-Anwendungen erleichtern sollen, wie z. B. Autogen und CrewAI.

Wesentliche Unwägbarkeiten

Zu den wichtigsten Unwägbarkeiten, die die autonome KI betreffen, gehören die folgenden:

- Fehlfunktionen der autonomen KI, wie z. B. Fehlentscheidungen oder unbeabsichtigte Aktionen, können operationelle Risiken mit sich bringen. Weitere Risiken ergeben sich aus der Qualität der Daten, die für das Training dieser Agenten verwendet werden, aus Verzerrungen in den Entscheidungsmodellen, aus feindlichen Angriffen und aus der anhaltenden Notwendigkeit menschlicher Aufsicht bei der Steuerung zunehmend autonomer Systeme. - Der Grad der Autonomie, den Agenten erreichen können, bleibt ungewiss und ist Gegenstand laufender Forschung und Debatte in der KI.

Große Fragen für die Zukunft

Es gibt eine Reihe von Fragen, die Unternehmen und Führungskräfte berücksichtigen sollten, wenn sie mit autonomer KI vorankommen:

- Wird die autonome KI in großem Umfang Auswirkungen auf die Belegschaft haben und eine Kombination aus menschlichen und digitalen Arbeitskräften erfordern? Welche Vertrauens- und Sicherheitstools und -techniken werden benötigt, um Risiken zu mindern, wenn Unternehmen autonome KI einsetzen?
Ist es wahrscheinlicher, dass autonome KI durch die Automatisierung von Routineaufgaben das Talent von Fachleuten fördert, oder wird sie eine große, auf Struktur und Wiederholung aufgebaute Belegschaft ersetzen?
Inwieweit sollte autonome KI unabhängig operieren dürfen? Wie können wir ein gutes Gleichgewicht zwischen autonomer KI und menschlicher Aufsicht finden?
Wie können Unternehmen ihren Konkurrenten einen Schritt voraus sein und den mit autonomer KI verbundenen Wert in großem Umfang nutzen, sowohl in Bezug auf Einnahmen als auch auf Kostenvorteile?

02 Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz bezieht sich auf Computersysteme, die für die Ausführung von Aufgaben entwickelt wurden, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern würden. Diese Systeme nutzen Algorithmen, Daten und Rechenleistung, um Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und aus Erfahrungen zu lernen.

Trends und ihre Bedeutung

Künstliche Intelligenz ist nicht mehr nur eine technologische Kuriosität. Heute führt sie zu spürbaren Veränderungen in allen Branchen und im täglichen Leben. Von der Unterstützung natürlicher Unterhaltungen über die Automatisierung komplexer Analysen bis hin zur Steuerung physischer Systeme wie Roboter und Drohnen - die Auswirkungen der KI sind breit gefächert und weitreichend. Die effektivsten Lösungen vereinen oft mehrere Formen der KI: generative Modelle für Sprache, Analysemaschinen für datengestützte Erkenntnisse und agentenbasierte KI, die zunehmend in der Lage ist, Entscheidungen zu treffen und autonom zu handeln (wie in einem früheren Abschnitt dieses Berichts vorgestellt). Diese Konvergenz verändert im Stillen die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und wie Menschen mit Technologie interagieren.

78% der im "State of AI Report" von McKinsey befragten Unternehmen setzen KI in mindestens einer Geschäftsfunktion ein, und 92% der Führungskräfte planen, in den nächsten drei Jahren mehr zu investieren, wie wir in "Superagents at Work" hervorgehoben haben.1 Dennoch befindet sich die Entwicklung noch im Anfangsstadium, denn nur 1% der Führungskräfte gaben an, dass ihre Unternehmen in Bezug auf den KI-Einsatz an einem Punkt angelangt sind Die rasche Entwicklung grundlegender KI-Fähigkeiten im letzten Jahr hat das langfristige Potenzial von KI für Unternehmen noch vielversprechender gemacht. Die Kosten für den Einsatz leistungsfähiger Modelle sinken drastisch, und eine neue Generation kleinerer, spezialisierterer Modelle ermöglicht es mehr Unternehmen und einer breiteren Palette von Geräten, auf KI zuzugreifen.

Multimodale KI, die in der Lage ist, Text, Bilder, Video und Audio zu verarbeiten und zu erzeugen, hat neue kreative und wissenschaftliche Grenzen eröffnet und die Qualität und Vielseitigkeit von KI-gesteuerten Ergebnissen verbessert. Infolgedessen ist es für Unternehmen und Verbraucher nun wahrscheinlicher, dass sie KI in ihre Arbeitsabläufe und täglichen Routinen integrieren. Die Auswirkungen auf die Arbeitsabläufe sind vor allem in der Softwareentwicklung zu beobachten. Das Aufkommen von Tools, die auf natürlicher Sprache basieren, hat das Programmieren so weit demokratisiert, dass sowohl Profis als auch Hobbyanwender Software schneller als je zuvor entwickeln und Prototypen erstellen können. Diese Beschleunigung bringt jedoch auch neue Herausforderungen mit sich, z. B. die Verwaltung technischer Schulden und die Sicherstellung der Codequalität bei beschleunigter Entwicklung.

Der Einsatz von generativer KI, die seit weniger als drei Jahren kommerziell verfügbar ist, hat sich sehr schnell entwickelt: Die meisten Unternehmen, die angeben, KI zu nutzen, geben auch an, dass sie generative KI regelmäßig einsetzen, doch wie bereits erwähnt, haben die Unternehmen noch einen weiten Weg vor sich, bis das volle Potenzial der generativen KI ausgeschöpft ist. Der Grund für die große Kluft zwischen Potenzial und Fortschritt liegt in der Zeit, die Unternehmen benötigen, um sich anzupassen, ergänzende Innovationen zu entwickeln und ihre Mitarbeiter umzuschulen. Der tatsächliche wirtschaftliche Nutzen der generativen KI wird daher möglicherweise erst nach umfangreichen organisatorischen Veränderungen und Umstrukturierungen sichtbar werden.

Mit Blick auf das kommende Jahr stellen sich mehrere Schlüsselfragen: Werden niedrigere Modellinferenzkosten und die explosionsartige Zunahme kleinerer, dedizierter Modelle den Zugang zu und die Vorteile von KI weiter verändern? Welche Unternehmensstrategien werden den größten Wert freisetzen, wenn Organisationen vom Experimentieren zur vollständigen Übernahme übergehen? Wie können Führungspersönlichkeiten sicherstellen, dass verantwortungsvolle Praktiken - in Bezug auf Ethik, Transparenz und Governance - mit der raschen Integration von KI in Wirtschaft und Gesellschaft Schritt halten, während sich die Innovation beschleunigt?

KI-Revolution

Künstliche Intelligenz (KI)

Trends bei den Bewertungen

Von 2023 bis 2024 steigen Innovation und Interesse an KI sprunghaft an, da die Einführung der generativen KI das Interesse an allen KI-Themen weckt. KI führt die Technologietrends in Bezug auf Patentaktivitäten, Google-Suchen und Forschungspublikationen an, was ihre schnelle Akzeptanz in allen Branchen und Disziplinen widerspiegelt. Im ersten Quartal 2025 sammelten KI-Unternehmen 52 Milliarden Dollar ein, darunter eine 40-Milliarden-Dollar-Investition unter der Führung von SoftBank in OpenAI, die die größte Risikokapitalfinanzierung aller Zeiten darstellte.

Anmerkung: Für jeden Vektor haben wir einen definierten Satz von Datenquellen verwendet, um Vorkommen von Schlüsselwörtern zu finden, die mit jedem der 13 Trends in Verbindung stehen, haben gültige Erwähnungen der Aktivität herausgefiltert und die resultierenden Vorkommen mit einem Bewertungsbereich von 0-1 indexiert, der sich auf den untersuchten Trend bezieht.1Swagath Bandhakavi, "AI Companies to Raise at 2025 Raise at least $52 billion globally in Q1 2025", Tech Monitor, 17. April 2025; "New funding to build AGI", OpenAI, 31. März 2025; Hayden Field und Kate Rooney, "OpenAI schließt 40-Milliarden-Dollar-Finanzierungsrunde ab, größter privater Tech-Deal aller Zeiten", CNBC, 1. April 2025

Jüngste Entwicklungen

Die Innovation im Bereich der KI 2025 beschleunigt sich in Bezug auf erweiterte Modellierungsfähigkeiten, Effizienz und reale Anwendungen, angetrieben durch den Wettbewerb zwischen Tech-Giganten und Start-ups, während der Bereich zunehmend vor Herausforderungen in Bezug auf verantwortungsvolle Einführung, Regulierung und Kommerzialisierung steht.

Zu den jüngsten Entwicklungen im Bereich der KI gehören der zunehmende Wettbewerb und die sinkenden Kosten für Schlussfolgerungen, die explosionsartige Zunahme kleiner Modelle, Fortschritte bei der multimodalen KI und bei mehrstufigen Schlussfolgerungen, die beschleunigte Softwareentwicklung, die Sorge um verantwortungsvolle KI und die zunehmenden weltweiten Investitionen:

Die zunehmende Verbreitung von Basismodellen hat den Wettbewerb verstärkt und die Kosten gesenkt. Viele Wettbewerber boten kostenlosen Zugang und Preisnachlässe für hochwertige Textausgaben an, und das Aufkommen von Start-ups förderte die Innovation. Auch die Zahl der hochwertigen Open-Source-Modelle hat zugenommen.

Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz ist eine "Explosion kleinerer Modelle" zu beobachten, da Destillations- und Quantifizierungstechniken die Erstellung hochgradig leistungsfähiger, bereichsspezifischer KI-Modelle ermöglichen, die von größeren "übergeordneten" Modellen abgeleitet sind. Diese kleineren Modelle liefern qualitativ hochwertige Ergebnisse und benötigen gleichzeitig weniger Rechenleistung, was zu einer drastischen Senkung der Kosten und des Energieverbrauchs führt. Früher setzten Unternehmen in der Regel viel größere Modelle ein, von denen viele mehr als eine Billion Parameter verarbeiten konnten, doch inzwischen haben viele erkannt, dass kleinere Modelle mit zehn Milliarden oder weniger Parametern genauso effektiv sind. Infolgedessen wird die KI nun in alles integriert, von Smartphones und Haushaltsgeräten bis hin zu Lastwagen und Industrieanlagen.

Unternehmen verdoppeln ihre Bemühungen, multimodale generative KI-Modelle zu entwickeln, die mehrere Arten von Dateneingaben integrieren und verarbeiten und Ausgaben wie Text, Bilder, Video und Audio erzeugen. Diese multimodalen Modelle verbessern die Interaktion in natürlicher Sprache durch effektivere Eingabeaufforderungen und bessere Ergebnisse. Auch multimodale Ergebnisse werden immer besser, darunter Videos und komplexere wissenschaftliche Ergebnisse wie die Identifizierung subtiler Korrelationen zwischen der Proteinfaltung und der Wirksamkeit von Medikamenten.3 Gartner prognostiziert, dass bis 2027 40% der generativen KI-Lösungen multimodal sein werden, verglichen mit nur 1% im Jahr 2023.4

Die künstliche Intelligenz wird immer besser in der Lage, komplexe, mehrstufige Schlussfolgerungen zu ziehen, was eine wesentliche Veränderung ihrer Fähigkeiten darstellt. Jüngste Fortschritte haben es den zugrunde liegenden Modellen ermöglicht, strategisch zu planen, sich an Schwankungen anzupassen und Wissen zwischen Aufgaben zu vermitteln, was ihre Effizienz und Zuverlässigkeit erhöht. Optimierte Trainingsalgorithmen, Deep-Research-Tools und andere Techniken zeigen, wie KI schneller schlussfolgern und Erkenntnisse auf neue Herausforderungen4 anwenden kann, einschließlich der Softwareentwicklung.

Die Branche bewegt sich von den Grundsätzen hin zu Maßnahmen im Bereich der verantwortungsvollen KI. Während sich die Einführung generativer KI beschleunigt, bleiben Bedenken hinsichtlich Plagiaten, Verantwortlichkeit, Datenverunreinigung, Voreingenommenheit und Fairness bestehen. Die Verwendung von urheberrechtlich geschütztem Material zum Training generativer KI-Modelle hat Debatten über geistiges Eigentum und faire Nutzung ausgelöst. Die mangelnde Transparenz darüber, wie die Ergebnisse, insbesondere die nicht-mathematischen Ergebnisse, ermittelt werden, hat das Interesse an "erklärbarer KI" gesteigert, die Aufschluss über ihre Argumentation geben kann. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, implementieren Unternehmen KI-Governance-Plattformen und lassen sich von Dritten Vertrauen und Risikobewertungen geben.

Die weltweiten Investitionen nehmen zu, sind aber je nach Region unterschiedlich verteilt. Souveräne KI, die das Potenzial hat, lokale Innovationen, Wirtschaftswachstum und nationale Interessen zu fördern, gewinnt weltweit große Aufmerksamkeit. Länder wie Frankreich, Italien, Spanien und das Vereinigte Königreich entwickeln eine eigene KI-Infrastruktur, indem sie Ökosysteme von Technologieunternehmen sowie Cloud- und Telekommunikationsanbietern fördern.5 In Vietnam arbeitet NVIDIA mit der Regierung zusammen, um ein neues KI-Forschungszentrum einzurichten, während Japan, Singapur und Thailand die Entwicklung von lokalisierten KI-Modellen fördern, die mit nationalen Prioritäten wie dem Gesundheitswesen und dem Management von Naturkatastrophen übereinstimmen.6 Im Nahen Osten fördern Länder wie die Vereinigten Arabischen Emirate und die Türkei die Entwicklung von KI-Modellen, die mit nationalen Prioritäten übereinstimmen. Im Nahen Osten positionieren sich Länder wie die Vereinigten Arabischen Emirate durch große Infrastrukturprojekte und grenzüberschreitende Kooperationen, wie die jüngste Partnerschaft der Emirates NBD Bank mit BlackRock.7 Im Gegensatz dazu hinken Regionen wie Afrika aufgrund mangelnder Digitalisierung, hoher Kosten und anderer Herausforderungen bei der Einführung hinterher.8

Die VC-Investitionen in KI sind erheblich gestiegen, vor allem durch generative KI-Startups. Dieser Kapitalzufluss treibt die Innovation im gesamten KI-Bereich voran, von Hardware-Pionieren wie SambaNova Systems, die fortschrittliche Chips entwickeln, bis hin zu Anwendungsunternehmen wie Writer, die maßgeschneiderte Lösungen für eine Vielzahl von Branchen entwickeln.KI-Investitionen in Unternehmen haben ein noch nie dagewesenes Ausmaß erreicht, wobei Tech-Giganten und führende KI-Unternehmen gemeinsam jährlich zweistellige Milliardenbeträge in Infrastruktur, Modelle und Implementierungen investieren. Es wird erwartet, dass die Google-Muttergesellschaft Alphabet, Amazon, Meta und Microsoft im Jahr 2025 zwischen 70 und mehr als 100 Milliarden Dollar für KI-bezogene Investitionen ausgeben werden, die durch die Erweiterung von Rechenzentren und die Entwicklung von kundenspezifischem Silizium getrieben werden.9 Diese enormen Ausgaben, die frühere Investitionen in die Cloud bei weitem übertreffen, unterstreichen die strategische Bedeutung von KI und treiben die schnelle Innovation voran.

Das Tempo der KI-Innovation beschleunigt sich, wobei Durchbrüche bei generativen und autonomen Systemen die Möglichkeiten in allen Branchen rasch erweitern. Das wirkliche Unterscheidungsmerkmal ist heute nicht nur die technologische Fähigkeit, sondern die Fähigkeit, KI tief in die Arbeitsabläufe einzubinden, um durch die Umgestaltung von Betriebsmodellen, Talenten und Governance messbare Auswirkungen auf das Geschäft zu erzielen. Unternehmen, die von der Erprobung zur Masseneinführung übergehen und gleichzeitig starke Sicherheitsvorkehrungen für Vertrauen und Verantwortlichkeit treffen, werden das transformative Potenzial der KI am ehesten nutzen können.

- Alex Singla, Senior Partner und Co-Leiter von Quantum Black, Chicago

Künstliche Intelligenz (KI)

Nachfrage (Wirtschaft)

Die Nachfrage nach KI-Talenten entwickelt sich weiter, da Unternehmen von frühen Experimenten zu breiteren Implementierungen übergehen. Trotz eines beträchtlichen Rückgangs im Jahr 2023 bringt das Jahr 2024 einen neuen Einstellungsboom - insbesondere für Datenwissenschaftler und Ingenieure - mit sich, da die Unternehmen versuchen, KI tiefer in die Kernarbeitsabläufe einzubinden. Die Nachfrage nach Softwarefunktionen hat sich stabilisiert, während das Wachstum bei produkt- und lösungsorientierten Funktionen darauf hindeutet, dass der Schwerpunkt zunehmend auf der Förderung der Geschäftsintegration und der Wirkung auf die Nutzer liegt.

Während 46%-Führungskräfte Qualifikationsdefizite in der Belegschaft als Haupthindernis für die Einführung von KI anführen und mehr als 20%-Mitarbeiter berichten, dass sie wenig oder gar nicht geschult sind, ist die Deckung des heutigen Bedarfs an Qualifikationserweiterung nur ein Teil des Problems. Mit der zunehmenden Integration von KI-Agenten in die Arbeitsabläufe von Unternehmen wird sich die Talentlandschaft weiter in Richtung der Fähigkeit entwickeln, die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine zu unterstützen. Mit der Zeit wird diese symbiotische Beziehung zwischen Arbeitnehmern und KI weniger ad hoc und mehr grundlegend sein und allmählich die Art und Weise verändern, wie Teams funktionieren, wie Entscheidungen getroffen werden und wie in Unternehmen Werte geschaffen werden.1

Stellenausschreibungen, nach Berufsbezeichnung, 2021-24, in Tausend

Verfügbarkeit von Fertigkeiten

Die KI-Talentpipeline ist unter Druck. Kernkompetenzen wie maschinelles Lernen, Python und Datenwissenschaft sind sehr gefragt, aber das Angebot bleibt hinter den beiden letztgenannten zurück. Besonders knapp ist das Fachwissen über Cloud-Infrastrukturen, vor allem für Plattformen wie Amazon Web Services (AWS). Auch wenn einige programmier- und mathematikbezogene Kompetenzen leichter verfügbar sind, könnte die Lücke bei den grundlegenden KI-Fähigkeiten die Dynamik verlangsamen, wenn sie nicht durch gezielte Kompetenzerweiterung und -entwicklung geschlossen wird.

Talentanforderungen, Prozentsatz der für Stellenausschreibungen erforderlichen Fähigkeiten
Verfügbarkeit von Talenten, Verhältnis von Talent und Nachfrage

<0,1x AmazonWeb Services

0,5x Python

0,3x DevOps

0.3x Kubernetes

1.3x Linux

0,7x Datenbanken

0.1x Skripting

Entwicklung der globalen Übernahme

Annahme der Noten: 4-sein erweitert.

Unternehmen skalieren den Einsatz und die Übernahme von Technologien im gesamten Unternehmen.

Viele Unternehmen weltweit haben die Cloud-Technologie bereits eingeführt, wobei die USA und Westeuropa führend bei der Einführung sind. Die vollständige Skalierung der Technologie wird jedoch eine Herausforderung sein, da die Nachfrage nach Datenverarbeitung weiter steigt. In der Zwischenzeit gibt es weiterhin Engpässe bei der Stromversorgung, den Hardware-Lieferketten und den Netzen. Bestimmte Regionen der Welt, wie z. B. Afrika, haben noch nicht viel Aufmerksamkeit für Edge Computing erhalten und hinken daher hinterher.

Beispiele aus der Praxis

Die Entwicklung von Cloud- und Edge-Computing ermöglicht es, KI in Cloud-Stacks laufen zu lassen, Rechen- und Energiebeschränkungen zu überwinden und spezialisierte Cloud-Anbieter und souveräne Cloud-Erweiterungen hervorzubringen.

Zu den Beispielen aus der Praxis, bei denen KI den Cloud-Stack stört, gehören die folgenden:

Meta hat ein spezielles Netzwerk für Rechenzentren entwickelt, das GPU-Cluster zur Unterstützung groß angelegter, verteilter KI-Schulungen nutzt. Die KI-Kapazität von Meta verwendet Converged Ethernet Version 2 (RoCEv2) als Kommunikationstransport zwischen den einzelnen Knoten. Das Netzwerk des Unternehmens unterstützt eine breite Palette zuverlässiger, realer KI-Trainingsaufgaben, wie z. B. Ranking, Inhaltsempfehlungen und Verarbeitung natürlicher Sprache, die über seine GPU-Cluster laufen.6

Das Stargate-Projekt, das im Januar 2025 angekündigt wurde, investiert in den nächsten vier Jahren 50 Milliarden Dollar in den Aufbau einer neuen KI-Infrastruktur für OpenAI. Zu den Geldgebern gehören MGX, OpenAI, Oracle und SoftBank.7

Zu den realistischen Beispielen, bei denen Unternehmen Rechenschwierigkeiten überwinden, gehören die folgenden:

Hybride Kühlstrategien werden mit den wachsenden Anforderungen an die Datenverarbeitung immer wichtiger. Rechenzentren kombinieren jetzt Luftkühlung für Anwendungen mit geringer Intensität mit Flüssigkeitskühlung für Racks mit hoher Dichte. Microsoft hat ein wassereffizientes, geschlossenes Kühlsystem auf Chipebene eingeführt, das die Wasserverdunstung eliminiert und eine präzise Temperaturkontrolle ermöglicht.8 Technologien wie HyperCool verwenden eine wasserlose, zweiphasige, direkt auf den Chip gerichtete Kühlung für KI-GPUs mit bis zu 2.800 Watt und verbrauchen zwischen 10 und 201 TP3T weniger Energie im Vergleich zu herkömmlichen Methoden.9

- Da immer mehr Rechenzentren gebaut werden, wird der erhöhte Energiebedarf für deren Betrieb zu einem Problem in Märkten in den USA, die traditionell über Cluster von Rechenzentren verfügen, wie Nord-Virginia und Santa Clara, Kalifornien. Viele Versorgungsunternehmen sind nicht in der Lage, die Übertragungsinfrastruktur schnell genug auszubauen, und können letztlich nicht genug Strom erzeugen.10 Datenzentren für KI-Modelle werden in abgelegeneren Teilen der USA gebaut, wo es noch reichlich Strom gibt und das Netz weniger belastet wird, z. B. in Indiana und Iowa.11 Auch südostasiatische Länder wie Thailand und Indonesien und nordische Länder wie Finnland mit ihren mit ihrem Reichtum an erneuerbaren Energien zu wichtigen Knotenpunkten für die KI-Infrastruktur.12

Da KI-Modelle zunehmend in alltägliche Anwendungen eingebettet werden, verlagert sich der Schwerpunkt der Branche von der reinen Größe auf die Effizienz. Vor diesem Hintergrund hebt sich das R1-Modell von DeepSeek als führendes Beispiel hervor: Durch die Verwendung von Techniken wie Multiple Latent Attention (MLA) und FP8-Präzisionsquantisierung reduziert das R1-Modell die Speicher- und Berechnungsanforderungen erheblich und ermöglicht selbst auf Consumer-Hardware hochleistungsfähige Inferenzen. Dieser Ansatz spiegelt einen breiteren Trend im Cloud- und Edge-Computing wider: die Optimierung von KI-Workloads im Hinblick auf Reaktionsfähigkeit und Ressourceneffizienz, um die Intelligenz näher an den Ort zu bringen, an dem Daten erzeugt und Entscheidungen getroffen werden.13

Unternehmen verteilen die Arbeitslasten auf immer mehr Rechner. AWS Trainium trainiert beispielsweise das Modell Llama 2-7B, indem es das Modell auf 128 Server aufteilt, die Aufgaben auf die Chips verteilt und lange Sequenzen auf die Mitarbeiter aufteilt. Dadurch werden die Schulungszeit und -kosten im Vergleich zu einer einzelnen Maschine erheblich reduziert. In ähnlicher Weise ziehen Unternehmen in Gebiete mit besserer Stromversorgung um oder nutzen Edge Computing, um Daten näher an der Datenquelle zu verarbeiten.14

Hier ein Beispiel aus dem wirklichen Leben für den Aufstieg der professionellen Gamer:

CoreWeave, das von Nvidia unterstützt wird, hat sich zu einem wichtigen Akteur im Bereich Cloud Computing entwickelt, indem es spezialisierte GPU-beschleunigte Cloud-Dienste anbietet, die auf KI- und maschinelle Lernprozesse zugeschnitten sind. CoreWeave bedient Nischenmärkte wie das Training von KI-Modellen und Inferenzen und stellt Startups und Forschungseinrichtungen Hochleistungs-GPUs wie den Nvidia H100 zur Verfügung. 2024 wird das Unternehmen einen Umsatz von 1,9 Mrd. USD erzielen, was einem jährlichen Anstieg von 7.37% entspricht, und im März 2025 wird es an die Börse gehen.15

Realistische Beispiele für die wachsende Nachfrage nach einer souveränen Wolke sind unter anderem die folgenden:

Im Jahr 2024 hat Oracle seine Sovereign Cloud auf die Europäische Union ausgeweitet. Damit können europäische Unternehmen Daten lokal über die Cloud-Infrastruktur von Oracle verarbeiten.16

Das von SAP gegründete Unternehmen Delos Cloud arbeitet mit Arvato Systems und Microsoft zusammen, um eine auf den deutschen öffentlichen Sektor zugeschnittene Cloud-Lösung anzubieten. Die Plattform soll es Behörden ermöglichen, sensible Workloads sicher über mehrere Rechenzentren in Deutschland zu verteilen.17

mögliche Technologie

Zu den Technologien, die das Cloud- und Edge-Computing vorantreiben, gehören die folgenden:

- Virtualisierung. Die Virtualisierung ermöglicht die Schaffung virtueller Instanzen von Servern, Speicher- und Netzressourcen, so dass Ressourcen gemeinsam genutzt und isoliert werden können.

- Computing und Serverless Computing. Diese Technologie bietet On-Demand-Computing-Ressourcen, einschließlich eines serverlosen Modells, das von einem Cloud-Anbieter verwaltet wird, so dass sich die Entwickler auf den Code konzentrieren können.

Container und Kubernetes. Container kapseln Anwendungen und ihre Abhängigkeiten für eine konsistente Bereitstellung in verschiedenen Umgebungen, während Kubernetes die Container-Orchestrierung in großem Umfang verwaltet.

APIs und Microservices: APIs erleichtern die Kommunikation zwischen Cloud-Anwendungen und -Services, während Microservices die Anwendungen in kleinere, unabhängigere Komponenten aufteilen, um eine größere Skalierbarkeit und Flexibilität zu erreichen.

Cloud-Speicher. Diese Technologie umfasst skalierbare und leicht zugängliche Speicherlösungen wie Objektspeicher und Blockspeicher, die die Datenverwaltung in der Cloud erleichtern.

Internet of Things (IoT) oder Device Edge: IoT-Geräte wie Sensoren und Videokameras sammeln und verarbeiten Daten. Diese Geräte verfügen in der Regel über grundlegende Rechen- und Speicherfunktionen.

Lokaler oder "handlungsnaher" Rand. Dabei handelt es sich um Rechen- und Speicherressourcen, die in den Räumlichkeiten, in denen die Daten erzeugt werden, oder an entfernten oder mobilen Standorten eingesetzt werden.

Netzbetreiber, Netz und Mobile Edge Computing (MEC). Dabei handelt es sich um private oder öffentliche Rechen- und Speicherressourcen, die am Rande des Netzes eines Mobilfunk- oder Konvergenzdienstanbieters bereitgestellt werden, in der Regel einen Netzsprung vom Unternehmensstandort entfernt.

Metro-Edge. Mit dieser Technologie werden Rechenzentren mit kleinerer Grundfläche (in der Regel um die drei Megawatt) in Großstädten angesiedelt und ergänzen die öffentliche Cloud, indem sie ortsnahe Rechenleistung und Speicherplatz bereitstellen, um niedrigere Latenzzeiten und höhere Verfügbarkeit zu bieten.

Glasfaseroptik. Physikalische Glasfasern bieten die zuverlässigsten Verbindungen mit hohem Durchsatz und geringer Latenzzeit.

Wesentliche Unwägbarkeiten

Zu den wichtigsten Unwägbarkeiten, die Cloud- und Edge-Computing betreffen, gehören die folgenden:

Mit den Fortschritten in der Chiptechnologie bleibt der Ausgleich zwischen höherer Leistung und geringerem Energieverbrauch bei Hardware und Software eine zentrale Herausforderung. Regulatorische Prüfungen und Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes führen dazu, dass der Cloud-Governance und der Datensouveränität mehr Aufmerksamkeit geschenkt wird. Die Auswirkungen auf die Umwelt und die Nachhaltigkeit des beschleunigten Ausbaus von Rechenzentren, die Energiebeschaffung, der Wasserverbrauch und der Elektroschrott könnten zu zusätzlichen Vorschriften führen.

- Die Sicherheit im Cloud- und Edge-Computing wird auch 2025 ein zentrales Thema sein. Unternehmen sind mit zunehmenden Sicherheitsrisiken konfrontiert, da sie nur einen begrenzten Einblick in Multi-Cloud-Umgebungen haben und nicht ausreichend in den Schutz investieren.

Große Fragen für die Zukunft

Unternehmen und Führungskräfte können bei der weiteren Nutzung von Cloud- und Edge-Computing die folgenden Fragen berücksichtigen:

- Wie können Cloud-Anbieter ihren Energieverbrauch und ihren ökologischen Fußabdruck effektiv reduzieren? Wie können Unternehmen in einer Multi-Cloud-Umgebung die Datenhoheit und die Einhaltung der sich entwickelnden Vorschriften sicherstellen?

- Wird es regional dominierende Cloud-Anbieter geben? Was wird in den nächsten fünf Jahren den Wettbewerbsvorteil in der Cloud ausmachen - Größe, Architektur oder Kontrolle über das Ökosystem?

- Wie sollten Unternehmen angesichts von Kostenkurven, Tarifen und gesetzlichem Druck ihre Workloads dynamisch über Cloud-, Edge- und lokale Plattformen hinweg optimieren?

06 Immersive Realität

Immersive Reality-Technologien umfassen Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR), einschließlich intelligenter AR-Brillen, fortschrittlicher haptischer Rückmeldungen und KI-gesteuerter Erweiterungen zur Verbesserung von Rendering, Tracking und Verarbeitung.

Trends und ihre Bedeutung

Immersive Reality-Technologien - einschließlich Augmented Reality (AR), bei der Bilder in reale Umgebungen projiziert werden, und Virtual Reality (VR), die eine Interaktion in vollständig virtuellen Umgebungen durch räumliches Computing ermöglicht - haben das Potenzial, das Erlebnis in vielen Branchen zu verändern. Diese Technologien entwickeln sich ständig weiter, mit Fortschritten wie leichteren, erschwinglicheren Wearables, verbesserter Haptik und KI-Integration. Während Spiele und Unterhaltung nach wie vor die am weitesten verbreiteten Bereiche mit den offensichtlichsten Innovationen sind, werden diese Technologien auch in anderen Bereichen für Marketing, Prototyping und die Simulation risikoreicher Szenarien zur Verbesserung von Schulung und Sicherheit eingesetzt. Durch die Bereitstellung sicherer, kontrollierter Umgebungen ermöglichen AR und VR den Nutzern das Üben von Fähigkeiten und das Experimentieren ohne die Risiken der realen Welt. Im Gesundheitswesen unterstützen immersive Technologien die medizinische Ausbildung und Patientenversorgung.1 Im Jahr 2024 wuchs der AR/VR-Markt stetig, mit einem Anstieg der Headset-Lieferungen um 10%, obwohl Prognosen darauf hindeuten, dass sich das Wachstum im Jahr 2025 verlangsamen könnte.1

Immersive Reality geht schnell über ihre Wurzeln im Spiele- und Unterhaltungsbereich hinaus und wird zu einer transformativen Kraft in allen Branchen. In dem Maße, in dem die Technologie reift, werden Unternehmen, die sie bewusst in ihre Abläufe integrieren, neue Dimensionen der Produktivität, der Kreativität und der menschlichen Beziehungen freisetzen. Die nächste Innovationswelle wird nicht nur von technologischen Fortschritten bestimmt werden, sondern auch davon, wie nahtlos sich immersive Erfahrungen in den Geschäfts- und Lebensalltag einfügen.

- David Naney, Leitender Spezialist, Südkalifornien

Jüngste Entwicklungen

Zu den jüngsten Entwicklungen im Bereich der immersiven Realitätstechnologie gehören die folgenden:

In der Vergangenheit sind AR- und VR-Headsets hinter den Erwartungen zurückgeblieben. Das liegt an den hohen Kosten, der begrenzten Verbraucherakzeptanz und den technologischen Einschränkungen - obwohl es Anzeichen für Reinvestitionen gibt, wie die KI-Brille von Meta und die Android-XR-Brille von Google.2

Die Fortschritte in der haptischen Technologie lassen die Grenzen zwischen Realität und Simulation verschwimmen. Durch die Integration haptischer Technologie und fortschrittlicher sensorischer Rückmeldungen entstehen immersivere und realistischere virtuelle Umgebungen. Haptische Aktuatoren mit sehr geringem Stromverbrauch und tragbare Handschuhe und Anzüge bieten präzises taktiles Feedback und simulieren Empfindungen wie Regen oder Textur. Chemische Sensoren und kabellose Spender bilden Geschmacksrichtungen nach. Dieser multisensorische Ansatz erhöht das Engagement der Benutzer in einer Vielzahl von Anwendungen.

- Die Integration von KI revolutioniert die AR- und VR-Technologien, indem sie die Rendering-, Tracking- und Verarbeitungsfunktionen verbessert, insbesondere in Spielen und Trainingssimulationen.2 KI-Algorithmen erzeugen hyperrealistische Umgebungen und Charaktere in Spielen, die dynamisch auf die Interaktionen des Nutzers reagieren und so ein noch intensiveres Erlebnis schaffen. KI-Techniken, einschließlich Deep-Learning-Modelle, verbessern die Wiedergabetreue von 3D-Visualisierungen, indem sie auf großen Datensätzen mit realen Texturen und Lichtverhältnissen trainiert werden.3

Talente und Arbeitsmärkte

Immersive-Reality-Technologie

Nachfrage (Wirtschaft)

Die Nachfrage nach Jobs im Maschinenbau ist im Vergleich zu Software-Jobs relativ stabil geblieben, was den anhaltenden Bedarf an Hardware-Know-how für die Herstellung und das Prototyping von AR- und VR-Geräten widerspiegelt. 2024 wird die Nachfrage nach Talenten für die meisten Jobtitel insgesamt zurückgehen, was darauf hindeutet, dass sich der Arbeitsmarkt neu kalibriert, da sich die Anwendungsfälle und Unterstützungsstrukturen in diesem Bereich weiterentwickeln.

Stellenausschreibungen, nach Berufsbezeichnung, 2021-24, in Tausend

Verfügbarkeit von Fertigkeiten

Im Bereich der immersiven Realität herrscht ein Mangel an VR-, AR- und KI-Fachkräften, der durch die wachsende Nachfrage nach adaptiven Simulationen und KI-gesteuerter Inhaltserstellung bedingt ist. Programmierkenntnisse, wie z. B. C++, sind leichter verfügbar, während Fachwissen im Bereich 3D-Modellierung weiterhin reichlich vorhanden ist.

Talentanforderungen, Prozentsatz der für Stellenausschreibungen erforderlichen Fähigkeiten
Verfügbarkeit von Talenten, Verhältnis von Talent und Nachfrage

Entwicklung der globalen Übernahme

Annahme von Fraktionen: 2-Experiment.

Die Unternehmen testen die Funktionalität und Durchführbarkeit der Technologie, in der Regel in kleinen Prototypen, und sind in der Regel nicht an einer kurzfristigen Investitionsrendite interessiert. Nur wenige Unternehmen skalieren die Technologie oder haben sie vollständig skaliert.

Die Akzeptanz von Immersive-Reality-Technologien ist je nach Region und Anwendungsfall sehr unterschiedlich. Während Smart Glasses eine beachtliche Zugkraft erlangt haben, verläuft die Einführung von Headsets langsamer als erwartet. In Sektoren wie dem Gesundheitswesen und der Konsumgüterindustrie nimmt die Dynamik zu, doch die breite Einführung wird durch Probleme bei der Benutzerfreundlichkeit, hohe Kosten und regionale Unterschiede bei Infrastruktur und Innovation eingeschränkt.

Beispiele aus der Praxis

Zu den realistischen Beispielen für den Einsatz von Wearables gehören die folgenden:

Überbrücken Sie die Kluft zwischen physischer Präsenz und digitaler Interaktion. Trotz der späteren Entscheidung des Unternehmens, die Produktion des ersten Modells einzustellen, stellt das Vision Pro Headset von Apple, das Anfang 2024 erstmals ausgeliefert wurde, einen Meilenstein auf dem Markt für Immersive-Reality-Technologie dar. Eine seiner Funktionen ist "Persona", die KI und AR nutzt, um das Gesicht eines Nutzers zu scannen und realistische digitale Avatare während FaceTime-Anrufen zu erstellen, so dass die Nutzer in virtuellen Umgebungen natürlicher kommunizieren können.4

Erweiterung des Sichtfelds von Smart Glasses. Die Erweiterung des Sichtfelds gilt als wichtiger Faktor für das Wachstum von AR, und die fünfte Generation der Spectacles von Snap, die im September 2024 auf den Markt kommt, macht in diesem Bereich Fortschritte. Sie richtet sich an AR-Entwickler und bietet ein immersiveres Display, intensivere Farben und ein breiteres diagonales Sichtfeld von 46° sowie eine längere Akkulaufzeit und eine höhere Verarbeitungsleistung.5 Trotz dieser Verbesserungen gibt es in dieser Kategorie immer noch Herausforderungen, wie ein relativ begrenztes Sichtfeld und das höhere Gewicht des Geräts.

Die große Vision für VR-Headsets wurde durch technische Herausforderungen eingeschränkt. Produkte wie das Meta Quest 3, ein eigenständiges Headset, das 2023 auf den Markt kommt, sind ein weiterer Schritt in der Entwicklung von immersiver Hardware. Es erfordert nicht nur keine ständige Verbindung zu einem externen PC oder einer Konsole, sondern bietet auch verbesserte Grafik-, Verarbeitungs- und Rendering-Funktionen.6

Dr. Joaquin Sanchez-Sotelo führte 2024 an der Mayo Clinic die erste Mixed-Reality-gesteuerte Schulterprothesenoperation durch. Bei dieser innovativen chirurgischen Methode werden speziell entwickelte Werkzeuge und Brillen verwendet, um ein hochpräzises Hologramm des Gelenks zu erstellen, das eine höhere Präzision beim Einsetzen der Implantate ermöglicht.7

Verkürzen Sie die Zeit, die für die Erstellung eines Prototyps benötigt wird. Physische Prototypen dauern in der Regel 45 Tage, aber New Balance nutzt VR, um den Prozess auf nur sieben Tage oder weniger zu reduzieren. Dieser VR-basierte Ansatz ermöglicht es Entscheidungsträgern, das Schuhdesign in einer virtuellen Umgebung aus allen Blickwinkeln zu betrachten, ähnlich wie bei einem physischen Muster. Der Einsatz von VR macht es einfacher, die Designabsicht zu vermitteln und führt zu einer fundierteren Entscheidungsfindung.8

Realistische Beispiele dafür, wie haptische und andere sensorische Technologien das virtuelle Erlebnis verbessern können, sind unter anderem die folgenden:

Virtuix hat mit dem Omni One ein multidirektionales VR-Laufband vorgestellt, mit dem sich der Benutzer in jede beliebige Richtung innerhalb eines virtuellen Raums bewegen kann. Diese 360°-Fähigkeit erhöht die Präsenz in der VR-Umgebung.9

Haptische Handschuhe sollen dem Träger helfen, auf natürliche und intuitive Weise mit virtuellen Objekten zu interagieren. Der Maestro EP von Contact CI, das leichte, kabellose Modell, das das Unternehmen auf der AWE 2024 vorstellt, stellt einen Fortschritt in diesem Bereich dar. Seit 2020 nutzt die US Air Force die haptische Technologie von Contact CI für VR-Trainingsprogramme, eine praktische Anwendung dieser Handschuhe in einem professionellen Umfeld.10

Intensivere Geschmacksrichtungen in virtuellen Geschmackssimulationen. Die Nachfrage der Verbraucher nach multisensorischen digitalen Ökosystemen zu befriedigen, ist ein wichtiges Anliegen im Bereich der immersiven Realitätstechnologie. Eine aktuelle Innovation simuliert die Funktionsweise der Geschmacksknospen. Die von Forschern der Ohio State University entwickelte e-Taste-Technologie nutzt chemische Sensoren und drahtlose mikrofluidische Aktoren, um süße, saure, salzige, bittere und umami-Geschmacksrichtungen durch die Steuerung der Freisetzung von Ionen und Geschmacksstoffen zu simulieren. Bei Versuchen am Menschen wurde eine Genauigkeit von 70% bei der Unterscheidung der Geschmacksintensität erreicht.11

Realistische Beispiele dafür, wie KI immersive Realitätsanwendungen verändert, sind unter anderem die folgenden:

Blockade Labs hat Skybox AI entwickelt, ein fortschrittliches, KI-gesteuertes Tool zur Erstellung immersiver 360°-Panoramaumgebungen. Benutzer können detaillierte Skyboxen in 8K-Auflösung mit einfachen Texteingaben erzeugen und bestehende Umgebungen neu mischen, Elemente bearbeiten und sogar 2D-Skyboxen in 3D-Modelle für eine Vielzahl von Anwendungen umwandeln. Diese Technologie kann in den Bereichen Gaming, VR, Simulation, Bildung usw. eingesetzt werden.12

Der Einsatz von KI zur Erstellung von NPCs in Spielen erreicht ein neues Niveau.2023 Epic Games hat eine neue KI-gesteuerte Funktion für seine vielseitige 3D-Computergrafik-Engine, die Unreal Engine (UE), eingeführt. Das so genannte Procedural Content Generation Framework13 nutzt KI-Algorithmen, um automatisch Spielelemente wie Landschaften, 3D-Objekte, Gebäude und sogar ganze Welten zu erzeugen. Im Anschluss an die KI-Verbesserungen führte das Unternehmen MetaHumans in den Unreal Editor von Fortnite ein, mit denen Entwickler originalgetreue, digital "menschliche" Nicht-Spieler-Charaktere (NPCs) für ihre Fortnite-Inseln entwerfen und animieren können.14 Die Behaviour Tree-Assets der UE können verwendet werden, um intelligente KI-Verhaltensweisen für NPCs zu implementieren.14

mögliche Technologie

Zu den Technologien, die die immersive Realität vorantreiben, gehören die folgenden:

- Augmented Reality (erweiterte Realität): AR ermöglicht ein teilweises Eintauchen in die reale Welt, indem Informationen zur realen Umgebung hinzugefügt werden.
Virtual Reality (VR) lässt den Nutzer durch räumliches Rechnen in eine vollständig virtuelle Umgebung eintauchen und ermöglicht so die Interaktion in einer vollständig virtuellen Umgebung.
Gemischte Realität. Mixed Reality erreicht einen Grad der Immersion zwischen AR und VR, der der realen Welt virtuelle Elemente hinzufügt und es den Nutzern ermöglicht, mit beiden zu interagieren.
Räumliches Rechnen. Bei dieser Art der Berechnung wird der physische 3D-Raum, den der Benutzer um sich herum wahrnimmt, als Leinwand für die Benutzeroberfläche verwendet.
Am Körper zu tragende und externe Sensoren. Diese Sensoren, die in ein tragbares Gerät eingebettet oder um den Benutzer herum angebracht sind, erkennen Objekte und Körper für die Darstellung in einer virtuellen Umgebung.
Haptik. Diese Feedback-Geräte vermitteln dem Benutzer normalerweise Empfindungen in Form von Vibrationen.
Standortbezogene Augmented Reality. Die Software integriert den physischen Standort und die Umgebung des Nutzers in Echtzeit in AR, um die physische Umgebung in einer virtuellen Umgebung zu überlagern.

Maschinelles Lernen. Dieser Begriff bezieht sich auf Modelle, die Vorhersagen treffen, nachdem sie mit Daten trainiert wurden, anstatt Programmierregeln zu folgen.

Künstliche Intelligenz. ai bezeichnet die Fähigkeit einer Maschine, kognitive Funktionen auszuführen, die normalerweise mit dem menschlichen Verstand in Verbindung gebracht werden, wie z. B. Wahrnehmen, Denken, Lernen, Interaktion mit der Umwelt und Problemlösung.

Wesentliche Unwägbarkeiten

Zu den wichtigsten Unwägbarkeiten, die die Technologie der immersiven Realität betreffen, gehören die folgenden:

Datenverfügbarkeit und Datenschutz. Immersive Technologien wie virtuelle und erweiterte Realität erfassen große Mengen personenbezogener Daten, z. B. Körperbewegungen, Augenbewegungen und die Interaktion der Nutzer mit ihrer Umgebung. Dies wirft ernste Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes auf. Einige fortschrittliche KI-Systeme können sogar unbewusste Verhaltensweisen, einschließlich Augenbewegungen, interpretieren, um zu erraten, was der Nutzer denkt oder fühlt - oft ohne dass der Nutzer sich dessen bewusst ist. Es besteht ein echtes Risiko, dass diese Informationen missbraucht oder bei einer Datenschutzverletzung preisgegeben werden könnten, weshalb der Schutz der Privatsphäre der Nutzer von entscheidender Bedeutung ist.

- Verstärkung von Vorurteilen. Wenn sie falsch eingesetzt werden, können immersive Technologien bestehende soziale Vorurteile verstärken. So können beispielsweise Bewerber mit zuverlässigem Internet und Zugang zu moderner Ausrüstung oder speziellen VR-Arbeitsräumen stärker von virtuellen Einstellungsverfahren, Bildungsprogrammen oder dem Zugang zu öffentlichen Dienstleistungen profitieren.

Physische Sicherheit. Augmented- und Virtual-Reality-Systeme schränken oft die Sicht des Benutzers auf die reale Welt ein. Dies stellt ein Sicherheitsrisiko dar, wenn sie in Umgebungen eingesetzt werden, die nicht streng kontrolliert werden.

Mehrere Gerätetypen. Es gibt eine Vielzahl von Geräten für immersive Technologien, die von eigenständigen AR- und VR-Plattformen bis hin zu peripherem AR-Zubehör für Mobiltelefone reichen. Diese Vielfalt macht es unklar, welche Geräte für bestimmte Aufgaben am besten geeignet sind. Da ständig neue Produkte auf den Markt kommen, sind die Nutzer unsicher bei der Wahl des richtigen Geräts für ihre Bedürfnisse.

Hardware-Entwicklung. In Bereichen wie Gewicht, Wärmemanagement, Batterielebensdauer, Sichtfeld und Verringerung der Bewegungskrankheit wurden in unterschiedlichem Tempo Fortschritte bei der Hardware erzielt. Einige Bereiche entwickeln sich aufgrund von technischen Herausforderungen oder der Marktnachfrage schneller als andere. Zwar sind stetige Fortschritte zu erwarten, doch ist ungewiss, wie lange es dauern wird, bis in allen Bereichen gleichzeitig wesentliche Fortschritte erzielt werden.

Große Fragen für die Zukunft

Es gibt mehrere Aspekte, die Unternehmen und Führungskräfte berücksichtigen sollten, wenn sie mit der Immersive-Reality-Technologie fortfahren:

- Wie wird die Geschwindigkeit der Hardware-Durchbrüche - in Bezug auf Kosten, Komfort und Leistung - die Entwicklung der immersiven Realität von einer Nischen-Neuheit zu einer universellen Plattform beeinflussen?

- Wann ist der Wendepunkt erreicht, an dem die immersive Realität von Pilotprojekten in spezialisierte, hochwertige Bereiche wie Energieinfrastruktur, fortschrittliche Fertigung oder High-End-Medien übergeht?

- Wie wird sich die immersive Realität verändern und anpassen, wenn mehr Unternehmen eine Rückkehr zum Büro und weniger Remote-Arbeitsplätze anstreben?

- Welche rechtlichen Rahmenbedingungen sind erforderlich, um die sichere und ethisch vertretbare Nutzung von Technologien der virtuellen Realität zu gewährleisten, einschließlich der Überprüfung von Inhalten, des Datenschutzes und der Cybersicherheit?

- Wie wird sich die breite Einführung der Virtual-Reality-Technologie auf die Gesellschaft und das menschliche Verhalten auswirken?

07 Digitales Vertrauen und Cybersicherheit

Digitales Vertrauen und Cybersicherheit umfassen Technologien und Verfahren, die sichere, transparente und vertrauenswürdige digitale Interaktionen gewährleisten sollen. Dazu gehören Authentifizierung, Datenschutz, Verschlüsselung, Bedrohungserkennung und Blockchain-basierte Vertrauenssysteme.

Trends und ihre Bedeutung

Zu den Trends bei digitalem Vertrauen und Cybersicherheit gehören Cybersicherheit, Vertrauen in künstliche Intelligenz und Blockchain-Technologie. Diese Technologien schaffen, erweitern und erhalten das Vertrauen der Stakeholder. Sie helfen Organisationen dabei, Technologie- und Datenrisiken zu mindern, Innovationen voranzutreiben und Vermögenswerte zu schützen, was alles zu einer besseren Unternehmensleistung und stärkeren Kundenbeziehungen beiträgt.

Cybersicherheit und künstliche Intelligenz bieten fortschrittliche Abwehrmechanismen gegen immer raffiniertere Cyberbedrohungen. Sie können die Erkennung von Bedrohungen, die Reaktion auf Vorfälle und die allgemeine digitale Widerstandsfähigkeit einer Organisation verbessern.

KI-Vertrauenssysteme bieten Interpretierbarkeit, Fairness, Robustheit und Sicherheit, die das Vertrauen von Nutzern und Interessenvertretern stärken können. Da KI zunehmend in den Alltag und wichtige Entscheidungsprozesse integriert wird, kann die Bedeutung von Vertrauen gar nicht hoch genug eingeschätzt werden.

Blockchain-basierte Tokenisierungssysteme, die im Wesentlichen auf Transparenz, Sicherheit und Zugänglichkeit ausgelegt sind, können zu innovativen Lösungen für Bereiche wie das Finanz- und Gesundheitswesen führen.

Gemeinsam schaffen diese Technologien digitales Vertrauen und schützen die Datenintegrität. Um die Vorteile des digitalen Vertrauens und der Cybersicherheit voll ausschöpfen zu können, bedarf es einer Führung von oben nach unten und eines bewussten Wandels in verschiedenen Tätigkeitsbereichen, von der Strategie über die Technologie bis hin zu den Unternehmensfunktionen.

Die wichtigsten Grundlagen der Cybersicherheit - Asset Management, Schwachstellenmanagement und Identitätsmanagement - bleiben auch in einer Welt, in der generative KI immer mehr Werte freisetzt, entscheidend. Die Schaffung von Systemen und Prozessen zur Bereitstellung sicherer Kunden- und Nutzererfahrungen im Zeitalter der generativen KI erfordert sowohl die Aufrechterhaltung grundlegender Sicherheitsfähigkeiten als auch Investitionen in Spitzentechnologien, um mit dem Wandel Schritt zu halten.

- Charlie Lewis, Partner, Connecticut

Jüngste Entwicklungen

Zu den jüngsten Entwicklungen auf dem Gebiet des digitalen Vertrauens und der Cybersicherheit gehören die folgenden:

Die rasanten Fortschritte in der KI-Technologie und die Umwälzungen in Industrie und Alltag haben die dringende Notwendigkeit deutlich gemacht, über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg Vertrauen in KI aufzubauen. Das Vertrauen in KI-Unternehmen ist von 611 TP3T im Jahr 2019 auf 531 TP3T heute zurückgegangen.1 Wenn es nicht gelingt, proaktiv verantwortungsvolle und sichere KI-Praktiken umzusetzen, könnte dies erhebliche Folgen für Unternehmen und die Gesellschaft haben. Die kumulierten Aktienmarktrenditen für vertrauenswürdige Marken sind von 2017 bis 2023 um 245 Prozentpunkte höher als für nicht vertrauenswürdige Marken,2 was zeigt, wie sich digitale und betriebliche Widerstandsfähigkeit und Vertrauen auszahlen können.

Angreifer nutzen zunehmend generative KI und maschinelles Lernen, um Unternehmen anzugreifen, und zwar immer effektiver. Gleichzeitig setzen Unternehmen selbst diese Technologien ein, um ihre Fähigkeiten zur Erkennung von und Reaktion auf Bedrohungen zu verbessern. Mit diesen Tools können Systeme schnell große Datensätze analysieren, Muster erkennen und Anomalien aufspüren, um die Erkennung und Abwehr von Bedrohungen zu verbessern.

Die Ausnutzung von Schwachstellen in Software und Funktionen von Drittanbietern verdeutlicht die umfassenderen Auswirkungen von Systemrisiken. Da die Branche zunehmend auf Software und Funktionen von Drittanbietern angewiesen ist, konzentrieren sich die Risiken auf eine Vielzahl von Geschäftsprozessen, was die Notwendigkeit erhöht, Software-Stücklisten zu entwerfen und zu implementieren, um die Transparenz zu verbessern und Schwachstellen zu verwalten.

Die Besorgnis über die regulatorische Aufsicht, Transparenz und Sicherheit in der digitalen Sphäre hat zugenommen. Regierungen auf der ganzen Welt haben wichtige Schritte unternommen, um umfassendere und strengere Vorschriften zu entwickeln, da die Sorge um das digitale Vertrauen die Notwendigkeit klarer Governance-Rahmenwerke deutlich gemacht hat.

Die geopolitischen Risiken haben sich verschärft und stellen eine erhebliche Bedrohung für das digitale Vertrauen und die Cybersicherheit dar. In diesem unsicheren Umfeld, in dem Staaten die Technologie zunehmend für strategische Zwecke nutzen, wächst die Sorge um kritische Infrastrukturen und die Datensicherheit. Kritische Infrastrukturen wie Satelliten und Unterseekabel sind ins Visier geraten, was die globale Kommunikation, den Handel und die Sicherheit stören könnte. Unternehmen können einen proaktiven und anpassungsfähigen Ansatz für die Cybersicherheit wählen, indem sie geopolitische Faktoren in die Risikobewertung und die Strategien zur Risikominderung einbeziehen.

Die Tokenisierung nimmt in Branchen wie dem Finanzsektor zu, da die Institute versuchen, ihr Produktangebot zu erweitern. Die Blockchain-Technologie, die interoperable, fälschungssichere Hauptbücher ermöglicht, macht Anwendungen wie tokenisierte Vermögenswerte möglich.

Vertrauen ist keine weiche Angelegenheit mehr, sondern ein geschäftskritisches Gut. In einer Welt mit KI-generierten Inhalten, grenzüberschreitenden Datenströmen und steigenden Cyberrisiken ist digitales Vertrauen die Lizenz zum Handeln. Unternehmen, die Vertrauen durch Design aufbauen, werden von den Kunden gewählt - und von den gesellschaftlichen Interessengruppen unterstützt.

- Roger Roberts, Partner, San Francisco Bay Area

Talente und Arbeitsmärkte

Digitales Vertrauen und Cybersicherheit

Nachfrage (Wirtschaft)

Software-Jobs im Zusammenhang mit digitalem Vertrauen und Cybersicherheit sind nach wie vor von entscheidender Bedeutung, wobei die Nachfrage nach Software-Engineering und Software-Entwicklung relativ stabil ist, wenn auch leicht rückläufig gegenüber 2023. Stellen für Sicherheitsanalysten liegen zwar deutlich unter ihrem Höchststand von 2022 - wie die meisten Stellenbezeichnungen in diesem Trend -, übertreffen aber weiterhin die Zahl der Stellenausschreibungen insgesamt, was die anhaltende Nachfrage nach Bedrohungsüberwachung und Compliance-Fachwissen widerspiegelt.

Stellenausschreibungen, nach Berufsbezeichnung, 2021-24, in Tausend

Verfügbarkeit von Fertigkeiten

Beliebte Qualifikationen wie Incident Response, Threat Intelligence und DevOps (Softwareentwicklung und IT-Betrieb) sind stark unterbesetzt, was den dringenden Bedarf der Branche an Fachwissen zur Bedrohungsabwehr und Automatisierung widerspiegelt. Künstliche Intelligenz wird immer wichtiger, da Unternehmen KI-gestützte Sicherheitstools zur Erkennung von und Reaktion auf Bedrohungen integrieren, aber Talente sind nach wie vor Mangelware. Im Gegensatz dazu gibt es im Bereich Risikomanagement einen leichten Überschuss an Talenten, was darauf hindeutet, dass die aktuellen Ausbildungsprogramme darauf abgestimmt sind. Regulatorische Unsicherheit und Marktvolatilität haben zu einem volatilen Talentmarkt für Blockchain- und Distributed-Ledger-Kenntnisse geführt.

Talentanforderungen, Prozentsatz der für Stellenausschreibungen erforderlichen Fähigkeiten

Verfügbarkeit von Talenten, Verhältnis von Talent und Nachfrage

1,2x 0,3x		0.2x	0.3x	0.7x	0.1x	2.6x
Risikomanagement	Reaktion auf Vorfälle	Künstliche Intelligenz	DevOps	Datenbanken	Intelligente Bedrohung	Blockchain

Entwicklung der globalen Übernahme

Annahme der Noten: 4-sein erweitert.

Unternehmen skalieren den Einsatz und die Übernahme dieser Technologien im gesamten Unternehmen.

Auch wenn die Cybersicherheit in allen Unternehmen zunimmt, muss sie sich aufgrund des technologischen Fortschritts weiterentwickeln. So befinden sich beispielsweise KI-Vertrauens-Technologien trotz der raschen Einführung generativer KI noch in einem frühen Pilotstadium. Einige wenige Organisationen entwickeln maßgeschneiderte Cybersicherheitslösungen, doch die meisten verlassen sich bei der Skalierung auf Anbieter. Die EU ist der Zeit voraus, um die Datensicherheit und -souveränität zu stärken, indem sie mit dem KI-Gesetz strenge Vorschriften für risikoreiche KI-Systeme einführt, Transparenz vorschreibt und die Verbraucherrechte schützt.3

Beispiele aus der Praxis

Beispiele aus der Praxis für Initiativen und Entwicklungen, die den sicheren und verantwortungsvollen Einsatz von KI unterstützen, sind unter anderem die folgenden:

Das Benchmarking-Tool AILuminate v1.0 von MLCommons, das im Dezember letzten Jahres eingeführt wurde, dient dazu, die Neigung von Large Language Models (LLMs) zu bewerten, auf Aufforderungen zur Gefahrenerkennung zu reagieren. Es hilft dabei, Risiken wie die Ausbeutung von Kindern, Hassreden und missbräuchlich eingesetzte Waffen wie chemische, biologische, radiologische, nukleare und Sprengstoffverstöße zu erkennen, und liefert eine unabhängige Analyse des LLM-Risikos als Grundlage für die Entscheidungsfindung.4 MLCommons erweitert derzeit AILuminate, um Risiken für die Agenten-KI in Bezug auf Korrektheit, Sicherheit und Kontrolle zu behandeln.

Die Integration ermöglicht es Technologieunternehmen, auf die Nachfrage der Verbraucher nach umfassenderen Lösungen zu reagieren. So tätigte Cisco im März 2024 seine bisher größte Akquisition: Es kaufte Splunk für 28 Milliarden Dollar und verbesserte seine Fähigkeiten zur Erkennung von und Reaktion auf Bedrohungen, indem es die maschinelle Datenanalyseplattform von Splunk in sein bestehendes Cybersicherheits-Portfolio integrierte.5 Fünf Monate später erwarb Cisco Robust, einen Pionier im Bereich der angewandten KI-Sicherheit Intelligenz.6

Hier ein Beispiel aus der Praxis, bei dem ein KI-gesteuerter Angriff auf ein Unternehmen erfolgt:

Voice-Phishing - oder "Vishing" - ist eine weitere Variante von Phishing-Angriffen, bei der Sprachanrufe oder Sprachnachrichten verwendet werden, um Menschen zur Preisgabe vertraulicher persönlicher oder finanzieller Informationen zu verleiten. persönliche oder finanzielle Informationen. Laut dem CrowdStrike 2025 Global Threat Report haben Vishing-Angriffe in nur sechs Monaten um 4.421 TP3T zugenommen, und zwar von der ersten Hälfte des Jahres 2024 bis zur zweiten Jahreshälfte.7 Unternehmen können eine mehrschichtige Verteidigungsstrategie einsetzen, die Mitarbeiterschulungen, technische Schutzmaßnahmen und proaktive Überwachung kombiniert, um Vishing zu bekämpfen.

Zu den Beispielen aus der Praxis, bei denen es um wachsende regulatorische Bedenken geht, gehören die folgenden:

Das US-Verteidigungsministerium (DOD) hat 2024 das CMMC (Cybersecurity Maturity Model Certification) 2.0 Framework eingeführt, um die Cybersicherheit seiner Auftragnehmer und Unterauftragnehmer im Verteidigungsbereich zu verbessern.

Die Regulierungsbehörden konzentrieren sich zunehmend auf den Fintech- und Blockchain-Sektor, um Fragen des Verbraucherschutzes und der Finanzstabilität anzugehen. Die EU-Verordnung über den Markt für Krypto-Assets (MiCA), die Ende 2024 in Kraft tritt, soll einen umfassenden Rechtsrahmen für digitale Vermögenswerte, einschließlich Stablecoins, schaffen. Es wird erwartet, dass die Verordnung die Ausgabe und den Handel mit tokenisierten Vermögenswerten standardisiert, Innovationen fördert und gleichzeitig die mit digitalen Finanzen verbundenen Risiken mindert.8

Beispiele aus der Praxis, bei denen geopolitische Risiken das digitale Vertrauen beeinträchtigen, sind unter anderem die folgenden:

Salt Typhoon, eine ausländische, staatlich geförderte Cyberangriffsgruppe, die für eine Reihe von öffentlichkeitswirksamen Cyberangriffen auf Telekommunikationsunternehmen und andere kritische Infrastrukturen verantwortlich ist.20 Im Jahr 2024 wurden mehrere nordamerikanische Telekommunikationsunternehmen kompromittiert, was die Anfälligkeit globaler Telekommunikationsinfrastrukturen verdeutlicht.9

- In den letzten Jahren haben mehrere Unterbrechungen von Unterseekabeln, die offenbar darauf abzielten, das Internet und die externe Kommunikation zu stören, inmitten geopolitischer Spannungen die Sorge vor Sabotage geschürt. In den letzten 15 Monaten wurden 11 Kabel in der Ostsee sabotiert, was zu erheblichen Störungen führte und die NATO dazu veranlasste, ein Programm namens Baltic Sentinel zum Schutz kritischer Unterwasserinfrastrukturen zu starten.10 Unterseekabel sind kostspielig im Bau und transportieren etwa 991 Terabyte transkontinentalen Internetverkehr.11

Zu den realistischen Beispielen für Unternehmen, die Tokenisierung einsetzen, gehören die folgenden:

- JPMorgan Chase arbeitet mit Kinexys Digital Payments zusammen. Die Digital-First-Blockchain-Lösung wird in die FX-Services von JPMorgan Chase integriert, um Devisenabrechnungen abzuwickeln.12

- BlackRock hat BUIDL aufgelegt. Dieser Token-Fonds repräsentiert nun über 40% des Token-Marktes für US-Schatzpapiere.13

mögliche Technologie

Zu den Technologien für digitales Vertrauen und Cybersicherheit gehören die folgenden:

Digitale Identität. Die Identität besteht aus allen digitalen Informationen, die eine Person oder ein Unternehmen beschreiben und auszeichnen. Autonome Identitäten ermöglichen es den Nutzern zu kontrollieren, welche Identifizierungsinformationen sie mit wem teilen. Benutzer von kryptografischen Identitäten können Alternativen zu alphanumerischen Passwörtern verwenden, z. B. biometrische Daten, Geräte und Anwendungen sowie Dokumente, um sich zu authentifizieren und zu verifizieren. Unternehmen entwickeln "konvergente Identitätslösungen", die verschiedene Identitätsaspekte in eine einzige Plattform integrieren, um z. B. Kontinuität zu gewährleisten, wenn eine Person vom Mitarbeiter zum Geschäftspartner oder Kunden wird.

Datenschutz-Engineering. Dieses Verfahren verwaltet die Implementierung, den Betrieb und die Pflege des Datenschutzes, um Datenschutzrisiken zu mindern und eine zielgerichtetere Entscheidungsfindung über die Ressourcenzuweisung und die effektive Implementierung von Datenschutzkontrollen in Informationssystemen zu ermöglichen.

- Widerstandsfähigkeit der Technologie. Hierbei handelt es sich um eine Reihe von Praktiken und technologischen Grundlagen, die für die sichere Entwicklung, Bereitstellung und den Betrieb von Technologien in der gesamten Unternehmensumgebung erforderlich sind, einschließlich Komponenten wie unveränderliche Backups und selbstheilende Netzwerke.

Blockchain. Diese digital verteilten, dezentralen Hauptbücher existieren in einem Netzwerk von Computern und ermöglichen eine sichere, transparente und unveränderliche Aufzeichnung von Transaktionen.

Intelligenter Vertrag. Ein in unveränderlichem Code auf einer Blockchain erstelltes Softwareprogramm, das automatisch ausgeführt wird, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind (z. B. von Käufer und Verkäufer vereinbarte Bedingungen).

Token und digitale Vermögenswerte. Zu diesen immateriellen Vermögenswerten gehören native Kryptowährungen, Governance-Token, Stablecoins, nicht-homogenisierte Token und tokenisierte reale und finanzielle Vermögenswerte, einschließlich Bargeld.

Dezentralisierte Anwendungen. Diese Anwendungen laufen in einem Peer-to-Peer-Netz und sind nicht mehr auf zentrale Server angewiesen. Sie nutzen die Blockchain-Technologie für die Datenspeicherung und -sicherheit sowie Kryptowährungen für Transaktionen und Nutzerinteraktion.

Künstliche Intelligenz. Künstliche Intelligenz bezieht sich auf Computersysteme, die fortschrittliche Algorithmen und Datenanalyse nutzen, um Aufgaben zu erfüllen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie Lernen, Problemlösung und Entscheidungsfindung.

Interpretierbare künstliche Intelligenz. Dabei werden Methoden und Ansätze eingesetzt, um die Transparenz und Interpretierbarkeit der Eingaben, der Gewichtung und der Schlussfolgerungen von Algorithmen des maschinellen Lernens zu erhöhen und so Vertrauen in sie zu schaffen.

GRC-Tools sind Softwareanwendungen und Plattformen, die Unternehmen bei der Verwaltung und Rationalisierung ihrer Governance-, Risikomanagement- und Compliance-Prozesse unterstützen.

Wesentliche Unwägbarkeiten

Zu den wichtigsten Unwägbarkeiten, die sich auf das digitale Vertrauen und die Cybersicherheit auswirken, gehören die folgenden:

Die Abwägung zwischen Sicherheit und Verfügbarkeit ist eine ständige Herausforderung. Stärkere Sicherheitsmaßnahmen können die Anfälligkeit für Angriffe verringern, aber in der Regel um den Preis langsamerer, weniger benutzerfreundlicher Systeme. Die Präferenzen der Verbraucher und das tatsächliche Nutzungsverhalten tragen zu einer weiteren Komplexität bei.

Derzeit gibt es keinen einheitlichen Interpretationsansatz, der die "Blackbox" großer KI-Modelle öffnet, um sinnvolle Interpretationen ihrer Ergebnisse zu ermöglichen. Interpretationswerkzeuge müssen auf bestimmte Kontexte und Daten zugeschnitten sein, aber Kompatibilitätsprobleme können die Bemühungen um die Aktualisierung oder Migration von Technologien behindern, insbesondere bei der Integration mit Altsystemen, wie den vielen dezentralen Punktlösungen, die noch immer im Einsatz sind.

Auch wenn die Nachfrage nach Rechenleistung weiter steigt, bleibt die Skepsis der Unternehmen gegenüber der zunehmenden Nutzung von Daten zur Förderung des Wachstums bestehen. Viele Unternehmen sind besorgt über das Risiko, dass ihre vertraulichen Daten zur Schulung von LLM verwendet werden, was zu Verletzungen von Daten und geistigem Eigentum führen könnte, was sie dazu veranlassen könnte, teurere interne Schulungslösungen einzusetzen. Um diese Risiken zu mindern, verpflichten sich die Anbieter stärker zum Datenschutz und bieten unter anderem verschiedene Formen der Entschädigung für Ansprüche auf geistiges Eigentum an.

Die jüngsten Fortschritte in der Quantentechnologie haben die Bedenken hinsichtlich der kryptografischen Systeme, die die Sicherheit von Blockchain-Netzwerken untermauern, verstärkt. Da die Quanteninformatik in einem ungewissen Zeitrahmen voranschreitet, wird sie eine erhebliche Bedrohung für die Integrität und Vertraulichkeit von Daten darstellen, die durch aktuelle Verschlüsselungsalgorithmen geschützt sind.

Die Regulierung der Blockchain-Technologie und der Tokenisierung ist in den verschiedenen Rechtsordnungen uneinheitlich, was die Einhaltung der Vorschriften erschwert. Die EU hat Rahmenwerke wie die Crypto Asset Market Regulation geschaffen, aber andere Rechtsordnungen, einschließlich der Vereinigten Staaten, sind noch dabei, Regulierungsansätze zu entwickeln.14 Der Mangel an globaler Standardisierung erstreckt sich auch auf Technologien der Vertrauensarchitektur und Cybersicherheitsvorschriften, die eine ständige Überwachung und Anpassung der Unternehmensrichtlinien erfordern, um die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten.15 Die sich entwickelnde Natur dieser Vorschriften in den verschiedenen Rechtsordnungen erfordert ständige Wachsamkeit seitens der Blockchain- und Tokenisierungsunternehmen.

Große Fragen für die Zukunft

Es gibt mehrere Aspekte, die Unternehmen und Führungskräfte berücksichtigen sollten, wenn sie mit digitalem Vertrauen und Cybersicherheit vorankommen:

- Was ist erforderlich, um die wachsende Zahl von vernetzten Geräten, wie IoT- und Betriebstechnologien, in den Haushalten der Verbraucher zu schützen?

- Welcher Rahmen wird die Privatsphäre der Nutzer in einer hypervernetzten Welt gewährleisten?

- Welche Rolle sollten Regierungen bei der Aufrechterhaltung des digitalen Vertrauens und der Cybersicherheit spielen?

- Inwieweit werden Versicherungsanreize eine Rolle bei Unternehmensentscheidungen spielen, in Cyber-Resilienz und digitales Vertrauen zu investieren?

- Wie kann KI dazu beitragen, fortschrittliche Sicherheitsmechanismen zu entwickeln, um aufkommenden Bedrohungen (geopolitisch, KI-bezogen, Quanten) einen Schritt voraus zu sein?

- Wie werden sich neue Vorschriften und veränderte Einstellungen der Unternehmen auf das Tempo und den Umfang der Blockchain-basierten Tokenisierung auswirken?

08 Quantum Technologie

Anwendungen, die auf der Quantentechnologie beruhen, nutzen die einzigartigen Eigenschaften der Quantenmechanik, um bestimmte komplexe Berechnungen viel schneller durchzuführen als klassische Computer, um sichere Kommunikationsnetze aufzubauen und um Sensoren mit höherer Empfindlichkeit als ihre klassischen Gegenstücke herzustellen.

Trends und ihre Bedeutung

Die Quantentechnologie stellt einen grundlegenden Fortschritt in der traditionellen Datenverarbeitung dar, indem sie schwierige Probleme durch die Nutzung der einzigartigen Prinzipien der Quantenmechanik löst. Die eine Säule, die Quanteninformatik, hat das Potenzial, Lösungen für bestimmte Klassen von Problemen zu ermöglichen, die mit klassischen Computern nicht machbar sind, z. B. die Modellierung von Quantenphänomenen in der Chemie oder das Brechen einiger häufig verwendeter Verschlüsselungstechniken. Die zweite Säule, die Quantenkommunikation, könnte eine Schlüsselrolle bei der Gewährleistung einer sicheren Kommunikation spielen. Die dritte Säule, die Quantensensorik, verbessert die Empfindlichkeit und bietet für bestimmte Anwendungsfälle ein breiteres Spektrum an Möglichkeiten als herkömmliche Sensoren.

Das Jahr 2025 war bisher ein ereignisreiches Jahr für das Quantencomputing, in dem wichtige Akteure wie Amazon Web Services (AWS), Google, IBM und Microsoft Durchbrüche bei Quantenchips und -funktionen ankündigten. Mit Entwicklungen wie dem Willow-Chip von Google, dem Majorana-1-Prozessor von Microsoft, dem Quantum Heron von IBM und dem Ocelot von AWS wurden zentrale Herausforderungen wie Fehlerkorrektur und Skalierbarkeit angegangen, was einen wichtigen Schritt in Richtung praktischerer Quantensysteme darstellt. Obwohl die praktischen Anwendungen des Quantencomputers noch nicht realisiert sind, werden bedeutende Fortschritte erzielt. Diese Entwicklungen spiegeln den kontinuierlichen Fortschritt in diesem Bereich wider, da die Unternehmen weiterhin den Weg von der experimentellen Forschung zu potenziellen praktischen Anwendungen erforschen. Quantentechnologien könnten wirtschaftliche Auswirkungen auf die Chemie, die Biowissenschaften, das Finanzwesen und die Mobilfunkindustrie haben.

Um die transformativen Vorteile der Quantentechnologie wirklich nutzen zu können, müssen jedoch noch einige technische Herausforderungen bewältigt werden, möglicherweise durch die Zusammenarbeit zwischen dem öffentlichen und dem privaten Sektor. Unternehmen können sich positionieren, um von künftigen Durchbrüchen zu profitieren, indem sie die Entwicklungen in der Quantentechnologie verfolgen und durchdachte Investitionen auf der Grundlage ihrer Relevanz für die Herausforderungen der Branche tätigen.

Jüngste Entwicklungen

Die jüngsten Fortschritte in der Quantentechnologie konzentrierten sich auf die Überwindung wichtiger technischer Hürden, wie Fehlerkorrektur und Skalierbarkeit. Gleichzeitig deuten der zunehmende Wettbewerb zwischen großen Technologieunternehmen und Start-ups, die Ausweitung von Quantenprojekten auf der ganzen Welt und erste Anzeichen für eine Kommerzialisierung darauf hin, dass der Bereich insgesamt an Dynamik gewinnt.

Zu den jüngsten Entwicklungen in der Quantentechnologie gehören die folgenden:

- Innovationen haben die Fehlerkorrektur verbessert und eine Skalierung ermöglicht. Die erhöhte Zuverlässigkeit von Quantenbits und die verbesserte Fehlerkorrektur in Echtzeit tragen dazu bei, robustere, fehlertolerante Systeme zu bauen.

Die Quanteninformatik entwickelt sich rasch zu einem hart umkämpften Bereich. Hyperscaler, die Cloud-Computing-Dienste anbieten, machen große Fortschritte bei der Veröffentlichung von Technologien und signalisieren damit eine neue Ära, in der die traditionellen Computerriesen nicht nur teilnehmen, sondern auch aktiv eine Führungsrolle bei der Quanteninformatik anstreben. Kleinere Akteure, darunter auch Start-ups, versuchen, sich durch die Konzentration auf risikoreichere Innovationen zu differenzieren.

Das erhebliche Wachstum der Innovationszentren für Quantentechnologie im Jahr 2025 spiegelt das wachsende Interesse an Quantentechnologien und den damit verbundenen rechtlichen Rahmenbedingungen wider. Vierunddreißig Länder verfügen inzwischen über nationale Quantenprogramme, und die Vereinten Nationen haben das Jahr 2025 zum Internationalen Jahr der Quantenwissenschaft und -technologie erklärt, um die weltweite Aufmerksamkeit auf Quanteninnovationen zu lenken. Während sich der Quantenbereich weiter entwickelt, erkennen die Regulierungsbehörden an, dass internationale Normen eine wichtige Rolle bei der Ergänzung der rechtlichen Rahmenbedingungen und der Förderung von Innovationen in der Quantentechnologie spielen werden.

Die Dominanz der Quantencomputer erfordert einen doppelten Schwerpunkt: bahnbrechende Innovationen bei der Hardware und weitere Innovationen bei der Fehlerkorrektur. Zusammen werden diese Errungenschaften früher als erwartet fehlertolerante Quantencomputer ermöglichen.

- Henning Soller, Partner, Frankfurt

In den letzten Jahren wurde viel Geld in die Lösung von Problemen der Quantentechnologie investiert, aber die Dynamik verlagert sich nun auf den Unternehmenssektor. Vorausschauende Organisationen erforschen, wie sie das Quantenpotenzial nutzen können, um einen echten Mehrwert für wirkungsvolle kommerzielle Anwendungen zu schaffen.

- Anna Heid, Assoziierte Partnerin, Zürich

Quantum-Technologie

Nachfrage (Wirtschaft)

Die Stellenausschreibungen im Bereich Quantentechnologie erreichen im Jahr 2022 ihren Höhepunkt und umfassen Schlüsselpositionen wie Softwareentwickler, Softwareingenieure, leitende Softwareingenieure und technische Architekten, bevor sie in den Jahren 2023 und 2024 stetig zurückgehen. Stellenausschreibungen für Sicherheitsanalytiker und Systemanalytiker sind weniger volatil und stabilisieren sich bis 2024 auf niedrigerem Niveau. Insgesamt zeigen die Daten zu den Talenten einen sprunghaften Anstieg der Einstellungsaktivitäten, gefolgt von einer Stabilisierung, wobei die Nachfrage in den Bereichen Softwareentwicklung und Engineering während des gesamten Zeitraums führend ist.

Stellenausschreibungen, nach Berufsbezeichnung, 2021-24, in Tausend

Verfügbarkeit von Fertigkeiten

Im Bereich der Quantentechnologie herrscht ein kritischer Mangel an Kenntnissen in den Bereichen Quantencomputing und künstliche Intelligenz, die in den meisten Stellenausschreibungen verlangt werden. Im Gegensatz dazu gibt es einen Überfluss an Cloud-Computing-Kenntnissen, die nur 10% der Stellenanforderungen ausmachen.

Talentanforderungen, Prozentsatz der für Stellenausschreibungen erforderlichen Fähigkeiten

Entwicklung der globalen Übernahme

Akzeptanzwert: 1 - Eine bahnbrechende Innovation. Die Technologie befindet sich noch im Anfangsstadium und nur wenige Organisationen haben in sie investiert oder sie angewandt. Sie ist weitgehend unerprobt und hat sich in einem kommerziellen Umfeld nicht bewährt.

Der Bereich der Quantentechnologie entwickelt sich rasant weiter. Sowohl innovative Start-ups als auch etablierte Tech-Giganten kündigen weitere Investitionen und Fortschritte an. Dennoch befinden sich die Nutzer noch in der Erkundungsphase, in der sie Proof-of-Concepts und kleine Prototypen testen, um potenzielle Anwendungen und Grenzen zu bewerten. Insbesondere die Quanteninformatik befindet sich noch weitgehend in der Forschungs- und Entwicklungsphase, wobei Systeme in der Frühphase vor allem für Tests und die Entwicklung von Algorithmen genutzt werden. Die Investitionen und strategischen Schwerpunkte variieren von Region zu Region, unterstützt durch Initiativen wie das mit 1 Milliarde Euro ausgestattete europäische Vorzeigeprogramm für Quantentechnologie und wachsende Investitionen in Ländern wie den Vereinigten Arabischen Emiraten.1

Beispiele aus der Praxis

Zu den realistischen Beispielen für Fehlerkorrektur und -erweiterung gehören die folgenden:

Atom Computing hat vor kurzem eine doppelte Quantenbit-Gate-Treue von 99,61 TP3T erreicht, die höchste Treue für neutrale Atom-Quantenbits in einem kommerziellen System und ein wichtiger Fortschritt bei den Fehlerkorrekturmöglichkeiten.2 Die Technologie des Unternehmens kann in Verbindung mit dem Quantenbit-Virtualisierungssystem von Microsoft zur Erkennung und Korrektur von Fehlern in Echtzeit und nicht nur bei der Nachbearbeitung eingesetzt werden. Die derzeitigen Beschränkungen der Dual-Quantum-Bit-Gate-Treue und der Korrekturmöglichkeiten begrenzen jedoch die Berechnungsintensität in der Demonstration. Die Skalierung zur Ausführung größerer und komplexerer Algorithmen erfordert daher zusätzliche Verbesserungen.3

Rigetti Computing und Riverlane haben einen wichtigen Meilenstein erreicht, indem sie eine Echtzeit-Fehlerkorrektur mit geringer Latenzzeit auf dem 84-Qubit-System Ankaa-2 mit Rigetti demonstriert haben. Ihr Experiment ist die erste erfolgreiche Demonstration einer Quantenfehlerkorrektur mit geringer Latenz, die eine schnelle Rückkopplung ermöglicht, die für die fehlertolerante Quanteninformatik entscheidend ist.

Zu den realistischen Beispielen, die den Wettbewerb und den erweiterten Fortschritt betreffen, gehören die folgenden:

Google hat Willow angekündigt, seinen neuesten Quantenchip, der Fehler exponentiell reduziert, wenn mehr Quantenbits hinzugefügt werden. Willow führt auch eine Benchmark-Berechnung durch, für die die schnellsten Supercomputer von heute 10 Septillionen Jahre brauchen würden - viel länger als das Universum existiert - und das in nur fünf Minuten. fünf Minuten abzuschließen. Allerdings hat die Vergleichsberechnung keine bekannte praktische Anwendung.4

Ocelot von AWS verwendet die "Katzen-Quantenbits"-Technologie, die die Quantenfehlerkorrektur beschleunigt und die erforderliche Hardware erheblich reduziert. Die Kosten sind ein großes Hindernis für die Skalierung von Quantencomputern, und Ocelot kann bis zu $90% einsparen. AWS sagt voraus, dass Ocelot die Ankunft des praktischen Quantencomputers um bis zu fünf Jahre vorverlegen könnte.5

Microsoft hat Majorana 1 vorgestellt, den weltweit ersten Quantenprozessor, der mit topologischen Quantenbits arbeitet, die zumindest theoretisch stabiler sind als andere Quantenbits. Laut Microsoft wird Majorana 1 Quantencomputer in die Lage versetzen, sinnvolle Probleme im industriellen Maßstab innerhalb von Jahren, nicht Jahrzehnten, zu lösen.6

Zu den realistischen Beispielen, die Quantenzentren betreffen, gehören die folgenden:

IBM hat in Ehningen, Deutschland, sein erstes Quantenrechenzentrum in Europa eröffnet. Dort sorgen fortschrittliche Prozessoren wie Eagle und Heron für Quantencomputerleistung. Das Zentrum soll Forschung und Innovation in Europa fördern, indem es Quantencomputer-Ressourcen über die Cloud bereitstellt und dabei die regionalen Datenschutzbestimmungen einhält.7

Nvidia hat angekündigt, ein Forschungszentrum für Quantencomputer in Boston zu gründen, das NVIDIA Accelerated Quantum Research Centre (NVAQC). Die Initiative zielt darauf ab, das Quantencomputing durch die Integration modernster Quantenhardware mit KI-Supercomputern voranzutreiben, ein Konzept, das als beschleunigtes Quanten-Supercomputing bekannt ist. Das NVAQC hofft, einige der dringendsten Herausforderungen im Quantencomputing zu bewältigen, darunter Quantenbitrauschen und die Umwandlung experimenteller Quantenprozessoren in praktische Geräte sowie die Entwicklung von Technologien wie Quantenfehlerkorrektur und hybride Quantenalgorithmen.

mögliche Technologie

Die Quantentechnologie umfasst Folgendes:

Quantencomputer. Quantencomputing ist ein Computerparadigma, das sich die Gesetze der Quantenmechanik zunutze macht, um die Leistung bestimmter Anwendungen erheblich zu verbessern und neue Bereiche der Datenverarbeitung zu erschließen.

Quantenkommunikation. Quantenkommunikation ist die sichere Übertragung von Quanteninformationen über Entfernungen hinweg.

Quantum Key Distribution (QKD): QKD ist die Nutzung der Quantentechnologie zur sicheren Freigabe eines Schlüssels, der mit klassischen Verschlüsselungsalgorithmen verwendet werden kann.

Quantensensorik. Bei der Quantensensorik wird eine neue Generation von Sensoren auf der Grundlage von Quantensystemen eingesetzt, um verschiedene Größen zu messen, zum Beispiel elektromagnetische Felder, Schwerkraft und Zeit. Quantensensoren können um Größenordnungen empfindlicher sein als herkömmliche Sensoren.

Wesentliche Unwägbarkeiten

Zu den wichtigsten Unwägbarkeiten in der Quantentechnologie gehören die folgenden:

Zu den technischen Herausforderungen gehören die Fähigkeit, eine ausreichende Anzahl und Qualität von Quantenbits zu erreichen, um über einen ausreichend langen Zeitraum aussagekräftige Berechnungsergebnisse zu erzielen, sowie die Notwendigkeit, regulatorische, technische und finanzielle Hürden zu überwinden, die möglicherweise noch nicht erkennbar sind.

Die Kostenvorteile könnten erst nach einiger Zeit zum Tragen kommen. Die meisten Berechnungen, die von Unternehmen benötigt werden, können von herkömmlichen Supercomputern recht gut und zu wesentlich geringeren Kosten als von Quantencomputern durchgeführt werden. Sobald die Überlegenheit der Quantencomputer erreicht ist, könnten die Kosten sinken, aber es ist unklar, welche Komponenten des Quantencomputers kosteneffizienter sein werden.

- Das Ökosystem der Quanteninformatik befindet sich noch in den Kinderschuhen. Innovationen außerhalb der Quantenzentren werden dadurch behindert, dass die Quantentechnologien nur in begrenztem Maße bekannt sind und angenommen werden, dass die Technologien in den verschiedenen Branchen unterschiedlich ausgereift und anwendbar sind, dass eine stärkere disziplinübergreifende Koordinierung (z. B. zwischen Hochschulen und Industrie) erforderlich ist, um die Technologien auf den Markt zu bringen, und dass die Quantenunternehmen weiterhin nach Talenten in den Bereichen Quantentheorie, Hardware- und Softwareentwicklung suchen und diese fördern.

- Länder, die in der Quantentechnologie führend sind, könnten Branchen wie Pharmazeutik, Logistik und Cybersicherheit revolutionieren und damit die wirtschaftliche Kluft zwischen den Ländern vergrößern.

Die große Frage der Zukunft

Es gibt eine Reihe von Aspekten, die Unternehmen und Führungskräfte berücksichtigen sollten, wenn sie mit Quantentechnologien vorankommen:

Welche wichtigen Meilensteine könnte die Quantentechnologie im nächsten Jahrzehnt erreichen, z. B. vollständige Fehlerkorrektur, Quantenüberlegenheit und die Möglichkeit, die derzeitige RSA-Verschlüsselung zu überwinden?
Wie bereiten sich die Unternehmen jetzt auf die Quantentechnologie vor, insbesondere auf die Sicherheitsbedrohungen, die das Quantencomputing mit sich bringt?
Welche Auswirkungen wird das Quantencomputing auf das dezentrale Finanzwesen haben?
Kann das quantitative Angebot an Talenten die Nachfrage decken? Wie können der private und der öffentliche Sektor dazu beitragen, die Talentlücke zu schließen?
Wie werden die geopolitische Dynamik und die entstehenden rechtlichen Rahmenbedingungen den globalen Wettlauf um die Entwicklung, Vermarktung und Kontrolle von Quantentechnologien beeinflussen?

modernste Technik

09 Die Zukunft der Robotik

Die Zukunft der Robotik umfasst Fortschritte bei Robotern, die in der Lage sind, Aufgaben autonom oder halbautonom auszuführen und sich mit zunehmender Autonomie und Geschicklichkeit an neue reale Gegebenheiten anzupassen, einschließlich autonomer mobiler Roboter und humanoider Roboter.

Trends und ihre Bedeutung

In den letzten sechs Jahrzehnten sind Roboter zu einem vertrauten Anblick in der modernen Fertigung geworden. Heute arbeiten mehr als vier Millionen Industrieroboter in Umgebungen wie Automobilfabriken.2024 Die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz haben das Interesse an physischen Robotern über industrielle Umgebungen hinaus wachsen lassen. Immer mehr Unternehmen entwickeln Roboter mit unterschiedlichen Morphologien, von Roboterarmen und Vierbeinern bis hin zu humanoiden Maschinen, die in von Menschen gestalteten Umgebungen navigieren und arbeiten. Die gleichen KI-basierten Modelle, die die Entwicklung von Chatbots ermöglicht haben, werden auch für die Steuerung von Robotern trainiert, damit diese in neuartigen Situationen flexibel reagieren können. Die Kombination aus neuen Morphologien und flexibleren Steuerungssystemen könnte den Einsatz von vielseitigeren und sogar universell einsetzbaren Robotern ermöglichen.

Während die jährlichen Installationen von Industrierobotern in den nächsten Jahren voraussichtlich im niedrigen bis mittleren einstelligen Prozentbereich wachsen werden, wobei die Hälfte der neuen Installationen in China erfolgen wird, wächst der Markt für Serviceroboter in Bereichen wie Logistik, Gastgewerbe und Landwirtschaft viel schneller - zwischen 20 und 351 TP3T pro Jahr. Während das Interesse an "menschenähnlichen" Robotern wächst, sind viele Roboter überhaupt nicht menschenähnlich. Ein autonomer mobiler Roboter (AMR), der Materialien in einem Lagerhaus transportiert, sieht zum Beispiel eher wie ein Staubsaugerroboter aus als ein Mensch. Zunehmend werden Roboter so konstruiert, dass sie sicher Seite an Seite mit menschlichen Arbeitern arbeiten können. Diese so genannten kollaborierenden Roboter erweitern die Aufgaben und Situationen, in denen Roboter eingesetzt werden können, über das industrielle Umfeld hinaus, in dem sie normalerweise durch Sicherheitsmauern von menschlichen Arbeitern getrennt sind.

Trotz erheblicher Fortschritte gibt es immer noch Probleme. Ungebundene humanoide Roboter sind durch den Strom begrenzt: Die fortschrittlichsten humanoiden Roboter können etwa vier Stunden laufen, bevor sie wieder aufgeladen werden müssen, was etwa zwei Stunden dauert. Humanoide Roboter können auch stürzen - das Gleichgewicht auf zwei Füßen zu halten ist schwieriger als man denkt. Handähnliche Vorrichtungen zum Greifen von Objekten sind oft viel langsamer als menschliche Hände, während andere Vorrichtungen, wie z. B. Saugnäpfe, für einige Aufgaben effektiver sein können. Weitere wichtige Prioritäten, die angegangen werden müssen, sind die Umschulung der Arbeitskräfte, die physische Sicherheit für menschliche Kollegen und ein starker Rahmen für die Cybersicherheit.1

modernste Technik

Zukunft der Robotik

Nachfrage (Wirtschaft)

Während die Zahl der Arbeitsplätze in der Robotik im Vergleich zu anderen Branchen gering bleibt, steigt die Nachfrage nach fast allen Positionen zwischen 2021 und 2024. Besonders stark ist das Wachstum bei Positionen wie Wartungstechnikern, Datenwissenschaftlern und Automatisierungsingenieuren, was den wachsenden Bedarf an Automatisierung in der Fertigung, der Logistik und dem Gesundheitswesen widerspiegelt, für die qualifizierte Techniker benötigt werden; die Integration von KI-Systemen, für die mehr Datenwissenschaftler benötigt werden, um Modelle für maschinelles Lernen (ML) für die Entscheidungsfindung von Robotern zu entwickeln; und die Einführung von Technologien, für die Automatisierungsingenieure benötigt werden, um kollaborative Roboter und IoT-verbundene Systeme zu implementieren.

Stellenausschreibungen, nach Berufsbezeichnung, 2021-24, in Tausend

Verfügbarkeit von Fertigkeiten

Da Roboter zunehmend KI-gesteuerte Systeme integrieren, steigt die Nachfrage nach Fachkenntnissen in den Bereichen maschinelles Lernen, KI, Automatisierung und Computer Vision, doch der Talentpool ist nach wie vor begrenzt. Unternehmen müssen diese Qualifikationslücken schließen, um das gesamte transformative Potenzial der Robotik zu erschließen.

Talentanforderungen, Prozentsatz der für Stellenausschreibungen erforderlichen Fähigkeiten
Verfügbarkeit von Talenten, Verhältnis von Talent und Nachfrage

Entwicklung der globalen Übernahme

Akzeptanzwert: 2 - Experimentieren. Unternehmen nutzen Prototypen in kleinem Maßstab, um die Funktionalität und Machbarkeit der Technologie zu testen, oft ohne sich auf die kurzfristige Rentabilität der Investition zu konzentrieren. Nur wenige Unternehmen (außer im verarbeitenden Gewerbe und im elektronischen Handel) skalieren die Technologie oder haben sie bereits vollständig skaliert.

Die Akzeptanz ist je nach Robotertechnologie unterschiedlich, aber es laufen bereits mehrere Pilotprogramme in Lagern, in der Fertigung und für allgemeine Anwendungen.

Beispiele aus der Praxis

Zu den realistischen Beispielen für die Verwendung von Basismodellen in der Robotik gehören die folgenden:

Covariant hat RFM-1 vorgestellt, ein Robotik-Basismodell, das Robotern menschenähnliche Denkfähigkeiten verleiht. Dieses Modell hilft Robotern zu verstehen, wie sich Objekte in der realen Welt bewegen und interagieren, sprachbasierte Anweisungen zu befolgen und über ihre Handlungen nachzudenken.2

Figure AI hat Helix auf den Markt gebracht, ein visuelles Sprachaktionsmodell (VLA), das es humanoiden Robotern ermöglicht, komplexe Aufgaben wie das Organisieren von Lebensmitteln auszuführen. Laut Figure AI ist Helix ein Schritt hin zu anpassungsfähigen, realen Robotikanwendungen, die eine dynamische Objekterkennung und Zusammenarbeit ohne Vortraining ermöglichen.3

Zu den realistischen Beispielen für die Entwicklung humanoider Roboter gehören die folgenden:

Boston Dynamics hat Electric Atlas vorgestellt, einen vollelektrischen humanoiden Roboter mit verbesserter Kraft und Bewegungsfreiheit für die Handhabung schwerer Lasten in industriellen Umgebungen. Hyundai plant, Electric Atlas als kollaborativen Roboter in der Automobilproduktion einzusetzen.4

Der Optimus von Tesla ist ein humanoider Roboter, der für allgemeine Aufgaben in der Industrie und im Haushalt konzipiert ist. Er ist 1,80 m groß, wiegt 125 Pfund und ist mit fortschrittlicher KI und 22 Freiheitsgraden in den Händen ausgestattet. Das Unternehmen plant, Optimus in einer Vielzahl von Bereichen einzusetzen, darunter in der Fertigung, im Gesundheitswesen und bei häuslichen Dienstleistungen.5

GXO Logistics hat mit Agility Robotics eine mehrjährige Vereinbarung über den Einsatz des humanoiden Roboters Digit in seinen Anlagen geschlossen, die erste Vereinbarung dieser Art in der Branche.Digit automatisiert Aufgaben wie das Bewegen von Paletten und die Verwaltung der Palettierung, wodurch die betriebliche Effizienz und Sicherheit verbessert werden.Digit hat sich in den Pilotprojekten von GXO in der Fertigung Digit hat sich in den Pilotprojekten von GXO in den Bereichen Produktion, Logistik für Dritte, Einzelhandel und E-Commerce bewährt, um die Kapazität zu maximieren und die Nachfrage zu decken.6

Realistische Beispiele für die Ausweitung von Anwendungen in der Roboterindustrie sind unter anderem die folgenden:

- Amazon hat KI-gesteuerte kollaborative Roboter in seinen Lagern eingesetzt, um Kommissionier- und Palettieraufgaben zu automatisieren und so den Durchsatz und die Genauigkeit deutlich zu verbessern. Diese Roboter können eine breite Palette von Gegenständen handhaben, indem sie Kraftsensoren und KI-Vision-Systeme kombinieren. Diese Kombination ermöglicht es ihnen, Objekte mit Geschicklichkeit und taktiler Sensibilität zu greifen und zu platzieren.7

Der von KFoodtech im Oktober 2023 auf den Markt gebrachte BotBob ist ein fortschrittlicher Küchenroboter, der entwickelt wurde, um dem Arbeitskräftemangel und den Betriebskosten in Restaurants entgegenzuwirken.8 BotBob kann bis zu sechs traditionelle koreanische Eintöpfe in 3,5 Minuten kochen, was die Effizienz erhöht und die Wartezeiten verkürzt.

Die Roboter von Tortuga AgTech können reifes Obst mit einer Genauigkeit von 98% erkennen und pflücken, so dass nur eine menschliche Aufsichtsperson erforderlich ist. Diese Roboter beheben den Arbeitskräftemangel und verringern die Schäden bei der Ernte.9

- Die fortschrittlichen haptischen Sensoren10 von Sanctuary AI und der Digit 360 von Meta AI11 verbessern die Geschicklichkeit von Robotern bei Aufgaben wie der Auswahl von Blindgängern und der Erkennung von Schiebern. Die Fähigkeit, räumliche Details bis zu sieben Mikrometer und Kräfte bis zu einem Milli-Newton zu erkennen, legt den Grundstein für vielseitigere und sensiblere Roboteranwendungen.

mögliche Technologie

Zu den Technologien, die den Roboter antreiben, gehören die folgenden:

- Fortgeschrittene KI und ML. Diese komplexen Algorithmen und Modelle ermöglichen es Robotern, zu lernen, sich anzupassen und komplexe Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und Erfahrungen zu treffen.

- Sensoren und Sichtsysteme. Roboterwahrnehmungs- und -sichttechnologien sind eine Kombination aus Hardware und Software, die es Robotern ermöglichen, ihre Umgebung für Aufgaben wie Objekterkennung und Navigation zu erfassen und zu interpretieren.

- Fortschrittliche Aktuatoren und Bewegungssteuerung. Dies sind die Komponenten und Systeme, die die Bewegung eines Roboters präzise steuern und komplexe physische Interaktionen ermöglichen.

- Mensch-Roboter-Kollaboration. Kollaborationstechnologien ermöglichen es Robotern, auf sichere und effektive Weise mit Menschen zusammenzuarbeiten und so die Produktivität in allen Branchen zu steigern.

- Robotics as a Service (RaaS): RaaS ist ein Geschäftsmodell, das Robotiklösungen auf Abonnement- oder Pay-per-Use-Basis anbietet und damit den Zugang zu fortschrittlichen Robotern für ein breiteres Spektrum von Unternehmen erleichtert.

- Autonome Navigation und Entscheidungsfindung. Diese Funktionen ermöglichen es dem Roboter, sich unabhängig in einer Vielzahl von Umgebungen zu bewegen und zu arbeiten und Entscheidungen in Echtzeit auf der Grundlage seiner Umgebung zu treffen.

- Haptische Erkennung. Sensortechnologien ermöglichen es Robotern, physische Berührungen zu erkennen und darauf zu reagieren, was ihre Fähigkeit verbessert, Objekte zu handhaben und mit ihrer Umgebung zu interagieren.

- Spezialisierte Batterien. Diese Batterien sind effiziente Energiequellen, die speziell für den spezifischen Energiebedarf und die Betriebsanforderungen von Robotersystemen entwickelt wurden.

Wesentliche Unwägbarkeiten

Zu den wichtigsten Unwägbarkeiten, die die Zukunft der Robotik beeinflussen, gehören die folgenden:

Mit der Integration von Robotern in unsere Arbeitswelt, die über den traditionellen Einsatz in der Fertigung hinausgeht, entstehen Unsicherheiten hinsichtlich der Risiko- und Vertrauensrahmen für Roboter. So müssen beispielsweise Haftungs- und Sicherheitsprotokolle für autonome Roboter möglicherweise neu definiert werden, da die bestehenden Rahmenwerke nicht in der Lage sind, KI-gesteuerte Entscheidungen zu treffen. Die Etablierung internationaler Standards bleibt eine wichtige Herausforderung für die Sicherheit der Mensch-Roboter-Zusammenarbeit.

Die Faszination, Angst und Ungewissheit, die von humanoiden Robotern ausgeht, hat die Befürchtung aufkommen lassen, dass sie sich so entwickeln könnten, dass sie die Fähigkeiten bestimmter Arbeitnehmer erreichen oder sogar übertreffen. Die Art der menschlichen Arbeit entwickelt sich weiter, da Roboter immer fortschrittlichere Aufgaben übernehmen. So werden beispielsweise im Gastgewerbe zunehmend autonome Roboter für den Zimmerservice und Reinigungsaufgaben eingesetzt. Diese Systeme haben zwar die Effizienz gesteigert, aber auch die öffentliche Besorgnis über den Verlust von Arbeitsplätzen geweckt.

Die große Frage der Zukunft

Unternehmensleiter können bei der Förderung der Robotik mehrere Fragen berücksichtigen:

- Wann ist es strategisch und finanziell sinnvoller, Roboter in bestehenden Brachflächen nachzurüsten, als bei Null anzufangen?

- Welche unerschlossenen Branchen oder Dienstleistungsbereiche stehen kurz vor dem Durchbruch bei der Einführung der Robotik?

- Wo schaffen kollaborative Roboter einen echten Mehrwert und wo stehen sie im Weg?

- Welche neuen ethischen und regulatorischen Herausforderungen werden mit der rasanten Entwicklung der KI in der Robotik auftauchen?

- Was ist nötig, um das Vertrauen von Mitarbeitern und Kunden in Roboter zu stärken?

10 Die Zukunft des Mobilfunks

Zu den Mobilitätstechnologien gehören selbstfahrende Autos, Elektrofahrzeuge, Drohnen, Lösungen für die urbane Mobilität in der Luft, wie z. B. elektrisch betriebene Senkrechtstarter und -landegeräte, sowie Mikromobilitätsgeräte wie Elektroroller und E-Bikes, mit dem Ziel, die Effizienz, Sicherheit und Nachhaltigkeit der Verkehrssysteme zu verbessern.

Trends und ihre Bedeutung

Die Zukunft der Mobilität im Jahr 2025 entwickelt sich rasant, angetrieben von technologischen Fortschritten und dem aufkommenden Bedürfnis nach Nachhaltigkeit in Bezug auf selbstfahrende Autos (AVs), Elektrofahrzeuge (EVs), Drohnen, Flugreisen und Mikromobilitätsgeräte. Die Integration von künstlicher Intelligenz, fortschrittlichen Sensoren und Konnektivität verbessert die Fahrzeugsicherheit und -effizienz, während Modelle der geteilten Mobilität die urbane Mobilität neu gestalten. Diese Entwicklungen haben das Potenzial, den Verkehr, die Stadtplanung, die Energiesysteme und die allgemeine Lebensqualität weltweit zu revolutionieren, und können sich durch die Schaffung neuer Märkte und Arbeitsplätze auch wirtschaftlich auswirken.

Es gibt jedoch noch Herausforderungen in Bezug auf den Rechtsrahmen, die Entwicklung der Infrastruktur und die öffentliche Akzeptanz. Da diese Technologien ausgereift sind, versprechen sie einen tiefgreifenden Wandel, aber die Innovatoren müssen sich noch mit technischen und regulatorischen Fragen sowie mit dem Verbraucherempfinden auseinandersetzen. So legt die EU-Batterieverordnung beispielsweise strengere Standards für das Design, die Produktion und das Lebenszyklusmanagement von Batterien fest und spiegelt damit den wachsenden Fokus der Mobilfunkbranche auf Nachhaltigkeit wider.1

Wir sind jetzt an einem Punkt angelangt, an dem sich mehrere bahnbrechende neue Technologien dem Maßstab nähern, z. B. Anwendungen für selbstfahrende Autos und die Batteriechemie der nächsten Generation. Der nächste entscheidende Schritt wird sein, über die Technologieentwicklung hinauszugehen und neue Ökosysteme aufzubauen.

- Andreas Breiter, Partner, San Francisco Bay Area

Jüngste Entwicklungen

Zu den jüngsten Entwicklungen, die die Zukunft des Mobilfunks betreffen, gehören die folgenden:

Das weltweite Wachstum der E-Fahrzeugverkäufe ist uneinheitlich.2 Das Wachstum der E-Fahrzeugverkäufe in den USA verlangsamt sich auf knapp über 71 TP3T im Jahr 2024, ein deutlicher Rückgang gegenüber dem Wachstum von fast 331 TP3T zwischen 2022 und 2023. Hohe Produktionskosten und die drohende Abschaffung von Steuergutschriften im Jahr 2025 haben zu dem Nachfragerückgang beigetragen.2 Im Gegensatz dazu steigen die EV-Verkäufe in China um fast 361 TP3T, angetrieben durch eine starke Verbrauchernachfrage, den Ausbau der Ladeinfrastruktur und staatliche Anreize.3 In Europa sind die durchschnittlichen Kosten für ein batterieelektrisches Fahrzeug (BEV) auf etwa 44.000 $ gesunken und liegen damit unter dem Durchschnitt für ein vergleichbares benzinbetriebenes Fahrzeug von 45.000.4 Die Automobilhersteller planen, weltweit erschwinglichere Elektroauto-Modelle auf den Markt zu bringen, obwohl in den Vereinigten Staaten die Verbesserung der Erschwinglichkeit nur langsam voranschreitet, was eine breite Akzeptanz behindert.

Selbstfahrende Autos machen Fortschritte, stehen aber noch vor Hindernissen. Selbstfahrende Autos in Gemeinschaftsnutzung sind bereits in mehreren Städten im Einsatz, darunter Los Angeles, Phoenix und San Francisco. Der Zeitplan für die Einführung aller Automatisierungsstufen hat sich im Vergleich zu früheren Prognosen um durchschnittlich zwei bis drei Jahre verzögert, was durch anhaltende technische Hürden, hohe Betriebskosten und Skepsis in der Öffentlichkeit behindert wird. Es wird erwartet, dass die Stückkosten bis 2035 deutlich sinken werden, da die Unternehmen eine höhere Fahrzeugauslastung erreichen, betriebliche Verbesserungen vornehmen und den F&E-Bedarf reduzieren. Rund 50% der Befragten sind jedoch der Meinung, dass die Sicherheit nach wie vor ein zentrales Hindernis für die breite Einführung selbstfahrender Autos darstellt.5 Nichtsdestotrotz sollten die Branchenführer weiterhin mit den Regulierungsbehörden zusammenarbeiten und einen Rahmen von Standards schaffen, um die Sicherheit, Zugänglichkeit und Erschwinglichkeit selbstfahrender Systeme kontinuierlich zu verbessern.

Drohnen spielen eine immer wichtigere Rolle bei kommerziellen Aktivitäten. Es wird erwartet, dass Drohnenlieferdienste bis 2034 ein Volumen von 29 Mrd. USD erreichen werden, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 40%.6 Das Interesse der Verbraucher an der Bequemlichkeit von Drohnenlieferungen ist nach wie vor groß, auch wenn Sicherheit und Datenschutz nach wie vor ein Problem darstellen. Die Unternehmen passen Drohnen an spezifische Lieferanforderungen an und integrieren sie mit selbstfahrenden Autos, um eine nahtlose Lösung für die letzte Meile zu schaffen. Darüber hinaus gewinnen Unterwasserdrohnen für ihre Aufklärungs-, Überwachungs- und Erkundungsmissionen in maritimen Umgebungen an Aufmerksamkeit, da sie eine längere Ausdauer für die Sammlung von Informationen in Echtzeit aufweisen.

Die Branche der elektrisch senkrecht startenden und landenden Flugzeuge (eVTOL) bewegt sich auf die behördliche Zulassung für die Beförderung von Passagieren zu und macht damit einen wichtigen Schritt in Richtung kommerzieller Stadtluftverkehr. Mehrere Hersteller durchlaufen die Zertifizierungsphase bei den globalen Luftfahrtbehörden, während die Regulierungsbehörden an der Harmonisierung von Sicherheitsstandards und Betriebsrichtlinien arbeiten. Auch wenn die Herausforderungen in Bezug auf die Infrastruktur und die Integration des Luftverkehrs noch bestehen, wird erwartet, dass die Branche im nächsten Jahr einen begrenzten kommerziellen Passagierbetrieb aufnimmt und damit einen grundlegenden Wandel im städtischen Kurzstreckenverkehr einleitet.

Die Mikromobilität erweist sich nach früheren Überangebotsproblemen als widerstandsfähig. Sinkende Kosten für neue Produkte wie Mikro-Elektroautos und E-Bikes haben die Nachfrage angekurbelt. Große Akteure wie die Elektroroller-Unternehmen Bird und Lime haben ihre Position durch Übernahmen und Partnerschaften gefestigt, da Städte zunehmend Mikromobilitätsoptionen in die öffentlichen Verkehrssysteme integrieren. Persönliche elektrische Mobilitätsgeräte wie E-Scooter und E-Bikes gewinnen weltweit an Akzeptanz, wobei Infrastrukturanpassungen in vielen Städten ihr Wachstum unterstützen. In Asien und Europa werden Zweiräder als Reaktion auf Umweltbelange und unterstützende politische Maßnahmen zunehmend elektrifiziert.

Innovative Technologien treiben die Mobilität und Elektrifizierung auf dem Wasser voran. Autonome Binnenschifffahrtssysteme, die mit fortschrittlicher Hebetechnik ausgestattet sind, werden entwickelt, um den Be- und Entladeprozess in Häfen zu rationalisieren, mit dem Ziel, die Abfertigungszeiten zu verkürzen und die Effizienz zu steigern.7 Darüber hinaus hat die computergesteuerte Rumpftechnologie begonnen, Schiffe über die Wasseroberfläche zu heben, was den Luftwiderstand und den Energieverbrauch erheblich reduziert.

zukünftige Mobilität

Nachfrage (Wirtschaft)

Die Zahl der Arbeitsplätze im Softwarebereich erreichte 2022 ihren Höhepunkt, bevor sie in letzter Zeit zurückging, was zum Teil darauf zurückzuführen sein könnte, dass KI den Prozess der Programmierung selbstfahrender Systeme rationalisiert. Die Stellenausschreibungen für Datenwissenschaftler haben stetig zugenommen, was die gestiegene Nachfrage nach Batterieanalysen und KI-gesteuerter Logistik widerspiegelt. Die Verlagerung der Branche hin zu datenzentrierten mobilen Lösungen und KI-gestützten Arbeitsabläufen unterstreicht eine breitere Verlagerung weg von traditionellen Software-Rollen, da die Branche Nachhaltigkeit und Autonomie in den Vordergrund stellt.

Stellenausschreibungen, nach Berufsbezeichnung, 2021-24, in Tausend

Verfügbarkeit von Fertigkeiten

Auch wenn die Zahl der verfügbaren Stellen im Bereich Softwaretechnik zurückgeht, besteht in der Mobilfunkbranche ein Mangel an Softwaretechnik- und Python-Fachkräften, und es besteht weiterhin ein erheblicher Mangel an UX-Fachkräften. In den Bereichen Flottenmanagement und C++ gibt es einen Überschuss, und bei den Datenanalytikern besteht ein Überangebot.

Talentanforderungen, Prozentsatz der für Stellenausschreibungen erforderlichen Fähigkeiten
Verfügbarkeit von Talenten, Verhältnis von Talent und Nachfrage

Führungskräfte und Investoren sind sehr zuversichtlich, dass der Umfang der Investitionen in Mobilfunkunternehmen im Jahr 2025 höher sein wird als in den letzten Jahren. Die Bewertungen steigen zwar nicht unbedingt gleichzeitig, aber immer mehr Anleger sind von den bestehenden Möglichkeiten begeistert. Ein Teil dieses neu entdeckten Optimismus lässt sich durch die positiveren Nachrichten aus dem Mobilfunkbereich erklären.

- Kersten Heineke, Partner, Frankfurt

Entwicklung der globalen Übernahme

Akzeptanzwert: 3-Pilot. Die Organisation setzt die Technologie in den ersten Anwendungsfällen durch Pilotprojekte oder begrenzte Implementierungen ein, um ihre Machbarkeit und Wirksamkeit zu testen.

Trotz einiger regionaler Schwankungen in der weltweiten Nachfrage bleibt der Markt stark, angetrieben von Nachhaltigkeitsbemühungen und technologischen Fortschritten. Bestimmte Regionen der Welt hinken jedoch bei der Innovation und Einführung von Elektrofahrzeugen weiterhin hinterher. In Afrika beispielsweise werden Elektrofahrzeuge nur langsam eingeführt, da die Länder dort vor der Herausforderung stehen, einen zuverlässigen und dauerhaften Zugang zur Stromversorgung zu erhalten. Auch der Nahe Osten ist aufgrund seiner niedrigen Kraftstoffkosten ein Nachzügler.

Beispiele aus der Praxis

Beispiele aus der Praxis für Fortschritte bei selbstfahrenden Autos sind unter anderem folgende:

Waymo hat seinen vollständig selbstfahrenden Ride-Hailing-Dienst 2024 auf Los Angeles und Austin, Texas, ausgeweitet, von 12.000 Fahrten im August 2023 auf 312.000 Fahrten ein Jahr später.8 Das Unternehmen prüft eine globale Expansion und plant, 2025 in den japanischen Markt einzutreten und Fahrten in den komplexen städtischen Umgebungen Tokios anzubieten.9 Das Unternehmen plant außerdem, 2025 seinen ersten vollständig selbstfahrenden Ride-Sharing-Dienst in den USA zu starten.10 Das Unternehmen hat außerdem einen neuen Dienst in den USA gestartet, der in Tokio verfügbar sein wird.

Im Dezember 2024 startete Kodiak Robotics in Zusammenarbeit mit Atlas Energy Solutions seinen ersten kommerziellen fahrerlosen Betrieb in West Texas. Im Permian Basin werden Roboter-Lkw, die mit dem von Kodiak entwickelten selbstfahrenden System Kodiak Driver ausgestattet sind, auf Privatstraßen eingesetzt. Die Lastwagen transportierten autonom Frac-Sand für Atlas und lieferten bis Anfang 2025 100 Ladungen. Dieser Einsatz zeigt, dass selbstfahrende Fahrzeuge in der Lage sind, auch unter schwierigen Bedingungen wie extremer Hitze und Sandstürmen Sicherheit und Effizienz zu gewährleisten.10

Hier ein Beispiel aus dem wirklichen Leben, das die wachsende Rolle von Drohnen bei kommerziellen Operationen zeigt:

- 2025 arbeiten mehrere Unternehmen aktiv an Pilotprojekten für kommerzielle Drohnenlieferungen. Amazon Prime Air hat Drohnenlieferungen in einer Reihe von US-Märkten wieder aufgenommen, und Walmart erweitert seinen Drohnenlieferdienst durch Partnerschaften mit Anbietern wie Wing und Zipline. Auch andere Unternehmen bauen autonome Lieferdienste aus, unterstützt durch die zunehmenden Genehmigungen der Federal Aviation Administration (FAA) und den Bedarf an schnellerer, berührungsloser Logistik.

Hier ein Beispiel aus der Praxis, das die eVTOL-Industrie betrifft:

Das Midnight Air Taxi von Archer Aviation, das für den städtischen Kurzstreckenverkehr konzipiert ist, bereitet sich auf den kommerziellen Start in seinem ersten Markt vor.11 Joby Aviation hat Fortschritte bei der FAA-Zertifizierung gemacht und plant, den Betrieb bald aufzunehmen.12

Im Folgenden wird ein realistisches Beispiel für Mikromobilität vorgestellt:

Im Jahr 2024 expandierte Lime in mehr als 20 neue Städte weltweit, darunter Tokio und Athen, Griechenland. Das Unternehmen überschritt außerdem die Marke von 750 Millionen Fahrten, ein bemerkenswertes Zeichen für den Wandel hin zu nachhaltigeren städtischen Mobilitätsoptionen.13 Die Expansion von Lime spiegelt das wachsende Interesse an Mikromobilitätslösungen wider, da Städte nach Möglichkeiten suchen, Staus und Emissionen zu reduzieren.

Hier ein Beispiel aus der Praxis, bei dem es um innovative mobile Wassertechnologie geht:

Die Candela P-12 Nova, die 2024 auf den Markt kommt, ist die erste elektrisch betriebene Tragflächenfähre der Welt. 801 TP3T weniger Energie als herkömmliche Schiffe verbraucht die Nova laut Candela durch die Reduzierung der Wasserreibung. Die Nova wird mit erneuerbarem Strom betrieben, ist extrem leise, hat keine Heckwelle und kann mit hoher Geschwindigkeit innerhalb der Stadtgrenzen fahren.14

mögliche Technologie

Zu den Technologien, die die Zukunft der Mobilität bestimmen werden, gehören die folgenden:

Technologie für autonomes Fahren. Fortschrittliche Sensorfusionssysteme, fortschrittliche KI-Prozessoren und ausfallsichere Architekturen ermöglichen es Fahrzeugen, ihre Umgebung zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und ohne menschliches Eingreifen sicher zu fahren.

Technologie für vernetzte Fahrzeuge. 5G Vehicle-to-Everything (V2X)-Kommunikation, robuste Cybersicherheitsprotokolle und Over-the-Air-Updates ermöglichen es Fahrzeugen, mit der Infrastruktur, anderen Fahrzeugen und Netzwerken zu interagieren, um Sicherheit, Effizienz und Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.

Technologien zur Elektrifizierung. Festkörperbatterien, bidirektionale Ladesysteme und Wasserstoff-Brennstoffzellen können die Fahrzeugantriebe verbessern, indem sie die Reichweite erhöhen, die Ladezeiten verkürzen und die Integration in das intelligente Stromnetz ermöglichen.

- Lösungen für geteilte Mobilität. Mobility-as-a-Service-Plattformen und Algorithmen zur dynamischen Flottenanpassung optimieren die Nutzung gemeinsam genutzter Fahrzeuge, reduzieren Staus und Emissionen und verbessern die urbane Mobilität.

Innovative Werkstoffe. Biobasierte Verbundwerkstoffe, schwer entflammbare Batteriematerialien und recycelbare Aerogele verbessern die Leistung, Sicherheit und Nachhaltigkeit von Fahrzeugen durch leichte, langlebige und umweltfreundliche Komponenten.

Dekarbonisierung der Wertschöpfungskette. Die Verschiffung von grünem Methanol, zirkuläre Lieferketten und die Kohlenstoffabscheidung in Produktionsprozessen verringern die Umweltauswirkungen der Fahrzeugproduktion und -logistik.

Software-definierte Fahrzeugarchitektur. Die zentralisierte Computerplattform ermöglicht modulare Hardware-Upgrades und kontinuierliche Softwareverbesserungen, um die Funktionalität und Langlebigkeit des Fahrzeugs zu erhöhen.

Digitale Zwillingstechnologie: KI-gestützte Simulationen zur Vorwegnahme des Wartungsbedarfs und zur Optimierung des Flottenbetriebs, um die Effizienz des mobilen Ökosystems zu verbessern und Ausfallzeiten zu reduzieren.

- Advanced Battery Management System: KI-Algorithmen optimieren die Ladezyklen und verlängern die Lebensdauer der Batterie, um die langfristige Rentabilität und Leistung von Elektrofahrzeugen zu verbessern.

Wesentliche Unwägbarkeiten

Zu den wichtigsten Unwägbarkeiten, die sich auf die künftige Mobilität auswirken, gehören die folgenden:

Ausbau der globalen Energieversorgung. 2025 dürfte die weltweite Lithiumnachfrage das Angebot übersteigen, was auf den Anstieg der Produktion von Elektrofahrzeugen zurückzuführen ist. Wenn der Markt für Elektrofahrzeuge weiter wächst, werden erhebliche Investitionen in die Produktionskapazitäten für Batterien erforderlich sein.

Fragen der Sicherheit und Verantwortlichkeit. Mit den Fortschritten der selbstfahrenden Technologie bleibt die Sicherheit eine der obersten Prioritäten für Branchenführer und Innovatoren. Das Ausmaß und die öffentliche Sichtbarkeit von selbstfahrenden Lastwagen erfordert beispielsweise strenge Sicherheitsvorkehrungen. Der Plan des selbstfahrenden Frachtunternehmens Aurora, bis 2025 fahrerlose Lkw in Texas einzusetzen, unterstreicht die Notwendigkeit strenger Sicherheitsvorschriften und Maßnahmen zur Stärkung des öffentlichen Vertrauens.

Kosten für Ausrüstung und Infrastruktur. Die Kosten für die Ladeinfrastruktur variieren stark und reichen von 2.000 $ für ein einfaches Ladegerät der Stufe 1 bis zu über 100.000 $ für eine DC-Schnellladestation. Die Installationskosten übersteigen oft die Kosten für die Ausrüstung, da die Vorbereitung des Standorts, die elektrische Aufrüstung und Lizenzen erforderlich sind, die die Gesamtinvestition erhöhen.16

Öffentliche Akzeptanz und Vertrauen. Der J.D. Power 2024 U.S. Mobility Confidence Index zeigt einen leichten Anstieg des Verbrauchervertrauens in selbstfahrende Autos, auch wenn es mit 39 von 100 Punkten immer noch gering ist.17

Cybersecurity und Datenschutz. Mit der zunehmenden Vernetzung und Software-Definition von Fahrzeugen wird es immer wichtiger, Bedrohungen der Cybersicherheit zu begegnen und Nutzerdaten zu schützen. Dazu gehören der Schutz der V2X-Kommunikation und der Schutz der von intelligenten Fahrzeugen erfassten personenbezogenen Daten.

Die große Frage der Zukunft

Unternehmen und Führungskräfte können bei der Weiterentwicklung der Mobiltechnologie die folgenden Fragen berücksichtigen:

- Wie werden sich geopolitische Veränderungen auf die mobile Lieferkette auswirken?

- Wie wird der Ausbau zentraler Mobilitätsknotenpunkte wie Bahn- und Busbahnhöfe und gemeinsam genutzter mikromobiler Lagerhallen sowie verbundener Verkehrsnetze die Stadtlandschaft und die Pendlermuster verändern?

- Welche Auswirkungen haben öffentliche Infrastrukturen und private Investitionen auf die Gestaltung der mobilen Zukunft?

- Wie werden sich das Vertrauen und die Akzeptanz der Öffentlichkeit für selbstfahrende Autos entwickeln?

- Wie werden regulatorische Änderungen das Tempo und den Umfang der Einführung von selbstfahrenden Autos, Drohnen und Verkehrssystemen der nächsten Generation bestimmen?

11 Die Zukunft des Bioengineering

Bioengineering ist die Anwendung ingenieurwissenschaftlicher Prinzipien auf die Biologie, wobei technologische Fortschritte (z. B. Gen-Editierung, synthetische Biologie) genutzt werden, um die Gesundheit und die menschliche Leistungsfähigkeit zu verbessern, die Wertschöpfungskette im Lebensmittelbereich zu verändern und innovative Produkte zu schaffen.

Trends und ihre Bedeutung

Die Konvergenz von Biowissenschaften und modernen Computertechnologien ebnet den Weg für die nächste Innovationswelle in der Biotechnologie. Diese Schnittmenge treibt 2024 Innovationen in zahlreichen Branchen voran, wobei sich Fortschritte in der Biotechnik auf Branchen wie Gesundheitswesen, Landwirtschaft, Pharmazie und Umweltmanagement auswirken. Es wird erwartet, dass Durchbrüche in den Bereichen Gen-Editierung, personalisierte Medizin und synthetische Biologie die menschliche Gesundheit und Langlebigkeit verbessern und gleichzeitig umweltfreundlichere Lösungen für die Lebensmittelproduktion und -sicherheit bieten werden. Der Einsatz von KI in der Biotechnologie beschleunigt die Forschung und Entwicklung und senkt die Kosten, indem er es den Forschern ermöglicht, neue Materialien zu identifizieren, optimierte Wege für die biologische Produktion zu schaffen und mehr Prototypen herzustellen. Ein Beispiel für die besonders bemerkenswerte Rolle der KI in der Biotechnologie ist der Nobelpreis für Chemie 2024, den sich drei Wissenschaftler teilen, die KI zur Vorhersage der Struktur bestehender Proteine und zur Entwicklung neuer Proteine eingesetzt haben.1

Die rasche Entwicklung dieser Technologien bringt jedoch neue ethische, rechtliche und gesellschaftliche Herausforderungen mit sich. Die erfolgreiche Einführung biotechnologischer Innovationen hängt von der Akzeptanz in der Öffentlichkeit und der Schaffung eines soliden Rahmens für eine verantwortungsvolle Entwicklung und Anwendung ab. Die Wissenschaft, die hinter vielen dieser Fortschritte steht, ist zwar erwiesen, doch sind die Erreichung der kommerziellen Rentabilität und die Lösung gesellschaftlicher Fragen entscheidend für die Ausschöpfung des vollen Potenzials der Biotechnologie.

Bioengineering ist endlich in einem Stadium, in dem wir beginnen, eine gewisse Reife zu erkennen - wie die breitere Anwendung von KI im chemischen und biologischen Design, biotechnologisch hergestellte Präzisionsarzneimittel auf dem Markt und 3D-Bioprinting. Niemand zweifelt mehr an der wissenschaftlichen und wirtschaftlichen Bedeutung dieses Bereichs.

- Erika Stanzl, Partnerin, Zürich

Jüngste Entwicklungen

Zu den jüngsten Entwicklungen, die die Zukunft der Biotechnologie betreffen, gehören die folgenden:

Biomaterialien und Bioengineering entwickeln sich weiterhin in rasantem Tempo. Bedeutende Fortschritte beim 3D-Bioprinting und bei regenerativen Therapien erweitern die Möglichkeiten für im Labor gezüchtete Organe und fortschrittliche Behandlungen für komplexe Krankheiten.2

Die Produktionskapazitäten werden allmählich erweitert, um mit den wissenschaftlichen Fortschritten Schritt zu halten. Die Biotech-Industrie baut ihre Produktionskapazitäten aus, indem sie große Infrastrukturen (z. B. 2.000-Liter-Bioreaktoren) installiert, um die wachsende Nachfrage zu decken und eine breitere klinische Umsetzung zu ermöglichen.3

- Die KI beschleunigt die Entwicklung von Arzneimitteln und Biomaterialien. In der Arzneimittelentwicklung rationalisiert die KI Aufgaben wie die Datenverarbeitung und das Screening von Kandidaten und hilft so, die Vorbereitungszeit für Studien zu verkürzen und die Effizienz zu steigern. Bei Biomaterialien unterstützt die KI die schnelle Entwicklung und Prüfung neuer Verbindungen durch die Modellierung einzigartiger Molekularstrukturen. Diese Fortschritte verkürzen die Innovationszyklen und senken die Entwicklungskosten in den Biowissenschaften.4

CRISPR-basierte Therapien werden von klinischen Versuchen zu zugelassenen Behandlungen. Dieser Meilenstein in der Präzisionsmedizin eröffnet eine neue Ära für die Behandlung genetisch bedingter Krankheiten an ihrem Ursprung und ist bereits ein Katalysator für weitere Innovationen im Bereich der Gen-Editierungssysteme und für die Erweiterung des Spektrums der behandelbaren Krankheiten.5

Durchbrüche in der Biotechnologie - einschließlich Fortschritten bei 3D-Zellkultursystemen für eine verbesserte Modellierung der Gewebearchitektur und injizierbaren biomimetischen Hydrogelen für eine verbesserte regenerative Mikroumgebung - treiben die Fortschritte in der Stammzellenforschung im Jahr 2024 voran.6 Diese Innovationen lösen Sie beschleunigen die Umsetzung von Stammzelltherapien in fortschrittliche therapeutische Arzneimittel, wie z. B. gewebezüchtete Transplantate und genveränderte Zellformulierungen.7

Im Labor wurden erhebliche Fortschritte bei der effizienteren Herstellung neuer Moleküle und Materialien erzielt, und diese Entwicklung wird weiter beschleunigt. Aber um kommerziell rentabel zu sein, müssen sie effizient produziert werden. Und um wirklich skalierbar zu sein, müssen wir Fortschritte bei der Planung, dem Bau und dem Betrieb von Produktionsanlagen im kommerziellen Maßstab machen. Dies ist eine große Chance für Ingenieure, Hersteller und Bauunternehmen, die dieses Problem lösen können.

- Tom Brennan, Partner, Philadelphia

Die Zukunft des Bioengineering

Nachfrage (Wirtschaft)

Der Arbeitsmarkt für Stellen in der Biotechnologie weist seit 2022 einige Anzeichen eines Rückgangs auf. Bei Schlüsselpositionen wie Wissenschaftlern, Chemikern und Forschern ist die Zahl der Stellenausschreibungen zwischen 2023 und 2024 zurückgegangen, und bei fast allen Top-Stellenkategorien im Bereich Bioingenieurwesen ist ein Rückgang zu verzeichnen. Dieser Trend deutet darauf hin, dass sich die Einstellungsnachfrage in der Biotechnologie abkühlt, was wahrscheinlich auf eine Kombination aus verlangsamter Biotech-Finanzierung, Konsolidierung im Pharma- und Forschungssektor und Verzögerungen bei der Kommerzialisierung neuer Biotechnologien zurückzuführen ist.

Stellenausschreibungen, nach Berufsbezeichnung, 2021-24, in Tausend

Verfügbarkeit von Fertigkeiten

In einigen Bereichen der Biotechnologie gibt es genügend Talente, um die Nachfrage zu decken. So gibt es im Talentpool mehr Menschen mit breit anwendbaren Fähigkeiten wie Biologie und Datenanalyse als offene Stellen, die diese Fähigkeiten erfordern. Umgekehrt sind spezialisiertere Fähigkeiten wie maschinelles Lernen, Statistik und Biostatistik auf dem Talentmarkt angemessener vertreten, wobei die Verfügbarkeit von Talenten enger an die Marktnachfrage angepasst ist. Diese Fähigkeiten sowie die Softwaretechnik werden immer wichtiger, da die Biotechnik zunehmend rechnergestützte und datengesteuerte Ansätze integriert und Fachleute benötigt, die Biologie mit fortschrittlichen Analyse- und KI-Techniken kombinieren können.

Talentanforderungen, Prozentsatz der für Stellenausschreibungen erforderlichen Fähigkeiten
Verfügbarkeit von Talenten, Verhältnis von Talent und Nachfrage

Entwicklung der globalen Übernahme

Annahme der Noten: 4-sein erweitert.

Unternehmen skalieren den Einsatz und die Übernahme von Technologien im gesamten Unternehmen.

Die Biotechnologie breitet sich über den begrenzten Einsatz hinaus in zahlreichen Branchen rasch aus. Durchbrüche wie die Zulassung von Casgevy durch die US-amerikanische Food and Drug Administration (FDA) und Fortschritte bei der Präzisionsfermentation und bei Biomaterialien zeigen das transformative Potenzial der Technologie. Die kommerziellen Auswirkungen nehmen zu, da die KI die Entdeckung von Arzneimitteln und das Materialdesign beschleunigt, was durch KI-gesteuerte Lösungen vorangetrieben wird. Die Kombination aus technologischer Reife, kommerzieller Tragfähigkeit und KI-getriebener Beschleunigung schafft die Voraussetzungen für die Expansion der Biotechnologie in Unternehmen.

Beispiele aus der Praxis

Zu den Beispielen aus der Praxis, die Fortschritte in den Bereichen Biomaterialien und Biotechnologie betreffen, gehören folgende:

Die Universität Kyoto und Shinobi Therapeutics regenerieren Gerüste auf biologischer Basis, einschließlich Kollagen, für medizinische Anwendungen. Diese Innovation optimiert die Gerüststabilität und reduziert die Immunogenität für die Reparatur von Weichgewebe.8 Die Zusammenarbeit von Shinobi mit Panasonic bei geschlossenen Produktionsanlagen kann KI-gesteuerte Systeme zur Optimierung automatisierter Systeme umfassen.

- Ein Meilenstein der Biotechnologie im Jahr 2024 konzentriert sich auf die mRNA-Lipid-Nanopartikeltechnologie zur Reprogrammierung adulter Zellen in induzierte pluripotente Stammzellen. Die Forscher verwenden künstlich hergestellte Lipid-Nanopartikel - winzige, fettähnliche Träger - um synthetische mRNA-Anweisungen an Hautzellen zu übermitteln und damit vorübergehend Gene zu aktivieren, die sie zu multifunktionalen Stammzellen "umprogrammieren", ohne ihre DNA zu verändern. Der Ansatz, der von den Teams von Harvard und uBriGene Bioscience perfektioniert wurde, könnte zu einer skalierbaren Produktion von patientenspezifischen Stammzellen für die Reparatur von beschädigtem Gewebe, die Modellierung von Krankheiten und die Erprobung von Therapien führen.9

Beispiele für Unternehmen aus der Praxis, die ihre Produktion ausweiten, um mit den wissenschaftlichen Fortschritten Schritt zu halten, sind

21st.BIO, ein dänisches Biotechnologieunternehmen, konzentriert sich auf die Präzisionsfermentation, um die Produktion von nachhaltigen Proteinen und Biomaterialien in großem Maßstab zu ermöglichen. 2024 nahm 21st.BIO eine Pilotanlage zur Erweiterung der Fermentation in Betrieb und trat in den US-Markt ein. 10

LYCRA arbeitet an der großtechnischen Produktion von erneuerbarem Spandex in Zusammenarbeit mit der Dalian Chemical Industry Corporation (DCC), die ein Verfahren mit einem deutlich geringeren Kohlenstoff-Fußabdruck entwickelt hat, bei dem Mais zur Herstellung des Materials für Spandex verwendet wird.11 Das Verfahren wurde in Zusammenarbeit mit der Dalian Chemical Industry Corporation (DCC) entwickelt, die an der großtechnischen Produktion von erneuerbarem Spandex gearbeitet hat.

Hier ein Beispiel aus der Praxis, wie KI die Entwicklung von Medikamenten und Biomaterialien beschleunigen kann:

Adaptyv Biosystems hat eine Protein-Engineering-Foundry ins Leben gerufen. Die Einrichtung nutzt generative KI, Open-Source-Software und synthetische Biologie, um neue Medikamente, Enzyme und nachhaltige Materialien zu entwickeln. Die Plattform des Unternehmens kombiniert Robotik und Mikrofluidik, um KI-basierte Proteindesigns zu validieren und den Prozess der Arzneimittelentdeckung zu beschleunigen.

Weitere praktische Beispiele für Durchbrüche in der Biotechnologie sind:

GOOD Meat erhielt die behördliche Genehmigung für den Verkauf von Kulturhühnchen in den USA, während UPSIDE Foods12 , das von der FDA und der USDA zugelassen wurde, in einem Michelin-Sternerestaurant in San Francisco in begrenztem Umfang Kulturhühnchen anbietet. Beide Unternehmen streben eine Produktion in großem Maßstab an, stehen aber vor technischen und behördlichen Herausforderungen, um ihren Betrieb zu erweitern.13

EVERY Company nutzt Präzisionsfermentation zur Herstellung von tierfreien Eiproteinen. Sein Markenzeichen ist das EVERY-Ei und es stellt Zutaten für Lebensmittel- und Getränkeprodukte wie Kaffee, Säfte, Sirup und Backwaren her.2024 erhielt das Unternehmen ein Patent für die Grundlage der rekombinanten Ovalbumin-Produktion und erweiterte seine Partnerschaften mit Unilever, Grupo Nutresa und Grupo Palacios.14

mögliche Technologie

Die folgenden technologischen Fortschritte werden die Zukunft des Bioengineering im Jahr 2025 bestimmen:

Histologie. Die Einzelzellsequenzierung entwickelt sich zu einem transformativen Ansatz für die Integration von DNA- und RNA-Transkripten und Methylierungsdaten, der ein umfassendes Bild der zellulären Funktion und Regulierung liefert. Darauf aufbauend entwickelt sich die Einzelzell-Proteomik als Instrument zur Charakterisierung der Proteinexpression auf der Ebene der einzelnen Zelle. Kombiniert man diese Technologien, erhält man Einblicke in die zelluläre Heterogenität und in komplexe biologische Prozesse. Darüber hinaus werden durch die Integration von Multi-omics in multimodale KI-Modelle die seit langem bestehenden Probleme mit Format- und Strukturunterschieden bei der Kombination verschiedener Multi-omics-Datensätze angegangen. Deep-Learning-Techniken, eine Untergruppe der KI, haben anspruchsvollere Analysen als herkömmliche statistische Methoden ermöglicht.

Gen-Editierung: Die FDA hat zum ersten Mal CRISPR-basierte Therapien zugelassen. In-vivo-Gene-Editing-Projekte gehen in die klinische Erprobung, wodurch sich das Potenzial zur Behandlung größerer Patientengruppen erhöht.

3D-Bioprinting und Gewebezüchtung. Neuartige Bioprinting-Techniken mit hohem Durchsatz, bei denen Kugeln verwendet werden, haben die Herstellung komplexer Gewebe mit hoher Lebensfähigkeit der Zellen beschleunigt. Die Technologie produziert Gewebe zehnmal schneller als bestehende Methoden und treibt die Entwicklung von funktionalen Geweben und Organen für Transplantationen und Medikamententests voran.

Biomaterialien. Umweltfreundliche, aus Pflanzenölen gewonnene Rohstoffe werden für eine Vielzahl von Anwendungen entwickelt, darunter Kosmetika, stark absorbierende Polymere und Klebstoffe. Biologisch gewonnene Gerüste, wie Kollagen, werden für Anwendungen in der regenerativen Medizin optimiert.

Synthetische Biologie und Stoffwechseltechnik. Fortschritte gibt es bei der Präzisionsfermentation, wo Unternehmen durch Fermentation Proteine herstellen, die mit natürlichen Äquivalenten vergleichbar sind, was eine umweltfreundlichere Alternative zu herkömmlichen Milchprodukten und anderen Proteinquellen darstellt.

Technologie für Präzisionsmedizin. KI-gestützte Lösungen beschleunigen die Identifizierung von Zielen bei der Arzneimittelentdeckung und verringern die Kosten für klinische Studien und die Entwicklungszeit. Es werden personalisierte therapeutische Strategien auf der Grundlage spezifischer Proteinprofile zur Behandlung von Krebs und anderen Krankheiten entwickelt.

Wesentliche Unwägbarkeiten

Zu den wichtigsten Unwägbarkeiten, die sich auf die Zukunft der Biotechnologie auswirken, gehören die folgenden:

Regulierung der Biotechnologie. Der Rechtsrahmen entwickelt sich weiter, um dem raschen Wachstum der Biotechnologie Rechnung zu tragen. So sieht der National Defence Authorisation Act für das Jahr 2025 vor, dass das US-Verteidigungsministerium einen jährlichen Fahrplan für die Biotechnologie erstellt und Hindernisse für die Einführung, den Bedarf an Arbeitskräften und die internationale Zusammenarbeit bewertet. Auch die Guidance Agenda 2025 der FDA enthält neue Empfehlungen für die Bewertung von Biologika und therapeutischen Produkten und spiegelt den wachsenden Bedarf an Aufsicht in diesem Bereich wider. Ungewissheit herrscht jedoch darüber, wie Europa und China biotechnologisch hergestellte Lebensmittel und Nutzpflanzen regulieren werden. Während Europa über eine Lockerung der Beschränkungen für bestimmte Gentechnologien diskutiert, erweitert China seine Zulassung von gentechnisch veränderten Pflanzen, sieht sich aber mit der Skepsis der Öffentlichkeit hinsichtlich ihrer Sicherheit konfrontiert, was eine komplexe globale Regulierungslandschaft schafft.15

Öffentliche Wahrnehmung und ethische Fragen. Die Einstellung der Öffentlichkeit zur Biotechnologie ist nach wie vor uneinheitlich, wobei Bedenken hinsichtlich der Sicherheit, des gleichberechtigten Zugangs und der ethischen Auswirkungen bestehen. Fragen wie die "Verwischung der Grenzen" zwischen natürlichen und künstlichen Systemen bleiben bestehen, vor allem wenn es um Anwendungen der synthetischen Biologie geht. Während der COVID-19-Pandemie wuchs die Skepsis gegenüber diesen Technologien, einschließlich der Bedenken hinsichtlich der Selbstreplikation biotechnisch hergestellter Organismen oder ihrer Persistenz in Ökosystemen.

Unbeabsichtigte Folgen. Biotechnische Systeme sind von Natur aus miteinander verbunden, was bedeutet, dass kleine Veränderungen kaskadenartige Auswirkungen haben können. Dies ist besonders wichtig im Zusammenhang mit der selbstreplizierenden Natur der gentechnisch veränderten Organismen und den möglichen unbeabsichtigten Folgen ihrer Interaktionen mit natürlichen Ökosystemen, einschließlich des horizontalen Gentransfers, des Verlusts der biologischen Vielfalt oder ökologischer Schäden. So kann es für verbesserte landwirtschaftliche Organismen schwierig sein, in der Umwelt zu überleben und sich auszubreiten, wobei einige versagen und andere unerwartet bestehen bleiben.

Biosicherheit und Risiken der doppelten Verwendung. Der doppelte Verwendungszweck der Biotechnologie ist ein weiteres wachsendes Problem, da Instrumente, die für nützliche Zwecke entwickelt wurden, auch für schädliche Anwendungen, wie z. B. Bioterrorismus, missbraucht werden können. Die Überschneidung von KI und Biotechnologie verstärkt diese Risiken, da die Schwelle für fortgeschrittene Biotechnologie gesenkt wird. Initiativen wie das Biowaffenübereinkommen und der KI-Sicherheitsgipfel zielen darauf ab, diese Bedrohungen durch internationale Zusammenarbeit zu mindern.

Wirksamkeit von Technologien im Vergleich zu traditionellen Methoden. Trotz des transformativen Potenzials der Bioengineering-Technologien wird ihre Wirksamkeit im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen noch bewertet. So müssen beispielsweise Therapien der synthetischen Biologie ihre Kosteneffizienz und Skalierbarkeit nachweisen, um mit etablierten Therapien konkurrieren zu können - und sie müssen strenge Sicherheitsstandards erfüllen.

Die große Frage der Zukunft

Es gibt eine Reihe von Fragen, die Unternehmen und Führungskräfte berücksichtigen sollten, wenn sie mit der Biotechnologie vorankommen:

- Wie wird die Gesellschaft den potenziellen Nutzen der Gen-Editierungstechnologie mit medizinisch-ethischen Fragen in Einklang bringen?

- Welche Faktoren werden die öffentliche Akzeptanz und Annahme von gentechnisch veränderten Pflanzen und anderen biotechnologischen Produkten beeinflussen?

- Wie wird sich der Rechtsrahmen entwickeln, um die Sicherheits- und Vertrauensfragen im Zusammenhang mit den neuen Biotechnologien zu lösen?

- Wie wird die geopolitische Polarisierung in der klinischen Forschung und Regulierung das globale Kräfteverhältnis in der Biotechnologie bestimmen?

12 Die Zukunft der Raumfahrttechnologie

Die Raumfahrttechnologie umfasst Satellitensysteme, Trägerraketen, Wohnmodule und Erkundungsmissionen, einschließlich Satellitenkonstellationen in der erdnahen Umlaufbahn (LEO), direkte Konnektivität von Geräten im LEO mit integrierten Bodennetzen und Erdbeobachtung.

Trends und ihre Bedeutung

Die Raumfahrttechnologie verändert unsere Welt in rasantem Tempo und ermöglicht ein neues Maß an Konnektivität und datengesteuerten Erkenntnissen, die auch außerhalb des traditionellen Luft- und Raumfahrtsektors auf großes Interesse stoßen. Unternehmen haben sich in die Reihen der Nationen eingereiht und beteiligen sich an globalen Startkampagnen und Investitionen in die Erforschung des Weltraums. Japan ist erfolgreich auf dem Mond gelandet, und die NASA hat private Unternehmen mit der Entwicklung einer Mondlandefähre für das Programm Artemis beauftragt. Die Unternehmen entwickeln auch End-to-End-Lösungen, die die Raumfahrttechnologie mit der Bodeninfrastruktur integrieren, um nahtlose Dienste in einer Vielzahl von Bereichen anzubieten.

Seit 2024 hat die Ausweitung der Fernerkundung, Erdbeobachtung und anderer Anwendungen die Aufmerksamkeit und Investitionen mehrerer bekannter Technologieunternehmen auf sich gezogen. Zu den neuesten Trends in dieser Technologie gehören Satellitenkommunikationskonstellationen im niedrigen Erdorbit (LEO), insbesondere Starlink von SpaceX, das bereits mehr als 7.000 LEO-Satelliten in der Umlaufbahn hat.1 Potenzielle Konkurrenten wie Amazons Project Kuiper, das im April 2025 27 LEO-Satelliten gestartet hat, sind ebenfalls in den Markt eingetreten.2 Im Bereich der Im Bereich der Mobiltelefone wird die Satellitendirektverbindung (D2D) eingeführt, wie das Beispiel der Notruffunktion des Apple iPhone zeigt.

Mit Blick auf die Zukunft könnte die Branche mit Fragen im Zusammenhang mit den Eigentumsverhältnissen und dem Zugang zum Weltraum konfrontiert werden, mit der Schaffung von Verwaltungsstrukturen für einen sicheren Betrieb und mit der Koordinierung der Bemühungen um ein wirksames Management von Weltraummüll und -verkehr. Darüber hinaus muss sich die Branche möglicherweise mit den wachsenden Cyber-Risiken auseinandersetzen und die künftige Landschaft der Satellitenverteilung in verschiedenen Umlaufbahnen definieren.

Die Raumfahrt entwickelt sich rasch zu einer wichtigen Plattform für Innovation, Sicherheit und Wirtschaftswachstum. Erhebliche Senkungen der Startkosten, das Aufkommen kommerzieller Satellitenkonstellationen und das Entstehen neuer Fähigkeiten im Orbit verändern die Möglichkeiten in allen Branchen. Die Unternehmen, die diese neue Ära in Zukunft anführen werden, sind diejenigen, die weltraumgestützte Daten und Konnektivität in ihre Kernstrategie einbinden, Partnerschaften organisieren und die Talente aufbauen, die für die Steuerung des sich rasch entwickelnden Ökosystems erforderlich sind.

- Ryan Brukardt, Senior Partner, Miami

Jüngste Entwicklungen

Fortschritte in der wiederverwendbaren Raketen- und Satellitentechnologie und die KI-gestützte Datenanalyse verändern den Zugang zum Weltraum und die Erdbeobachtung rapide. Diese Technologien ermöglichen schnellere und kostengünstigere Starts und Einblicke in Echtzeit, die sich auf Bereiche von der Umweltüberwachung bis zur globalen Kommunikation auswirken.

Zu den jüngsten Entwicklungen im Bereich der Raumfahrttechnologie gehören die folgenden:

Die Kosten für den Start von Nutzlasten in den LEO sind dank der Innovationen bei wiederverwendbaren Raketen und der Miniaturisierung von Satelliten gesunken. So kostet der Start der Falcon Heavy-Rakete von SpaceX etwa 1.400 USD pro Kilogramm, während das Starship von SpaceX diese Kosten durch vollständige Wiederverwendbarkeit und hohe Startfrequenz auf 10 bis 30 USD pro Kilogramm senken soll.3

Die Fortschritte in der Weltraumkommunikation erweitern die Möglichkeiten für globale Konnektivität und Datenübertragung. VLEO-Satelliten (Very Low Earth Orbit), Laserkommunikation und 5G-Netze verändern auch die Weltraumkommunikation. Die Integration von 5G mit Satellitensystemen hat bereits die Hochgeschwindigkeits-Internetabdeckung mit niedrigen Latenzzeiten auf entlegene Gebiete ausgedehnt und die globale Telekommunikation verbessert. Fortschritte in der Antriebs-, Material- und Solarenergietechnologie haben die Effizienz und Kosteneffizienz verbessert und ziehen zunehmende Investitionen in VLEO-Satelliten an.4 Diese Satelliten eröffnen neue Möglichkeiten für Branchen wie das Internet der Dinge (IoT), die Luftfahrt und den Breitbandzugang aus der Ferne und ebnen den Weg für eine stärker vernetzte Zukunft.

Die Unternehmen integrieren weiterhin Weltraumdaten mit bodengestützten Datensätzen, um die Umweltüberwachung und die Katastrophenhilfe zu verbessern. Diese Integration ist besonders wichtig bei der Reaktion auf Waldbrände, da Satellitenbilder in Kombination mit Infrarotsensoren Wärmesignaturen erkennen und das Brandverhalten in Echtzeit verfolgen können, trotz Rauch oder widriger Wetterbedingungen. Diese Fortschritte gewährleisten eine schnellere und genauere Entscheidungsfindung auf der Grundlage eines nahtlosen Flusses mehrerer Datenquellen und verwertbarer Erkenntnisse, um die Auswirkungen von Waldbränden zu mindern.

- Moderne Erdbeobachtungssysteme revolutionieren die Datenerfassung und -analyse. Satelliten, die Hyperspektralbilder und Hunderte von Spektralbändern verwenden, liefern inzwischen mehr als die Hälfte aller Klimadaten. In Kombination mit Algorithmen des maschinellen Lernens sind diese Systeme in der Lage, Analysen in Echtzeit durchzuführen, wobei die Anwendungen von der Erkennung von Pipeline-Lecks bis hin zur Identifizierung von Pflanzenkrankheiten reichen. Im Verteidigungssektor revolutionieren diese Technologien die räumliche Aufklärung, indem sie die Zeit, die für die Verarbeitung, Auswertung und Verbreitung von Bildmaterial benötigt wird, drastisch verkürzen. Satellitenfotos, deren Analyse in der Vergangenheit bis zu 57 Minuten gedauert hat, können nun dank der Fortschritte in der KI in Sekundenschnelle analysiert werden, was eine schnellere Entscheidungsfindung bei wichtigen Verteidigungsoperationen ermöglicht. Die rasche Inbetriebnahme von bis zu 70.000 LEO-Satelliten in den nächsten fünf Jahren dürfte diese Fähigkeiten weiter verbessern.KI spielt eine immer wichtigere Rolle bei der Unterstützung von Weltraumoperationen, indem sie die Effizienz von Missionsplanung, Anomalieerkennung und Ressourcenoptimierung verbessert. KI ist zwar noch nicht völlig autonom, kann aber schon jetzt zur Verbesserung des Situationsbewusstseins beitragen und bei Aufgaben wie der Kollisionsvermeidung und der orbitalen Logistik helfen, was zu einem intelligenteren und zuverlässigeren Betrieb von Raumfahrzeugen führt.

Nach Jahren kontinuierlicher technologischer Verbesserungen und Kostensenkungen macht die Raumfahrt Schlagzeilen, vom Weltraumtourismus bis zu Verteidigungssystemen. Wir müssen zusammenarbeiten, um diese Technologie zu nutzen, insbesondere in Kombination mit KI, damit die Menschheit gedeihen kann.

- Giacomo Gatto, Partner, London

Talente und Arbeitsmärkte

zukünftige Raumfahrttechnologie

Nachfrage (Wirtschaft)

Der Stellenmarkt für Raumfahrttechnik wird weiterhin von Ingenieursberufen dominiert, aber die Nachfrage nach allen wichtigen Positionen geht von 2022 bis 2024 zurück. Qualitätsingenieure, Projektmanager und leitende technische Positionen bleiben wichtig, aber die Stellenausschreibungen insgesamt spiegeln eine breitere Verlagerung hin zu Effizienz und Automatisierung in der gesamten Branche wider.

Stellenausschreibungen, nach Berufsbezeichnung, 2021-24, in Tausend

Verfügbarkeit von Fertigkeiten

Im Raumfahrtsektor herrscht ein Mangel an Software-Engineering- und Python-Fachwissen, was auf den wachsenden Bedarf an KI-gesteuerter Missionsautomatisierung und die steigende Nachfrage nach Satellitendatenverarbeitung zurückzuführen sein könnte. Im Gegensatz dazu gibt es in den Bereichen Datenanalyse, MATLAB-Programmierung und Fertigung ein größeres Angebot an Fachkenntnissen, was auf etablierte Talentpipelines und eine relativ geringe Nachfrage zurückzuführen ist.

Talentanforderungen, Prozentsatz der für Stellenausschreibungen erforderlichen Fähigkeiten
Verfügbarkeit von Talenten, Verhältnis von Talent und Nachfrage

Entwicklung der globalen Übernahme

Annahme von Fraktionen: 2-Experiment.

Die Unternehmen testen die Funktionalität und Durchführbarkeit der Technologie, in der Regel in kleinen Prototypen, und sind in der Regel nicht an einer kurzfristigen Investitionsrendite interessiert. Nur wenige Unternehmen skalieren die Technologie oder haben sie vollständig skaliert.

Obwohl die Raumfahrttechnologie ein großes Potenzial hat, wird sie in den verschiedenen Branchen sehr unterschiedlich angenommen. Viele Unternehmen des privaten Sektors befinden sich noch in der Versuchs- und Pilotphase, in der sie kleine Prototypen testen und die Funktionalität erproben. Angesichts ihrer Abhängigkeit von Konnektivität und Fernerkundung sind Branchen wie Energie, Werkstoffe und Telekommunikation bei der Einführung weiter.

Die Raumfahrt ist heute weithin als Schlüsselbereich der Verteidigung anerkannt und expandiert mit Fortschritten in den Bereichen Satellitenkonstellationen, Geoinformationsdienste und Echtzeit-Datenverarbeitung.6 Die Übernahme von Technologien und Innovationen variiert weltweit, wobei sich die Raumfahrtökonomie auf China, Europa und die Vereinigten Staaten konzentriert.7 Das Interesse an der Raumfahrttechnologie wächst im Nahen Osten, wobei insbesondere Unternehmen im Immobilien- und Bausektor versuchen, aus Erdbeobachtungs- und Geodaten einen Mehrwert zu schaffen durch Satellitenbilder zur Überwachung des Baufortschritts, um einen Mehrwert aus Erdbeobachtungs- und Geodaten zu schaffen.8

Beispiele aus der Praxis

Zu den realistischen Beispielen für die Senkung der Kosten für den Raketenstart gehören die folgenden:

Die Flugtests des Raumschiffs von SpaceX im Jahr 2024, einschließlich des Einfangens der Booster, haben wichtige Schritte auf dem Weg zu einer erschwinglicheren Raumfahrt gezeigt. Durch die Beherrschung vollständig wiederverwendbarer Raketen will SpaceX die Kosten für den Zugang zur Erdumlaufbahn senken, was neue Möglichkeiten für Mondmissionen, Satelliten-Internetkonstellationen und sogar zukünftigen Weltraumtourismus eröffnen könnte. Während die Kosten des Unternehmens für kommerzielle Flüge nicht bekannt gegeben werden, zeigen die Tests das Bestreben des Unternehmens, den Weltraum für ein breiteres Spektrum von Branchen und Regierungen zugänglich zu machen.

Zu den Beispielen aus der Praxis, bei denen Unternehmen Weltraum- und Bodendaten für die Umweltüberwachung und den Katastrophenschutz integrieren, gehören die folgenden:

Thales Alenia Space hat für die italienische Raumfahrtbehörde die Projekte GREAT und GROOVE durchgeführt. Diese Projekte zielen darauf ab, die Vorteile der Satellitennavigation für die Umweltüberwachung zu demonstrieren, einschließlich der Vorhersage von Naturkatastrophen und der Bewertung der Auswirkungen des Klimawandels.9

Unternehmen wie Pole Star Global und Spire Maritime bieten fortschrittliche Satellitensysteme zur Verfolgung der Schiffsposition und zur Überwachung der Maschinenleistung an. Diese Technologien verbessern die Sicherheit auf See, optimieren die Kraftstoffeffizienz und unterstützen die vorausschauende Wartung.

Zu den realistischen Beispielen für Erdbeobachtungssysteme gehören die folgenden:

Seit seinem Start im Jahr 2013 verfügt Planet nun über mehr als 150 Satelliten, die die Erdoberfläche mit einer Auflösung von drei Metern erfassen und täglich 350 Millionen Quadratkilometer der Erdoberfläche abdecken.10 Ursprünglich experimentell, liefert das System nun multispektrale Daten (RGB plus Nahinfrarot) für die Präzisionslandwirtschaft, die Verfolgung der Entwaldung und die Katastrophenhilfe, wobei Upgrades zur Verbesserung der Wiederholungsraten und der spektralen Fähigkeit 11

Das US-Verteidigungsministerium ändert die Art und Weise, wie es bewegliche Ziele am Boden verfolgt, indem es seine Abhängigkeit von Flugzeugen verringert und ein weltraumgestütztes System einsetzt. Das System mit der Bezeichnung Ground Moving Target Indicator (GMTI) ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung von Bodenaktivitäten, wie sie bisher von Flugzeugen durchgeführt wurde. Satelliten im Weltraum ermöglichen die Verfolgung in Echtzeit und verkürzen die für die Verarbeitung der Daten erforderliche Zeit von fast einer Stunde auf nur wenige Sekunden, indem sie künstliche Intelligenz und orbitale Verarbeitung nutzen.

Weitere Beispiele aus der Praxis, die die neuesten technologischen Fortschritte im Weltraumbetrieb betreffen, sind folgende:

LeoLabs nutzt ein KI-gestütztes Radarnetz, um die Bewegung von Weltraummüll zu verfolgen und vorherzusagen. Sein Ziel ist es, die Fähigkeit von Satelliten und Raumfahrzeugen zu verbessern, Kollisionen in der zunehmend überfüllten erdnahen Umlaufbahn zu vermeiden.12

Die US Space Force plant für 2026 die Demonstration einer noch nicht erprobten fortschrittlichen Weltraumbetankungstechnologie. Das Programm, das von Unternehmen wie Astroscale und Northrop Grumman unterstützt wird, zielt darauf ab, die Lebensdauer und Mobilität von Satelliten zu verlängern, indem sie in die Lage versetzt werden, sich an dynamische und wettbewerbsintensive Umgebungen anzupassen.13 - Northwood Space demonstrierte die Phased-Array-Antennentechnologie. Sie nutzt eine verbesserte Konnektivität, um die Bodeninfrastruktur für die Satellitenkommunikation zu optimieren.

mögliche Technologie

Zu den Technologien, die den Fortschritt in der Raumfahrt vorantreiben, gehören die folgenden:

- Kleinsatelliten. Individuell anpassbare, kostengünstige modulare Satelliten, die häufig auf der CubeSat-Architektur basieren und eine breite Palette von Missionen unterstützen können.

Fernerkundung. Bildgebungs- und Überwachungstechniken für das gesamte Spektrum zur Beobachtung der Merkmale und Phänomene der Erde, einschließlich Ozeanografie, Wettermuster und geologische Formationen.

SWaP-C-Fortschritte. Die Verringerung der Größe, des Gewichts, der Leistung und der Kosten (SWaP-C) von Satelliten und Trägerraketen hat die Rentabilität der Raumfahrttechnologie erhöht.

- Fortschritte in der Starttechnologie. Innovationen wie wiederverwendbare Trägerraketen, fortschrittliche Werkstoffe und kostengünstige Schwerlastträger haben die Startkosten gesenkt und die Startraten erhöht, wodurch der Weltraum leichter zugänglich wird.

- Fortschrittliche Konnektivitätstechnologien. Technologien wie Laserkommunikation, elektronisch abgetastete Antennen und automatisierter Satellitenbetrieb haben die Datenübertragungsraten erhöht, die Konnektivität verbessert und einen effizienteren Satellitenbetrieb ermöglicht.

LEO-Konstellation. Die große Anzahl von Satelliten in der erdnahen Umlaufbahn (LEO) verbessert die Kommunikation, den Internetzugang und die Erdbeobachtung und treibt den Fortschritt in verschiedenen Branchen voran.

5G from Space. integriert die 5G-Technologie mit der Satellitenkommunikation, um allgegenwärtige Konnektivität zu ermöglichen, insbesondere in abgelegenen und unterversorgten Gebieten.

Überschwere Trägerraketen. Raketen, die in der Lage sind, die Nutzlastkapazität erheblich zu erhöhen, wie z. B. das Starship von SpaceX, können in den Weltraum fliegen, um größere Satelliten und Infrastrukturen auszubringen und Weltraummissionen zu unterstützen.

Systeme für die bemannte Raumfahrt. Raumfahrzeuge, die für die Beförderung menschlicher Besatzungen ausgelegt sind, wie z. B. das Orion-Raumschiff im Rahmen des Artemis-Programms der NASA, sind für die Erforschung des Weltraums, die wissenschaftliche Forschung und den Aufbau einer menschlichen Präsenz jenseits der Erde unerlässlich.

Wesentliche Unwägbarkeiten

Zu den Unwägbarkeiten in der Raumfahrttechnik gehören die folgenden:

Kosteneffizienz der Raumfahrttechnologie. Die wirtschaftliche Tragfähigkeit bleibt eine Herausforderung für die Raumfahrttechnologie, vor allem wenn Megakonstellationen wie Starlink ausgebaut werden. Innovationen bei der Herstellung wiederverwendbarer Raketen und Satelliten werden die Kosten senken, wie Starship gezeigt hat, das Potenzial für erhebliche Einsparungen.

Governance-Mechanismen für Frequenz- und Orbitalnutzungsrechte. Die Verbreitung von Satelliten (insbesondere LEO-Satelliten) erhöht das Risiko von Überlastungen oder Interferenzen in den Orbitalen Slots und unterstreicht die Notwendigkeit eines internationalen Regulierungsrahmens für Frequenz- und Orbitalnutzungsrechte. Streitigkeiten über die Frequenzzuweisung, an denen die Internationale Fernmeldeunion und private Betreiber beteiligt waren, haben die potenziellen Vorteile deutlich gemacht, die sich aus der Festlegung gerechter Regeln ergeben könnten.

Cyber-Risiko. Weltraumanlagen sind einer zunehmenden Bedrohung durch Cyberangriffe wie Störsender und Satellitenspoofing ausgesetzt, einschließlich der jüngsten Angriffe auf kommerzielle und militärische Systeme. Die Entwicklung einer quantenresistenten Verschlüsselung und starker Cybersicherheitsprotokolle ist für den Schutz kritischer Infrastrukturen unerlässlich.

Geopolitische Spannungen. Wachsende nationale Weltraumambitionen und Sicherheitsbedenken haben zur Erprobung von Anti-Satellitenwaffen geführt, was die jahrelange internationale Zusammenarbeit im Weltraum untergraben könnte. Der Mangel an universeller Unterstützung für kooperative Governance-Initiativen wie das Artemis-Abkommen erschwert die Aufrechterhaltung der Governance-Stabilität im Weltraum.

Die große Frage der Zukunft

Unternehmen und Länder sollten bei der Erkundung von Möglichkeiten im Bereich der Raumfahrttechnologie die folgenden Punkte berücksichtigen:

- Wie wird die Raumfahrtindustrie auf die wachsenden Herausforderungen des Weltraummülls und des Verkehrsmanagements reagieren? Werden Durchbrüche bei den Schwerlastkapazitäten und niedrigere Kosten für den Zugang zur Umlaufbahn die Satellitenwirtschaft grundlegend verändern und die etablierten Unternehmen zwingen, ihre Geschäftsmodelle umzugestalten?
- Wie wird der Aufstieg kommerzieller Raumstationen und die Fertigung im Orbit die wirtschaftliche Landschaft der Weltraumforschung verändern? Wird die Zukunft der Raumfahrt durch internationale Zusammenarbeit oder durch geopolitische Spaltungen bestimmt werden? Wie sollten sich Organisationen in dieser Zeit der geopolitischen Unsicherheit positionieren?

13 Zukünftige Energie und nachhaltige Technologien

Energie und nachhaltige Technologien umfassen ein breites Spektrum an Innovationen, die darauf abzielen, die globale Energielandschaft in eine nachhaltigere und widerstandsfähigere Zukunft zu verwandeln. Dazu gehört ein Spektrum von Technologien, die die globale Energiewertschöpfungskette umgestalten, mit besonderem Schwerpunkt auf sauberer Elektronik, Elektrifizierung und sauberen Molekülen.

Trends und ihre Bedeutung

Energie ist das Rückgrat der modernen Gesellschaft. Sie treibt alles an, von der Industrie und dem Verkehr bis hin zur digitalen Infrastruktur und dem täglichen Leben, so dass die Umgestaltung ihrer Produktions-, Speicher- und Verteilungssysteme eine der einflussreichsten und chancenreichsten Herausforderungen unserer Zeit ist. Unsere Analyse dieses Trends untersucht das Spektrum der Technologien, die die globale Energiewertschöpfungskette umgestalten, insbesondere saubere Elektronik, Elektrifizierung und saubere Moleküle. Während der breitere Trend alles von der Netzinfrastruktur bis zum Kohlenstoffmanagement umfasst, konzentriert sich unsere Forschung auf Innovationen, die die Erzeugung und Nutzung von kohlenstoffarmem Strom und Brennstoffen ermöglichen. Darüber hinaus sind Energie- und Nachhaltigkeitstechnologien keineswegs einheitlich und unterscheiden sich erheblich in Bezug auf ihr Kostenprofil, ihren Reifegrad, ihre Einführungsraten und ihr Potenzial für künftige Kostensenkungen.

Die Energiewende findet vor dem Hintergrund verstärkter geopolitischer Spannungen, politischer Veränderungen und makroökonomischer Unsicherheiten statt, die alle Investitionsentscheidungen und den Einsatz von Technologien beeinflussen. Zölle auf saubere Energietechnologien wie Solarpaneele und Elektrofahrzeuge werden wahrscheinlich die Kosten erhöhen und die globalen Lieferketten verkomplizieren, während der Wettbewerb um wichtige Mineralien und Komponenten zwischen den großen Volkswirtschaften zunimmt. Die politische Unterstützung für die Energiewende verschiebt sich von Land zu Land, und es gibt erhebliche Infrastrukturlücken. Gleichzeitig treibt das explosionsartige Wachstum von Rechenzentren die Stromnachfrage in die Höhe und setzt das Netz zusätzlich unter Druck. Bei der Energiewende geht es also nicht nur um die Dekarbonisierung, sondern auch darum, dass die neuen Systeme erschwinglich, zuverlässig und weltweit wettbewerbsfähig sind - Ziele, die jetzt im Vordergrund der politischen und industriellen Strategien stehen.

Wichtige Unwägbarkeiten prägen auch den Verlauf der Energiewende. Zusätzlich zu den "Adoptionsproblemen", die als komplexe Hindernisse für die Verbreitung und Vermarktung neuer Klimatechnologien definiert werden, verhindern grundlegende Innovationsprobleme die Entwicklung bahnbrechender Technologien, die kosteneffizient, zuverlässig und skalierbar sind. Diese Herausforderungen werden durch die Notwendigkeit verschärft, angesichts von Engpässen in der Lieferkette, Arbeitskräftemangel und regulatorischen Verzögerungen rasch wichtige Infrastrukturen aufzubauen. Die Verfügbarkeit und nachhaltige Beschaffung wichtiger Materialien (z. B. Lithium, Seltene Erden und andere wichtige Mineralien) stellen ebenfalls potenzielle Hindernisse für die Erreichung der globalen Netto-Null-Verpflichtungen dar. Schließlich ist die Energiewende je nach Region unterschiedlich, wobei der "globale Norden" mit der Bewältigung der wachsenden Energienachfrage und der Einführung emissionsarmer Technologien zu kämpfen hat, während der "globale Süden" vor der doppelten Herausforderung steht, den Energiezugang zu erweitern und die Dekarbonisierung in unterschiedlichen länderspezifischen Kontexten zu erreichen.

Zukünftige Energie und nachhaltige Technologien sind weiterhin die Trends, über die in den Nachrichtenmedien am meisten berichtet wird, angetrieben durch anhaltende ökologische Herausforderungen, Sorgen und den Bedarf an Lösungen. Von 2023 bis 2024 bleibt das Wachstum der Berichterstattung jedoch hinter dem Fokus auf künstliche Intelligenz zurück, die in diesem Bereich exponentielle Fortschritte macht. Seit 2020 waren die Aktieninvestitionen in Energie und nachhaltige Technologien volatil: Sie stiegen von 2020 bis 2021 um 79% $ und erreichten einen Höchststand von 315 Mrd. $, gingen dann in den Jahren 2022 und 2023 zurück, bevor sie von 2023 bis 2024 wieder anstiegen.

Jüngste Entwicklungen

Zu den jüngsten Entwicklungen im Bereich Energie und nachhaltige Technologien gehören folgende:

Die Stromnachfrage steigt rasant an. Allein die Rechenzentren sind zu einer der größten Triebfedern für den Anstieg des weltweiten Stromverbrauchs geworden, was die dringende Notwendigkeit unterstreicht, kohlenstoffarme Stromversorgungssysteme einzusetzen, die diese wachsende Nachfrage decken können. Um die Ziele der Dekarbonisierung zu erreichen, müssen jedoch mehrere zentrale Herausforderungen bewältigt werden. Dazu gehören die Gewährleistung von Produktions- und Nachfrageflexibilität, um den Grundlastbedarf auszugleichen, die Bewältigung der Schwankungen bei erneuerbaren Energiequellen wie Wind und Sonne und die Überwindung wirtschaftlicher Hindernisse wie sinkende Preise für erneuerbare Energien. In Texas werden beispielsweise gasbefeuerte Spitzenlastkraftwerke und -motoren zusammen mit Batteriespeichersystemen errichtet, um die Verfügbarkeit von Energie in Spitzenzeiten zu gewährleisten. Darüber hinaus sind Investitionen in erneuerbare Energien zunehmend auf Stromabnahmeverträge angewiesen, die durch solide Bilanzen abgesichert sind, um sich bei Marktschwankungen über Wasser zu halten. Ohne systemische Lösungen - wie neue Marktmechanismen, gestraffte Genehmigungs- und Bauzeiten, bessere Lösungen für Leistungsspitzen, Optimierung der bestehenden Infrastruktur durch intelligente Netze und Zeitverträge sowie verbesserte betriebliche Flexibilität - könnte das Stromsystem zu einem Engpass bei den umfassenderen Dekarbonisierungsbemühungen werden.

- Fortschritte bei den Messtechnologien, wie z. B. Satellitenbilder und Laserradar (LiDAR), haben die Möglichkeiten zur Überwachung und Modellierung von Umweltauswirkungen zu geringeren Kosten verbessert. Die Fähigkeit dieser Instrumente, Emissionen, Landnutzungsänderungen und die Gesundheit von Ökosystemen genauer zu verfolgen, unterstützt eine bessere Entscheidungsfindung für Klimainitiativen und die Einhaltung von Vorschriften. Für Start-ups, die Klimatechnologien entwickeln, bieten diese Innovationen wichtige Validierungspunkte, zeigen Umweltvorteile auf, helfen bei der Sicherung langfristiger Verträge und verbessern die Vorhersage der Leistung und der Auswirkungen von Technologien.

Wasserstoff wird zunehmend als eine wichtige Option im schwer zugänglichen Bereich der Dekarbonisierung angesehen, wobei kontinuierliche technologische Fortschritte und politische Unterstützung die Voraussetzungen für künftiges Wachstum schaffen. Während hohe Produktionskosten und langsame Projektfortschritte weiterhin eine Herausforderung darstellen, verbessern Fortschritte in der Elektrolyseurtechnologie und die Integration mit kostengünstigen erneuerbaren Energiequellen allmählich die Aussichten. Europa ist nach wie vor führend bei der Entwicklung des Wasserstoffmarktes, und China baut seine Produktionskapazitäten für Elektrolyseure zügig aus, was auf eine zunehmende Wachstumsdynamik hindeutet, auch wenn der Sektor noch mit der Überwindung der Haupthindernisse für eine groß angelegte Einführung kämpft.

- Fortschrittliche Biokraftstoffe und E-Kraftstoffe gewinnen an Aufmerksamkeit, auch wenn es noch Herausforderungen gibt.

Innovationen in der Biokraftstoffproduktion, wie die Gewinnung von Kraftstoff aus landwirtschaftlichen Abfällen, steigern die Effizienz und senken die Kosten. Unsicherheiten bestehen nach wie vor in Bezug auf die Ausweitung der Produktion und die Schließung der Kostenlücke zwischen Biokraftstoffen und herkömmlichen fossilen Kraftstoffen, was den Bedarf an kontinuierlichen Investitionen und unterstützenden politischen Maßnahmen zur Beschleunigung der Einführung deutlich macht.

Die Kernenergie hat aufgrund ihrer Fähigkeit, stabile Grundlaststromversorgung zu gewährleisten, an Aufmerksamkeit gewonnen. Mehrere Länder haben ihre Kernspaltungsprogramme eingeleitet oder erweitert, und 31 Länder haben sich verpflichtet, die weltweite Kernenergiekapazität bis 2050 zu verdreifachen. Die Branche sieht sich jedoch mit anhaltenden Herausforderungen konfrontiert, darunter hohe Investitionskosten, lange Bauzeiten und anhaltende Bedenken der Öffentlichkeit in Bezug auf Sicherheit und Atommüll. Fortschritte bei kleinen modularen Reaktoren (SMR) und verbesserte Skaleneffekte können dazu beitragen, die Kosten zu senken und den Einsatz zu beschleunigen, aber die künftige Rolle der Kernenergie bleibt höchst ungewiss. Je nach Tempo der Dekarbonisierung, politischer Unterstützung und technologischen Fortschritten könnte die Kernenergie bis 2040 zwischen 8% und 43% des weltweiten Stromverbrauchs ausmachen, wobei die Markteinnahmen dramatisch schwanken und 400 Milliarden Dollar erreichen könnten, allerdings nur in den optimistischsten Szenarien. Neben den bewährten Kernspaltungstechnologien hat auch das Versprechen der Kernfusion als saubere Energiequelle Investitionen angezogen, doch müssen noch erhebliche technische Herausforderungen bewältigt werden, um diese Technologie Wirklichkeit werden zu lassen.

Zukünftige Energie und nachhaltige Technologien

Nachfrage (Wirtschaft)

Der Arbeitsmarkt im Bereich Energie und nachhaltige Technologien hat sich seit 2021 deutlich vergrößert, mit einem starken Wachstum bei Positionen, die den Wandel des Sektors direkt unterstützen. Wartungstechniker, die sich auf erneuerbare Energiesysteme spezialisieren, Elektroingenieure, die an der Netzmodernisierung arbeiten, und Projektmanager, die Dekarbonisierungsprojekte leiten, sind sehr gefragt. Obwohl diese Berufsbezeichnungen in vielen Branchen üblich sind, spiegelt der Anstieg der Stellenausschreibungen die zunehmende Spezialisierung im Bereich Energie und Nachhaltigkeit wider. Während die Nachfrage nach Arbeitsplätzen in allen Kategorien im Jahr 2024 im Vergleich zu 2023 zurückgeht, könnte dieser Rückgang eher auf allgemeine wirtschaftliche Faktoren als auf eine geringere Nachfrage nach Qualifikationen zurückzuführen sein, die für die Elektrifizierung und den Einsatz sauberer Energien entscheidend sind.

Stellenausschreibungen, nach Berufsbezeichnung, 2021-24, in Tausend

Verfügbarkeit von Fertigkeiten

Im Bereich Energie und Nachhaltigkeit herrscht ein Mangel an Fachkräften für saubere Energie und Nachhaltigkeit, da das Angebot an Bewerbern nicht ausreicht, um die Nachfrage zu decken. Automatisierung und andere technische Fertigkeiten, einschließlich Python, werden immer wichtiger, da KI-Technologien in Energiesysteme integriert werden. Es ist von entscheidender Bedeutung, diese Lücken durch gezielte Schulungen zu schließen, um die Energiewende und die Bemühungen zur Dekarbonisierung zu unterstützen.

Talentanforderungen, Prozentsatz der für Stellenausschreibungen erforderlichen Fähigkeiten

Entwicklung der globalen Übernahme

Akzeptanzwert: 3-Pilot. Die Organisation setzt die Technologie in den ersten Anwendungsfällen durch Pilotprojekte oder begrenzte Implementierungen ein, um ihre Machbarkeit und Wirksamkeit zu testen.

Die Einführungsraten von Energie- und nachhaltigen Technologien sind jedoch sehr unterschiedlich, was auf Unterschiede in der technologischen Reife, der wirtschaftlichen Tragfähigkeit und der unterstützenden Infrastruktur zurückzuführen ist. Einige Technologien, wie die Photovoltaik (PV) und die Windenergie, expandieren in bestimmten Regionen rasch. China ist derzeit weltweit führend in der PV-Produktionskapazität, während Indien seine Produktionskapazitäten ausbaut und bis 2026 zum zweitgrößten PV-Hersteller aufsteigen dürfte. Andere Technologien, darunter grüner Wasserstoff und synthetische Kraftstoffe, befinden sich in einem frühen Stadium der Entwicklung. Bei einigen Anwendungsfällen wird die Einführung dadurch erschwert, dass etablierte emissionsarme Technologien nicht die gleiche Leistung erbringen wie emissionsstarke Alternativen. Darüber hinaus behindern das Fehlen einer etablierten Erfolgsbilanz und andere Zwänge die Einführung. Zu den technischen Herausforderungen gehören auch die Bereitschaft der Lieferkette, die Verfügbarkeit von Arbeitskräften und die Komplexität der Konstruktion. Ohne eine umfassende Bewältigung dieser miteinander verknüpften Herausforderungen wird es schwierig bleiben, eine breite Akzeptanz zu erreichen und das Potenzial der verschiedenen Energietechnologien zu maximieren.

Beispiele aus der Praxis

Zu den Beispielen aus der Praxis, die das Wachstum der Stromnachfrage und die Innovation im Bereich der grünen Energie betreffen, gehören die folgenden:

Das britische Solartechnologieunternehmen Oxford PV hat mit der Kommerzialisierung seiner Kalzit-Tandem-Solartechnologie und der Auslieferung der ersten Module an US-Kunden im Jahr 2024 einen Meilenstein erreicht. Die Paneele liefern 20,01 TP3T mehr Energie als herkömmliche Siliziumpaneele und haben einen Modulwirkungsgrad von 24,51 TP3T, was einen wichtigen Fortschritt in der Solartechnologie darstellt.

Enpal, ein führendes deutsches Solarunternehmen, investiert in die Entwicklung von Arbeitskräften, um die Verbreitung der Solarenergie zu fördern. Im Juni 2024 eröffnet das Unternehmen in Blankenfelde-Mahlow Europas größte Wärmepumpen-Akademie und investiert Millionen von Euro in die Ausbildung von Installateuren und Wärmepumpentechnologen. Diese Initiative zielt darauf ab, mehr als 1.000 zusätzliche Arbeitsplätze in der deutschen Wärmepumpenbranche zu schaffen, um das Ziel von Enpal zu unterstützen, Marktführer im Bereich der Wärmepumpeninstallation zu werden.

Das in Massachusetts ansässige Start-up-Unternehmen Boston Metal revolutioniert die Stahlproduktion und die Gewinnung von Edelmetallen mithilfe der Oxidschmelzelektrolyse. Sein Verfahren nutzt Strom statt fossiler Brennstoffe und hat das Potenzial, die mit der Stahlproduktion verbundenen globalen Kohlenstoffemissionen um bis zu 101 TP3 T zu reduzieren. 2025 hat das Unternehmen seinen größten Reaktor erfolgreich in Betrieb genommen und in einem einzigen Durchgang mehr als eine Tonne Stahl produziert.

KoBold Metals nutzt KI und Datenanalyse, um nach wichtigen Batteriemetallen wie Kobalt, Nickel, Kupfer und Lithium zu suchen. Durch die Integration großer Datensätze aus geologischen, geophysikalischen und geochemischen Quellen will das Unternehmen die Effizienz und Genauigkeit bei der Identifizierung potenzieller Lagerstätten verbessern.KoBold arbeitet mit Bergbaupartnern auf der ganzen Welt zusammen, um die Beschaffung von Materialien für Elektrofahrzeuge und Technologien für erneuerbare Energien zu unterstützen. Der Ansatz von KoBold geht auf einige der Herausforderungen bei der Mineralexploration ein, auch wenn sich die langfristigen Auswirkungen auf die Lieferketten und die Nachhaltigkeit erst noch entwickeln müssen.

Elektrifizierte Heizlösungen, wie die RotoDynamic Heater von Coolbrook, sind auf dem Vormarsch. Diese Systeme nutzen Elektrizität zur Erzeugung sehr hoher Wärmemengen, um industrielle Prozesse zu dekarbonisieren. Laut Coolbrook könnte die RotoDynamic-Technologie die weltweiten CO2-Emissionen um bis zu 30% reduzieren, indem sie fossile Brennstoffe in energieintensiven Industrien wie Stahl, Zement und Petrochemie ersetzt.

Beispiele aus der Praxis für die Weiterentwicklung von Wasserstoff sind unter anderem folgende:

- Der rasche Ausbau der chinesischen Elektrolyseur-Produktionskapazitäten, die inzwischen etwa 60% der weltweiten Produktion ausmachen, hat die Ausrüstungskosten gesenkt und das Land zu einem wichtigen Lieferanten für die aufstrebende Wasserstoffwirtschaft gemacht, wobei die Projekte die nationalen Ziele bis Ende 2024 voraussichtlich übertreffen werden. Dieser Aufschwung macht die weltweite Produktion von grünem Wasserstoff erschwinglicher und zieht internationale Projektentwickler an, auch wenn die Branche noch damit zu kämpfen hat, die Herausforderungen bei der Projektfinanzierung, der Entwicklung der Infrastruktur und der Vereinbarkeit von erneuerbarer Energieversorgung und Wasserstoffnachfrage zu bewältigen.

Im Folgenden finden Sie ein praktisches Beispiel für den Fortschritt bei Biokraftstoffen und E-Treibstoffen:

E-Fuels - synthetische Kraftstoffe, die aus erneuerbarem Strom hergestellt werden - entwickeln sich zu einer vielversprechenden Technologie für die Dekarbonisierung der Luftfahrt, der Schifffahrt und des schweren Straßenverkehrs. Das Schweizer Unternehmen Synhelion und andere entwickeln Verfahren zur Herstellung von E-Fuels, bei denen traditionelle Schritte übersprungen werden, was die Kosten senken könnte. 2024 nahm Synhelion DAWN in Jülich, Deutschland, in Betrieb, die weltweit erste großtechnische Anlage zur Herstellung synthetischer Kraftstoffe mit Hilfe von Sonnenwärme. Das Verfahren von Synhelion nutzt konzentrierte Sonnenenergie, um in einer thermischen Anlage Temperaturen von bis zu 1.200 °C zu erreichen. Das Synhelion-Verfahren nutzt konzentrierte Sonnenenergie, um in einem thermochemischen Reaktor, der Synthesegas direkt aus CO2 und Wasser erzeugt, Temperaturen von bis zu 1.200 °C zu erreichen. Dies senkt die Produktionskosten und erhöht die Gesamteffizienz.

Im Folgenden finden Sie ein praktisches Beispiel für die Fortschritte in der Messtechnik:

Kohlenstoff Mapper, ein gemeinnütziges Konsortium, das fortschrittliche Satellitentechnologie einsetzt, startet 2024 den Satelliten Tanager-1, um Methan und CO2 aus globalen "Super-Emittenten" mit beispielloser Genauigkeit zu erkennen, zu lokalisieren und zu verfolgen. Das Konsortium macht Emissionsdaten auf Anlagenebene öffentlich zugänglich, um rasche Abhilfe zu schaffen und globale Klimaziele zu unterstützen. Klimaziele. Durch die Kombination des hochmodernen bildgebenden Spektrometers des NASA JPL mit der flexiblen Satellitenplattform von Planet Labs helfen die offenen Daten von Carbon Mapper Regierungen, der Industrie und der Öffentlichkeit, Lecks zu identifizieren und Emissionsreduzierungen zu validieren.

Hier ein Beispiel aus der Praxis, wie sich Wasserstoff entwickelt:

- Der rasche Ausbau der chinesischen Elektrolyseur-Produktionskapazitäten, die inzwischen etwa 60% der weltweiten Produktion ausmachen, hat die Ausrüstungskosten gesenkt und das Land zu einem wichtigen Lieferanten für die aufstrebende Wasserstoffwirtschaft gemacht, wobei die Projekte die nationalen Ziele bis Ende 2024 voraussichtlich übertreffen werden. Dieser Aufschwung macht die weltweite Produktion von grünem Wasserstoff erschwinglicher und zieht internationale Projektentwickler an, auch wenn die Branche noch damit zu kämpfen hat, die Herausforderungen bei der Projektfinanzierung, der Entwicklung der Infrastruktur und der Vereinbarkeit von erneuerbarer Energieversorgung und Wasserstoffnachfrage zu bewältigen.

Beispiele für Fortschritte im Bereich der Kernenergie aus dem wirklichen Leben sind unter anderem die folgenden:

Kleine modulare Reaktoren (SMR) versprechen eine Senkung der Kosten und eine schnellere Einführung von Kernspaltungsanlagen, und sowohl in den Vereinigten Staaten als auch in Europa sind entsprechende Bemühungen im Gange. In den USA bemühen sich Unternehmen wie Oklo, X-energy, TerraPower und Kairos Power um die Entwicklung kommerziell tragfähiger SMR und die Sicherung einer einheimischen Brennstoffversorgungskette. Microsoft, Google und Amazon haben Vereinbarungen mit Betreibern und Entwicklern von Kernkraftwerken angekündigt, um die wachsende Nachfrage nach Strom in Rechenzentren zu decken.

- Eine Reihe neuer Unternehmen und öffentlicher Initiativen versucht, die Kernfusion zu einer praktischen Quelle sauberer Energie zu machen. Commonwealth Fusion Systems und das britische Unternehmen Tokamak Energy bauen Tokamak-Reaktoren unterschiedlicher Bauart, die leistungsstarke supraleitende Magnete verwenden, während Helion ein lineares System entwickelt, gepulste Systeme entwickelt. Von der Regierung unterstützte Projekte wie ITER in Frankreich, KSTAR in Südkorea und EAST in China verschieben die Grenzen der Plasmaforschung. All diese Bemühungen sind jedoch noch experimentell, und das Versprechen einer reichhaltigen, kohlenstofffreien Energieversorgung durch Fusion ist ungewiss, solange die technischen Herausforderungen nicht überwunden sind.

mögliche Technologie

Zu den Technologien zur Förderung von Energie und nachhaltigen Technologien gehören die folgenden:

- Kernspaltung. Diese kohlenstoffarme Energiequelle liefert Grundlaststrom und trägt zur Netzstabilität und zur Emissionsreduzierung bei.

- Erneuerbare Energien. Saubere Energiequellen wie Sonnen-, Wind- und Wasserkraft sind für die Dekarbonisierung des Stromsektors von entscheidender Bedeutung.

- Fortgeschrittene photovoltaische Solarsysteme. Dabei handelt es sich um Solartechnologien der nächsten Generation, die den Wirkungsgrad verbessern und die Kosten senken.

Energie aus Wasserstoff. Als vielseitiger Energieträger, der aus erneuerbaren Energiequellen gewonnen wird, kann Wasserstoff Energie in Sektoren dekarbonisieren, die nur schwer zu reduzieren sind.

Nachhaltige Kraftstoffe. Dabei handelt es sich um kohlenstoffarme Alternativen zu herkömmlichen fossilen Kraftstoffen, einschließlich Biokraftstoffen und synthetischen Kraftstoffen, die zur Verringerung der Emissionen von Verkehr und Industrie eingesetzt werden.

Batterien. Energiespeicher können intermittierende erneuerbare Energiequellen integrieren und die Elektrifizierung des Verkehrs unterstützen.

- Energiespeicherung. Diese Technologien speichern Energie für die spätere Nutzung und sorgen so für einen Ausgleich von Angebot und Nachfrage in einem erneuerbaren Energiesystem.

Wärmepumpen. Diese hocheffizienten Heiz- und Kühlsysteme übertragen Wärme von einem Ort zum anderen und senken so den Energieverbrauch in Gebäuden.

Intelligente Netztechnologien. Moderne Stromversorgungssysteme optimieren die Energieverteilung, ermöglichen die Integration dezentraler Energieressourcen und beinhalten Lösungen für die Flexibilität auf der Nachfrageseite, um Angebot und Verbrauch auszugleichen.

- Systeme zur Messung, Berichterstattung und Überprüfung (MRV). Mit diesen Instrumenten und Verfahren lassen sich Emissionen und Abbau genau quantifizieren und verfolgen, um die Wirksamkeit von Klimaschutzmaßnahmen zu gewährleisten.

Technologien zur Energieeffizienz. Zu dieser Gruppe von Technologien gehören Techniken und Verfahren, die den Energieverbrauch senken und gleichzeitig das Niveau der erbrachten Dienstleistungen aufrechterhalten oder verbessern. Beispiele sind effiziente Geräte, verbesserte Isolierung, intelligente Systeme für das Gebäudemanagement und optimierte industrielle Prozesse.

Kohlenstoffabscheidung oder direkte Luftabscheidung (DAC). Diese Technologien sind für die Abscheidung von CO2-Emissionen aus Punktquellen (z. B. Kraftwerke oder Industrieanlagen) oder direkt aus der Umgebungsluft konzipiert. Das abgeschiedene CO2 kann dauerhaft unterirdisch gelagert oder in verschiedenen industriellen Prozessen verwendet werden.

- Langfristige Energiespeicherung. Diese Speichertechnologien können Energie für Stunden oder sogar Tage oder Wochen speichern, um die Schwankungen der erneuerbaren Energiequellen auszugleichen und die Zuverlässigkeit des Netzes zu gewährleisten. Beispiele hierfür sind moderne Batterien, Pumpspeicher, Druckluftspeicher und Wasserstoffspeicher.

Thermische Energiespeicherung. Diese Technologien speichern Energie in Form von Wärme oder Kälte zur späteren Verwendung. Dazu kann die Speicherung von Wärme aus Solarkollektoren, industrieller Abwärme oder überschüssigem Strom für Heiz- oder Kühlanwendungen gehören.

Anpassungslösungen. Dies sind Maßnahmen zur Anpassung an die tatsächlichen oder erwarteten Auswirkungen des Klimawandels. Die Anpassung umfasst eine Reihe von Maßnahmen, die vom Aufbau einer widerstandsfähigeren Infrastruktur über die Entwicklung dürreresistenter Nutzpflanzen bis hin zur Einführung von Frühwarnsystemen für extreme Wetterereignisse und das Management von Küstenrückzügen reichen.

Wesentliche Unwägbarkeiten

Zu den wichtigsten Unwägbarkeiten im Bereich Energie und nachhaltige Technologien gehören die folgenden:

Widerstandsfähigkeit und Flexibilität des Netzes. Die Fähigkeit des Netzes, steigende Mengen an variabler erneuerbarer Energie zu bewältigen und dabei Stabilität und Zuverlässigkeit zu wahren, ist eine große Unsicherheit bei der Energiewende.

- Entwicklung der Infrastruktur. Das Ausmaß der für die Energiewende erforderlichen Infrastrukturverbesserungen ist enorm, was zu Verzögerungen und Finanzierungsproblemen führen kann.

Lieferkette und Ressourcenbeschränkungen. Die Verfügbarkeit und nachhaltige Beschaffung von Schlüsselmaterialien für saubere Energietechnologien kann das Tempo der Einführung begrenzen.

Marktdynamik. Das Zusammenspiel zwischen den traditionellen und den aufstrebenden Energiemärkten, einschließlich der künftigen Rolle der fossilen Brennstoffe und der Wettbewerbsfähigkeit der erneuerbaren Energien, bleibt ein zentraler Unsicherheitsfaktor.

Geschwindigkeit der Innovation und Kostensenkung. Die Geschwindigkeit, mit der sich Technologien wie grüne Wasserstoff-Elektrolyseure, fortschrittliche Batterien und synthetische Kraftstoffe in Bezug auf Kosten und Leistung verbessern werden (z. B. um Kostengleichheit mit Alternativen zu fossilen Kraftstoffen zu erreichen), ist nach wie vor ungewiss, was ihre Skalierbarkeit und Übernahme in schwer zugänglichen Sektoren beeinträchtigt.

Systemische Markt- und Regulierungsentwicklung. Die Fähigkeit des Strommarktdesigns und des Regulierungsrahmens, sich rasch anzupassen und Anreize für Flexibilität, Widerstandsfähigkeit und kohlenstoffarme Investitionen zu schaffen, ist ungewiss und birgt Risiken für die Netzstabilität und Erschwinglichkeit.

Verfügbarkeit von Arbeitskräften und Talenten. Es ist ungewiss, ob es gelingen wird, die Personalentwicklungs- und Ausbildungsprogramme zu erweitern, um den akuten Mangel an Fachkräften in den Bereichen saubere Energie, Nachhaltigkeit und digitale Fähigkeiten, die für die Technologien der Energiewende von entscheidender Bedeutung sind, zu beheben, was zu Projektverzögerungen und Innovationsengpässen führen könnte.

Makroökonomische Auswirkungen auf Investitionen. Inflation, steigende Zinssätze und Störungen im Welthandel haben zu Unsicherheiten bei den Finanzierungskosten und Investitionsströmen für große Projekte im Bereich der sauberen Energie geführt.

Die große Frage der Zukunft

Es gibt eine Reihe von Aspekten, die Unternehmen und Führungskräfte berücksichtigen sollten, wenn sie sich mit Energie und nachhaltigen Technologien beschäftigen:

- Was ist erforderlich, um den Übergang vielversprechender Klimatechnologien vom Labor zum Markt zu beschleunigen, insbesondere in Branchen wie Stahl und Zement, in denen Emissionssenkungen nur schwer zu erreichen sind?

- Wie können digitale Innovationen - wie künstliche Intelligenz, Sensoren und fortschrittliche Analytik - den Einsatz und die Integration von Technologien für erneuerbare Energien und Klimaschutz in dezentralen Energiesystemen beschleunigen?

- Wie werden sich die Energiesysteme angesichts der zunehmenden Elektrifizierung der Welt an die steigende Nachfrage, den Bedarf an dezentralisierten Eigentumsverhältnissen und Speichermöglichkeiten sowie die Netzverwaltung der nächsten Generation anpassen?

- Wie können Länder und Unternehmen angesichts zunehmender geopolitischer Spannungen widerstandsfähige, diversifizierte Lieferketten für wichtige Materialien für saubere Energie sicherstellen?

- Welche regulatorischen Rahmenbedingungen und Marktmechanismen sind geeignet, die Koordinierung und die Investitionen freizusetzen, die für den Ausbau der Energietechnologien der nächsten Generation erforderlich sind, und gleichzeitig die Erschwinglichkeit und Zuverlässigkeit zu erhalten?