Gartner nennt KI-Governance und digitale Souveränität als zentrale Technologietrends

Alle Jahre wieder prognostiziert Gartner die Technologietrends für das kommende Jahr. (Source: Netz-KI Bot)

Alle Jahre wieder prognostiziert Gartner die Technologietrends für das kommende Jahr. (Source: Netz-KI Bot)

Die nächste Phase der KI-Transformation stellt Unternehmen vor neue Herausforderungen. Nach Jahren der Experimente mit generativer KI, der Einführung von KI-Agenten und der Modernisierung digitaler Infrastrukturen rückt die Kontrolle autonomer Systeme in den Vordergrund. Zu diesem Schluss kommt das Marktforschungsunternehmen Gartner in seiner Übersicht der zehn strategischen Technologietrends für 2027.

Die zentrale Herausforderung besteht laut Gartner darin, dass KI-Systeme zunehmend ausserhalb etablierter Kontrollstrukturen operieren. Sie generieren Software schneller, als Menschen sie überprüfen können, schaffen neue Sicherheitsrisiken und erhöhen die Abhängigkeit von einzelnen Technologieanbietern. CIOs müssten deshalb stärker die Grenzen zwischen menschlichen und maschinellen Entscheidungen gestalten, erklärt ein Gartner-Analyst.

Diese Technologietrends stehen für Gartner 2027 im Fokus von CIOs. (Source: Gartner)

Gartner gliedert die zehn Trends in drei Themenfelder: neue KI-Modelle jenseits der Textverarbeitung, die Kontrolle autonomer KI-Agenten und den Aufbau langfristig widerstandsfähiger IT-Architekturen.

Zahlen, Sprache und physikalische Zusammenhängen

Die erste Kategorie umfasst drei Technologien, mit denen KI-Systeme über die Verarbeitung natürlicher Sprache hinauswachsen sollen.

1. Large Quantitative Models (LQMs): Während grosse Sprachmodelle bei numerischen Aufgaben aufgrund ihrer probabilistischen Funktionsweise fehleranfällig sein können, sind LQMs auf die Analyse quantitativer Daten spezialisiert. Gartner erwartet, dass solche Modelle bis 2030 bei einem Viertel der strategischen Prognose- und operativen Modellierungsaufgaben grosse Sprachmodelle ersetzen werden. Einsatzmöglichkeiten sieht das Marktforschungsunternehmen insbesondere in regulierten Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen.

2. Speech Reasoning Models: Diese KI-Modelle verarbeiten gesprochene Sprache und können den Kontext sowie die Absichten innerhalb eines Gesprächs berücksichtigen. Damit sollen sie komplexere sprachgesteuerte Arbeitsabläufe selbstständig bewältigen. Gartner prognostiziert, dass bis 2030 mehr als 70 Prozent der sprachbasierten Interaktionen in Unternehmen autonom durch solche Systeme abgewickelt werden.

3. World Models: Diese Modelle simulieren physikalische Umgebungen und mögliche zukünftige Entwicklungen. Sie sollen KI-Systemen ermöglichen, räumliche und zeitliche Zusammenhänge sowie Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu verstehen. Anwendungen sieht Gartner unter anderem in der Robotik, bei autonomen Fahrzeugen und im Spatial Computing.

Autonome KI-Agenten brauchen neue Kontrollmechanismen

Vier weitere Trends betreffen die Verwaltung und Absicherung autonomer KI-Systeme. Gartner geht davon aus, dass Unternehmen künftig nicht nur die Leistungsfähigkeit einzelner Modelle, sondern zunehmend das Verhalten ganzer KI-Agentensysteme steuern müssen.

4. AI Context Platforms: Diese Plattformen versorgen KI-Agenten mit dem Kontext, den sie benötigen, um Informationen korrekt einzuordnen und Entscheidungen im Sinne der Unternehmensziele zu treffen. Dazu gehören insbesondere semantisch aufbereitete Unternehmensdaten. Gartner prognostiziert, dass Unternehmen durch eine entsprechende Datenaufbereitung die Genauigkeit agentenbasierter KI um bis zu 80 Prozent verbessern und die Kosten um bis zu 60 Prozent senken können.

5. AI Coding Agent Harness: Dahinter stehen Kontrollsysteme, welche die Arbeit autonomer Programmieragenten über den gesamten Softwareentwicklungsprozess hinweg überwachen. Sie sollen sicherstellen, dass KI-generierter Code Qualitäts-, Sicherheits- und Compliance-Anforderungen erfüllt. Ohne entsprechende Mechanismen könnten die Aufwände für die manuelle Kontrolle die Produktivitätsgewinne der automatisierten Softwareentwicklung zunichtemachen.

6. AI Agent Identity: Mit der zunehmenden Verbreitung autonomer Agenten entstehen neue Anforderungen an das Identitäts- und Zugriffsmanagement. KI-Agenten handeln eigenständig, greifen auf Unternehmenssysteme zu und können Aufgaben im Auftrag mehrerer Personen ausführen. Gartner erwartet, dass bis 2028 ein Viertel der Sicherheitsverletzungen in Unternehmen auf den Missbrauch von KI-Agenten zurückzuführen sein wird. Dynamische Identitäten und richtlinienbasierte Zugriffsrechte sollen die Risiken unkontrollierter Maschinenberechtigungen reduzieren.

7. Autonomous Exposure Remediation: Diese Technologie verbindet KI und Automatisierung, um Schwachstellen in IT-Umgebungen selbstständig zu erkennen, zu priorisieren und zu beheben. Dazu gehört auch das automatisierte Testen und Einspielen von Sicherheitsupdates oder virtuellen Patches. Gartner sieht darin einen Ansatz, um die Reaktionsgeschwindigkeit der Cyberabwehr zu erhöhen.

Digitale Souveränität und kurzlebige Software

Die dritte Kategorie befasst sich mit der langfristigen Anpassungsfähigkeit von IT-Architekturen. Angesichts geopolitischer Unsicherheiten, steigender Rechenanforderungen und wachsender Herstellerabhängigkeiten gewinnen laut Gartner neue Architekturkonzepte an Bedeutung.

8. SovereignTech: Unter diesem Begriff fasst Gartner Technologien zusammen, die digitale Souveränität ermöglichen sollen. Dazu zählen Hardware, Software, Datenbanken und KI-Modelle, die technisch und rechtlich so gestaltet sind, dass Unternehmen kritische Anbieter wechseln können. Gartner prognostiziert, dass bis 2030 mehr als 75 Prozent der Unternehmen ausserhalb der USA Strategien für digitale Souveränität verfolgen werden. Dabei geht es insbesondere um die Verringerung geopolitischer Risiken und die Vermeidung von Vendor-Lock-in.

9. Disposable Applications: Gartner erwartet einen Wandel im Umgang mit Unternehmenssoftware. Anstelle langlebiger Anwendungen, die über Jahre erweitert und gewartet werden, könnten vermehrt zweckgebundene Programme entstehen, die nach Erfüllung ihrer Aufgabe wieder ausser Betrieb genommen werden. Das Konzept stellt bestehende Vorstellungen von Softwareinvestitionen, Anwendungsportfolios und Lebenszyklen infrage.

10. Wetware as a Service (WaaS): Der wohl ungewöhnlichste Trend betrifft die Nutzung biologischer Systeme für Rechenaufgaben. Dabei sollen lebende Zellen oder synthetische biologische Strukturen als Recheneinheiten dienen, auf die Unternehmen über Cloud-Dienste zugreifen können. Gartner sieht darin langfristig einen möglichen Ansatz, um die Energie- und Ressourcenprobleme konventioneller Computerarchitekturen zu adressieren. Die Technologie befindet sich allerdings noch in einem frühen Entwicklungsstadium.

Für CIOs verschiebt sich der Schwerpunkt

Die Gartner-Prognosen verdeutlichen einen grundlegenden Perspektivenwechsel: Während Unternehmen bisher vor allem damit beschäftigt waren, KI-Anwendungen einzuführen und ihre Einsatzmöglichkeiten auszuloten, rücken nun Fragen der Kontrolle, Sicherheit und technologischen Abhängigkeit in den Vordergrund.

Dabei unterscheiden sich die zehn Trends erheblich in ihrer technologischen Reife. Während etwa das Identitätsmanagement für KI-Agenten und die Absicherung automatisierter Softwareentwicklung bereits konkrete Herausforderungen darstellen, sind biologische Rechensysteme noch weit von einer breiten betrieblichen Nutzung entfernt.

Für CIOs ergibt sich daraus die Aufgabe, kurzfristig notwendige Kontrollmechanismen für autonome KI-Systeme aufzubauen und gleichzeitig langfristige Entwicklungen bei Datenarchitekturen, digitaler Souveränität und neuen Rechenmodellen im Auge zu behalten.

Lesen Sie hier, welche KI-Ausgaben Gartner für 2026 prognostizierte.