Die dynamische Entwicklung im Bereich Künstliche Intelligenz fordert Unternehmen weltweit heraus. Der Trendradar AI & Data Analytics der Lufthansa Industry Solutions (LHIND) bietet Entscheidern Orientierung und unterstützt sie dabei, zukunftsweisende Technologien frühzeitig zu erkennen und umzusetzen. Die neueste Ausgabe des LHIND-Trendradars zeigt: Künstliche Intelligenz, Prozessautomatisierung und Datenplattformen entwickeln sich vom Hype zur produktiven Realität. In mehreren Technologiefeldern wird der Handlungsbedarf deutlich – andere bleiben im Beobachtungsmodus.
Norderstedt, 3. Juli 2025 – Lufthansa Industry Solutions hat den neuen Trendradar H1/2025 veröffentlicht. Die Analyse zeigt aktuelle Entwicklungen in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Datenplattformen und Prozessautomatisierung. Im Fokus stehen unter anderem Generative AI und agentenbasierte Automatisierungslösungen. „Unternehmen sollten produktionsreife KI- und Datenlösungen gezielt einsetzen und gleichzeitig strategisch in zukunftsweisende Technologien investieren“, betont Bartlomiej Jezierski, IT Consultant AI & Data Analytics bei LHIND. „Plattformintegration, Datenkompetenz und verantwortungsvoller KI-Einsatz stehen dabei im Mittelpunkt der nächsten Innovationszyklen.“
Der aktuelle LHIND Trendradar unterstützt Unternehmen dabei, technologische Entwicklungen fundiert einzuordnen und strategisch zu nutzen. Ziel ist es, zwischen kurzfristigen Hypes und nachhaltig relevanten Innovationen zu unterscheiden und Wettbewerbsvorteile frühzeitig zu erkennen.
Die Bewertung basiert auf Analysen von LHIND-Expert:innen, ergänzt durch Marktforschung, Kundenfeedback und Berichte führender Analysten. Trends werden regelmäßig gesichtet, priorisiert und in drei Handlungskategorien eingeordnet: „Act“, „Prepare“ und „Watch“.
Top-Trends: Handlungsfelder und Empfehlungen
Agentenbasierte KI, Generative AI und moderne Datenarchitekturen verändern rasant die Unternehmens-IT. Während KI-gestützte Assistenzsysteme und vektorbasierte Datenstrukturen zunehmend produktiv eingesetzt werden, gewinnen Themen wie verantwortungsvoller KI-Einsatz, dezentrale Datenarchitekturen und synthetisch erzeugte Trainingsdaten strategisch an Bedeutung. Der technologische Fortschritt bringt nicht nur neue Anwendungen, sondern auch neue Rollen und Verantwortlichkeiten mit sich. Die Ergebnisse des Trendradars 1/2025 im Überblick:
- Agentic AI und Prozessautomatisierung gewinnen an Relevanz
Agentenbasierte KI sowie Low-Code-Plattformen gelten zunehmend als praxistauglich. Auch KI-gestützte Dokumentenverarbeitung ist in der realen Anwendung angekommen. Open-Source-Lösungen zeigen vielversprechendes Potenzial, benötigen jedoch noch weitere Reife. Neue Rollenprofile wie „Agentic Software Engineers“ gewinnen dabei an Relevanz. - Responsible AI im Fokus, neue Technologien im Kommen
Die Umsetzung von Responsible AI ist essenziell für regulatorische Konformität und sollte aktiv vorangetrieben werden. Für zukunftsweisende Themen wie Synthetic Data und Knowledge Graphs empfiehlt sich eine frühzeitige Auseinandersetzung. Technologien wie Explainable AI, AutoML und innovative Netzarchitekturen befinden sich aktuell in einer frühen Beobachtungs- und Evaluationsphase. - Data Technology: KI hat Data Engineering mehr als je in den Vordergrund gestellt
Die Bedeutung von Data Engineering ist heute größer denn je, besonders durch den Einfluss von KI und den Wunsch nach Datendemokratisierung. Der Umgang mit unstrukturierten Daten, die im KI-Kontext oft notwendig sind, ist entscheidend geworden. In diesem Umfeld sind Data Catalogues and Metadata Management von zentraler Bedeutung; sie verändern die Zugänglichkeit und Nutzbarkeit von Informationen maßgeblich. Neben diesen Technologien gewinnt auch das Konzept von Small Data an Bedeutung. Small Data ermöglicht es, auf spezifische und oft sehr agile Weise wertvolle Einsichten aus weniger umfangreichen Datensätzen zu gewinnen, was im Zusammenspiel mit Tools und Plattformen innovative Ansätze für die Datenanalyse eröffnet. - Generative AI: Von der Idee zur konkreten Anwendung
Große Sprachmodelle (LLMs) sind bereits produktiv im Einsatz – etwa bei der Dokumentenanalyse, der semantischen Suche oder Named Entity Recognition. Multimodale Modelle, Vektor-Datenbanken und spezialisierte Cloud-Dienste gewinnen zunehmend an Bedeutung. Parallel dazu werden On-Premises-Lösungen und neue Modellvarianten für Zeitreihenanalysen getestet.
„Agentic AI und Low-Code-Plattformen bringen Automatisierung auf ein neues Level – jetzt geht es darum, Verantwortung, Skalierung und Governance mitzudenken“, sagt An Dang, IT Consultant AI & Data Analytics bei LHIND. „Technologie allein reicht nicht – es braucht klare Leitlinien und neue Kompetenzen in den Teams.“
Der LHIND-Trendradar zu Data Analytics und Künstliche Intelligenz erscheint halbjährlich. Der Trendradar H2/2025 erscheint im November 2025.
