Das sollten Ingenieure wissen 06.01.2020, 07:01 Uhr

Die 10 wichtigsten IT-Trends für 2020

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und autonomes Fahren werden Ingenieure auch im nächsten Jahr schwer beschäftigen. Auf welche Entwicklungen sollten sie sich noch gefasst machen?

IT-Trends 2020

Welche IT-Trends kommen auf Ingenieure im neuen Jahr zu?

Foto: panthermedia.net/Jirsak

In regelmäßigen Abständen untersucht Gartner, ein US-Marktforschungsunternehmen, neue Entwicklungen rund um Technik und IT. Für 2020 haben die Experten 10 wichtige Trends identifiziert, die Ingenieure kennen sollten. Ein Überblick:

Trend 1: Hyperautomatisierung

Hyperautomation beschäftigt sich mit der Anwendung innovativer Technologien, einschließlich künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernens (ML), um Prozesse stärke als bisher zu automatisieren. In dem Zusammenhang liefert die erweiterte Realität (Augmented Reality) neue Möglichkeiten zur Simulation solcher Prozesse.

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Trend 2: Multiexperience 

Auch beim Online-Shopping rechnen die Experten mit neuen Erlebniswelten. Virtual Reality, Augmented Reality und Kombinationen, die Mixed Reality, verändern die Art und Weise, wie Kunden Produkte wahrnehmen. Dies sogenannte User Experience, also die Interaktion mit einem Produkt oder einer Dienstleistung, wird sich komplett verändern. Was ist darunter zu verstehen? Wer beispielsweise eine Pizza bestellt, bedient nicht nur eine App, sondern erlebt, wie das Produkt entsteht und mit einem autonomen Fahrzeug geliefert wird.

Trend 3: Demokratisierung des Wissens

Alle Menschen – egal, ob Ingenieure oder Laien – bekommen Zugriff auf technisches oder wirtschaftlichem Fachwissen ohne Schulungen oder teure Lizenzen. Beispielsweise würde es eine Demokratisierung Entwicklern ermöglichen, Datenmodelle auch ohne fachspezifische Wissenschaftler zu erstellen. Vielmehr nutzen sie KI-Tools, um Codes zu generieren und Tests zu automatisieren.

Trend 4: Human Enhancement

Durch den Einsatz von Technologien gelingt es mehr und mehr, kognitive und körperliche Erfahrungen zu verbessern („Human Enhancement“). Schon heute kommen in der Automobil- oder Bergbauindustrie Wearables zum Einsatz, um die Arbeitssicherheit zu verbessern. Im Einzelhandel werden solche Gadgets zur Steigerung der Produktivität verwendet. Gartner erwartet Weiterentwicklungen in allen Bereichen, nämlich der sensorische (Hören, Sehen, Wahrnehmen), der biologisch-funktionalen (Exoskelette, Prothesen), der neuronalen (Implantate zur Behandlung von Anfällen) und der genetischen Augmentation (somatische Gen- und Zelltherapien bei Erkrankungen).

Trend 5: Maßnahmen gegen das Misstrauen

Konsumenten bringen neuen Technologien anfangs wenig Vertrauen entgegen. Ihnen ist nicht klar, welche Daten erhoben werden – und wo die Informationen schließlich landen.  Darüber hinaus werden KI und Machine Learning zunehmend eingesetzt, um Entscheidungen an Stelle von Menschen zu treffen, und die Skepsis steigt. „Dieser Trend fordert von Unternehmen, sich auf sechs Schlüsselelemente des Vertrauens zu konzentrieren: Ethik, Integrität, Offenheit, Verantwortlichkeit, Kompetenz und Konsistenz“, schreibt Gartner in der Studie.

Trend 6: Edge Computing auf der Überholspur 

Unter Edge Computing versteht man im Unterschied zum Cloud Computing die dezentrale Datenverarbeitung am Rande des Netzwerks, der sogenannten Edge. Ingenieure versuchen so, die Datensammlung und die Datenverarbeitung näher an den Informationsquellen zu platzieren, um Systemzeiten zu verkürzen. Beim Empowered Edge werden Geräte vernetzt, um intelligente Räume zu bilden – und um Anwendungen näher an User heranzubringen. Bis 2023 könnten mehr als 20 Mal so viele Smart Devices am Rande des Netzwerks stehen, verglichen mit dem Status quo.

Trend 7: Distribution Clouds

Bei Distributed Clouds werden Cloud-Dienste an Standorte außerhalb physischer Rechenzentren verteilt, jedoch weiterhin vom Provider kontrolliert. Anbieter sind für alle Aspekte der Cloud-Service-Architektur, also Bereitstellung, Betrieb, Governance und Updates, verantwortlich. „Die Entwicklung von der zentralisierten zur dezentralen Public Cloud läutet eine neue Ära des Cloud Computing ein“, vermutet Gartner.

Trend 8: Autonome Devices

Autos, Drohnen, Roboter, Schiffe und sonstige Geräte führen per KI Aufgaben aus, die normalerweise von Menschen erledigt werden. Sie arbeiten mit einem Spektrum an Intelligenz, das von teilautonom bis völlig autonom reicht und sich über eine Vielzahl von Umgebungen erstreckt, darunter Luft, Wasser und Land.

Während sich autonomen Devices bislang in kontrollierten Umgebungen wie einem Lager bewegen, werden sie mehr und mehr für offene Räume entwickelt. Sie können sich zu eigenständigen, kollaborativen Schwärmen zusammenlagern.

Trend 9: Blockchain-Technologien in der Praxis 

Bekanntlich besteht eine Blockchain aus einer kontinuierlich erweiterbare Liste von Datensätzen, die mittels kryptographischer Verfahren verkettet werden. In der Lebensmittelbranche könnten Blockchain-Technologien künftig von Bedeutung sein, um Speisen und Getränke zurückzuverfolgen, schreibt Gartner im Report. Noch ist das Prinzip aufgrund einer Reihe technischer Probleme wie der mangelnden Skalierbarkeit und Interoperabilität, für Unternehmensbereitstellungen nicht ausgereift.

Trend 10: KI-Sicherheit

Innovative Technologien wie die künstliche Intelligenz bieten Potenzial für Geschäftsmodelle, schaffen aber auch neue Angriffspunkte für Hacker. In dem Zusammenhang weist Gartner auf drei Aspekte hin:

  • KI-Trainingsdaten, Trainingspipelines und Machine-Learning-Modellen sichern,
  • mit maschinellem Lernen Angriffe aufdecken und Teile der Cyber-Sicherheitsprozesse automatisieren,
  • Angriffe per KI erkennen und sich dagegen verteidigen.

Weitere Trends für Ingenieure:

Ein Beitrag von:

  • Michael van den Heuvel

    Michael van den Heuvel hat Chemie studiert. Unter anderem arbeitet er für Medscape, DocCheck, für die Universität München und für pharmazeutische Fachmagazine. Seit 2017 ist er selbstständiger Journalist und Gesellschafter von Content Qualitäten. Seine Themen: Chemie/physikalische Chemie, Energie, Umwelt, KI, Medizin/Medizintechnik.

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