Das sind die 7 wichtigsten KI-Trends 2025

1. Trend 1: KI wird noch leistungsfähiger
2. Trend 2: KI-Assistenten – die smarten Begleiter im Alltag
3. Trend 3: KI-Agenten so weit das Auge reicht
4. Trend 4: Regulierung und Governance von KI
5. Trend 5: Green AI – nachhaltige Technologien werden wichtiger
6. Trend 6: KI-Automatisierung für Workflows
7. Trend 7: Wissensmanagement durch Contextual Retrieval-Augmented Generation
8. Zive: Wissensmanagement trifft auf KI
9. Fazit: Das sind die KI Trends 2025

Auch 2025 ist beim KI-Hype kein Ende in Sicht. Im Gegenteil: Die Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz schreiten weiterhin rasant voran und eröffnen immer neue Anwendungsmöglichkeiten. Doch was genau kann die (Business-)Welt in diesem Jahr erwarten? Wir haben einen Blick in die Kristallkugel geworfen und verraten dir hier die wichtigsten KI-Trends für 2025.

Trend 1: KI wird noch leistungsfähiger

Erst kürzlich sagte Microsoft-Chef Satya Nadella einen exponentiellen Anstieg der Leistungsfähigkeit von KI für die kommenden Jahre voraus. Verbesserte Algorithmen, erhöhte Rechenleistung und eine optimierte Datennutzung werden es künftig ermöglichen, noch komplexere Aufgaben mit KI durchzuführen. Ein Anwendungsfeld, das hiervon besonders profitieren wird, ist die prädiktive Analytik. Hier ist zu erwarten, dass die Vorhersage von künftigen Ereignissen und Verhaltensweisen auf Basis von umfangreichen Datenmustern noch präziser werden. Das könnte beispielsweise im Gesundheitswesen von großem Nutzen sein, etwa bei der Früherkennung von Krankheiten.

Aber auch in anderen Bereichen zeigt sich die zunehmende Leistungsfähigkeit von KI: Automatisierte Entscheidungsfindungen werden immer zuverlässiger und umfassender. KI-Systeme können heute nicht nur einfache, regelbasierte Entscheidungen treffen, sondern auch komplexe Szenarien analysieren und entsprechende Handlungsempfehlungen geben. Große Datenmengen, die für Menschen kaum mehr zu durchdringen sind, werden von KIs in Sekundenschnelle verarbeitet und ausgewertet. Dies eröffnet neue Möglichkeiten, beispielsweise in der Finanzbranche, der Logistik und vielen weiteren Feldern. 

Trend 2: KI-Assistenten – die smarten Begleiter im Alltag

Auch im alltäglichen Bereich wird KI seinen Siegeszug fortsetzen – und der geht längst über einfache Sprachbefehle an Siri, Alexa und Co. hinaus. Moderne KI-Assistenten sind in der Lage, komplexe Aufgaben zu organisieren und personalisierte Unterstützung bei deinen täglichen Herausforderungen zu bieten. Die künstliche Intelligenz wird 2025 noch präziser deine individuellen Präferenzen und Verhaltensmuster erkennen und darauf basierend maßgeschneiderte Empfehlungen geben können. 

Das heißt konkret: Die KI wird nicht mehr nur deine Einkaufslisten erstellen oder als bessere Suchmaschine dienen. Als täglicher Assistent und Coach wird sie dir dabei helfen, neue Sprachen zu lernen, deine Fitness-Ziele zu erreichen oder proaktiv spannende Events in deiner Nähe zu finden. 

Trend 3: KI-Agenten so weit das Auge reicht

Besonders im Bereich der Sales-Intelligence wurde ein Thema in den vergangenen Monaten heiß diskutiert: Die Rede ist natürlich von KI-Agenten. Dabei handelt es sich um autonome Systeme, die spezifische Aufgaben selbstständig ausführen, um zuvor definierte Ziele zu erreichen. Sie arbeiten basierend auf den Daten, die sie aus ihrer Umgebung sammeln, und treffen dabei eigenständig Entscheidungen.

Der Funktionsmechanismus von KI-Agenten basiert auf drei Hauptschritten: Wahrnehmung, Verarbeitung und Handlung. Zunächst erfassen sie relevante Informationen über ihre Umgebung durch Sensoren, Datenfeeds oder andere Eingabemethoden. Diese Daten werden dann analysiert und verarbeitet, um die aktuelle Situation zu bewerten und mögliche Handlungsmöglichkeiten abzuwägen. Basierend auf dieser Analyse treffen die KI-Agenten autonome Entscheidungen und führen entsprechende Aktionen aus. Ein kontinuierlicher Feedback-Loop ermöglicht es, aus den Ergebnissen eigener Handlungen zu lernen und ihre Strategien fortlaufend zu optimieren.

KI-Agenten erleben derzeit einen regelrechten Hype, insbesondere im Vertriebsbereich. Die erhöhte Leistungsfähigkeit von KI soll hier unter anderem dazu dienen, hyper-personalisierte Angebote zu erstellen, die die Wahrscheinlichkeit eines Verkaufs erhöhen. Auf diese Weise sollen Sales-Manager*innen noch besser in der Lage sein, Kundenbedürfnisse vorherzusagen und proaktiv passende Produkte oder Dienstleistungen vorzuschlagen.

Darüber hinaus werden KI-Agenten Vertriebsmitarbeiter*innen noch verlässlicher bei der Lead-Qualifizierung und -Priorisierung unterstützen. Sie analysieren potenzielle Kundschaft basierend auf verschiedenen Kriterien und bewerten deren Kaufbereitschaft, sodass sich die Mitarbeiter*innen auf die vielversprechendsten Leads konzentrieren können. Auch bei der Nachverfolgung von Kundeninteraktionen und der Automatisierung von Routineaufgaben wie Terminvereinbarungen oder E-Mail-Versand werden KI-Agenten 2025 wertvolle Hilfe leisten.

Trend 4: Regulierung und Governance von KI

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz bringt nicht nur neue Chancen, sondern auch dringende Fragen zur ethischen Nutzung und Sicherheit mit sich. Ein Beispiel ist die Nutzung von KI zur Erstellung digitaler Kunstwerke und die damit verbundene Herausforderung, den Schutz von Urheberrechten und die Authentizität solcher Kreationen zu gewährleisten. Ganz klar: Hier sind faire und verbindliche Bestimmungen vonnöten. Auf eine solche Regulierung zielt die sogenannte Verordnung über künstliche Intelligenz der EU (umgangssprachlich auch KI-Verordnung oder EU AI Act) ab.

Zentrale Inhalte der Verordnung

Der Hauptzweck des EU AI Acts ist es, vertrauenswürdige KI-Systeme zu fördern, Risiken zu minimieren und sicherzustellen, dass KI-Systeme den geltenden ethischen und rechtlichen Standards entsprechen. Hierzu gehört es, Diskriminierung zu minimieren, die Erklärbarkeit der KI-Entscheidungen zu gewährleisten und die grundlegenden Menschenrechte zu wahren. Gleichzeitig sollen faire Wettbewerbsbedingungen geschaffen werden, die Innovation und wirtschaftliches Wachstum nicht behindern:

• Risiko-Einstufung: Der EU AI Act kategorisiert KI-Systeme nach ihrem Risikopotenzial in vier Stufen: unannehmbares Risiko (verboten), hohes Risiko (strenge Auflagen), Transparenzanforderungen (kennzeichnungspflichtig) und geringes oder kein Risiko (weniger strenge Auflagen). Je nach Einstufung sind hieran unterschiedliche rechtliche Anforderungen geknüpft. Für leistungsfähige Sprachmodelle und multimodale KI-Modelle wie ChatGPT gibt es besondere Vorschriften, die unabhängig von der allgemeinen Risikokategorisierung gelten.

• Anforderungen für Hochrisiko-KI-Systeme: Diese umfassen die Einrichtung eines Risikomanagementsystems, Sicherstellung der Datenqualität, menschliche Aufsicht sowie ein Konformitätsbewertungsverfahren, um die Einhaltung der Gesetze nachweisen zu können.

• Kennzeichnungspflichten: Deepfakes und generative KI-Inhalte müssen als solche gekennzeichnet werden, um Transparenz zu gewährleisten. Nutzer*innen müssen darüber informiert werden, wenn sie mit einem KI-System interagieren.

• Verbote: KI-Anwendungen mit inakzeptablem Risiko, wie automatisierte Emotionserkennung und subtile Verhaltensbeeinflussung, sind verboten, mit Ausnahmen für Strafverfolgungsbehörden, das Militär und Geheimdienste.

• Durchsetzung und Sanktionen: Bei Verstößen drohen Bußgelder von bis zu 7 Prozent des weltweiten Vorjahresumsatzes oder 35 Millionen Euro. Der Europäischer Ausschuss für Künstliche Intelligenz sowie nationale Behörden werden zur Durchsetzung und Ahndung von Verstößen eingerichtet.

Der EU AI Act gilt seit dem 01. August 2024 für alle Anbieter und Nutzer*innen von KI-System innerhalb der EU. Die Regelungen treten aber nur schrittweise mit einer Übergangsfrist von 36 Monaten bis August 2027 in Kraft. Bereits ab dem 2. Februar 2025 gelten Verbote für KI-Anwendungen mit inakzeptablem Risiko, während ab dem 2. August 2025 die Regelungen für Meldestellen, die Pflichten für Anbieter von KI-Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck und die Sanktionen wirksam werden sollen.

Mögliche Auswirkungen des EU AI Acts auf Innovation und Wirtschaft

Einerseits klingt Regulierung zunächst nach einer Einschränkung. Kurzfristig erfordert die Einhaltung der neuen Standards eine Anpassung bestehender Entwicklungsprozesse und zusätzliche Investitionen in Compliance-Maßnahmen. Dies könnte die Innovationsgeschwindigkeit hemmen, da Ressourcen für die Erfüllung der Regulierungen aufgewendet werden müssen.

Andererseits könnte der EU AI Act langfristig das Vertrauen in KI-Technologien stärken und Europa als führende Region für vertrauenswürdige und ethische KI etablieren. Unternehmen, die sich frühzeitig an die neuen Vorgaben anpassen, können dadurch einen Wettbewerbsvorteil erlangen und sich auch auf anderen Märkten positionieren, in denen ähnliche Regulierungen in Betracht gezogen werden.

Trend 5: Green AI – nachhaltige Technologien werden wichtiger

Der Energieverbrauch bei der Nutzung von KI ist gewaltig – ein Problem, das sowohl wirtschaftliche als auch ökologische Konsequenzen hat. Mit dem Konzept von „Green AI“ wird angestrebt, die Effizienz von KI-Technologien zu maximieren, während gleichzeitig ihr ökologischer Fußabdruck minimiert wird. Ein zentraler Ansatz zur Reduzierung des Energieverbrauchs besteht darin, energieeffiziente Algorithmen und Hardware zu entwickeln. Forscher*innen widmen sich der Optimierung von Modellen, um Ergebnisse mit weniger Rechenleistung zu erzielen. Darüber hinaus gibt es Bemühungen, die Hardware für den Betrieb von KI-Systemen anzupassen, beispielsweise durch den Einsatz von Chips, die speziell für energieeffiziente Datenverarbeitung konzipiert sind.

Trend 6: KI-Automatisierung für Workflows

Ob es nun darum geht, Dokumente zu analysieren, Daten zu sortieren oder interne Prozesse zu optimieren – KI kann heute nahezu jeden Schritt in einem Workflow smarter und effizienter gestalten. Das erkennen auch immer mehr Software-Anbieter und integrieren KI-Funktionen in ihre etablierten Tools. Auf diese Weise ersparen sie Nutzer*innen die Auslagerung von Workflows zu anderen KI-Plattformen wie ChatGPT und Co. 

Die Vorteile hierbei: Daten bleiben innerhalb eines geschlossenen Systems, was die Kontrolle und den Datenschutz erheblich verbessert. Anstatt sensible Informationen an externe Plattformen auszulagern, können Unternehmen sicherstellen, dass sie ihre Datenhoheit behalten. Gerade in Branchen mit hohen Anforderungen an Compliance und Datensicherheit, wie dem Gesundheitswesen, der Finanzbranche oder der öffentlichen Verwaltung, ist das ein entscheidender Pluspunkt.

Darüber hinaus ermöglicht die Integration von KI in bestehende Tools eine nahtlose Anpassung an bestehende Arbeitsabläufe. Nutzer*innen müssen keine neuen Plattformen erlernen oder jedes Mal aufs Neue ihre Workflows prompten – die KI arbeitet direkt dort, wo sie gebraucht wird. Das spart Zeit und senkt die Einstiegshürden für Teams, die KI-Technologien in ihren Alltag integrieren möchten.

Trend 7: Wissensmanagement durch Contextual Retrieval-Augmented Generation

Nach wie vor haben viele KI-Modelle Schwierigkeiten, Informationen abzurufen, die nicht Teil ihres Trainingssatzes sind, obwohl genau diese Fähigkeit im Bereich des kollektiven Wissensaustauschs in Unternehmen sehr wertvoll wäre. Ein erster Ansatz zur Lösung dieses Problems ist die Retrieval-Augmented Generation (RAG).

RAG unterscheidet sich von „klassischen“ generativen Modellen, die nur auf erlernten Mustern aus Trainingsdaten basieren. Denn zusätzlich nutzt RAG externe Wissensquellen (z. B. strukturierte Datenbanken oder Textkorpora), um präzisere Antworten zu generieren. Der Prozess funktioniert im Prinzip so: Zunächst werden Dokumente gesammelt und in durchsuchbare Textabschnitte (Content Chunks) zerlegt. Diese werden in sogenannte Vektoren umgewandelt, die die semantische Bedeutung des Textabschnitts enthalten. Diese werden dann wiederum in einer Vektoren-Datenbank zum Abruf gespeichert. Wenn du nun eine Frage an die Wissensdatenbank stellst, durchsucht das System blitzschnell diese Vektordatenbank nach den relevantesten Informationen. Die gefundenen Textstellen werden dann zusammen mit der ursprünglichen Anfrage an das Sprachmodell übergeben, das daraus eine Antwort generiert.

Das Problem: RAG tut sich vor allem dann schwer, wenn es um die Personalisierung oder kontextuelle Präzision bei Anfragen geht. Als Mitarbeiter*in der Marketing-Abteilung müsstest du beispielsweise auf die Frage „Wer ist meine Vorgesetzte?“ eine andere Antwort erhalten als wenn du im Bereich HR tätig bist. Doch genau hier versagen RAG-Systeme häufig. Die Lösung: Sogenannte Contextual RAG (CRAG). Bei CRAG werden nämlich neben den Content Chunks zusätzlich kontextuelle Metadaten in Form von Inhaltsprofilen in der Vektordatenbank gespeichert. Stellst du nun die oben genannte Anfrage nach der Vorgesetzten, erfasst das System nicht nur die Informationsanfrage („Wer ist meine Vorgesetzte?“), sondern auch deinen individuellen Kontext in Form deines Nutzerprofils. Dieses wird bei der Suche in der Vektor-Datenbank mit den dort hinterlegte Inhaltsprofilen abgeglichen, sodass du als Nutzer*in eine Antwort erhältst, die auf deine Rolle im Unternehmen zugeschnitten ist. Auf diese Weise können du und deine Mitarbeiter*innen schneller auf für euch relevante Dokumente, Berichte oder Datenbanken zugreifen.

Klingt kompliziert? Ist es in der Umsetzung zum Glück nicht! Ein Tool, mit dem du all das problemos bewältigen kannst, ist Zive:

Zive: Wissensmanagement trifft auf KI

Zive ist ein deutscher B2B-Software-Anbieter, der sich auf die Entwicklung von Lösungen für internes Wissensmanagement spezialisiert hat. Das Herzstück von Zive ist seine KI-basierte Plattform, die den Zugang zu unternehmensinternem Wissen deutlich effizienter gestalten kann. Der Anbieter versteht sich zudem als Enabler für KI-Initiativen im gesamten Unternehmenskontext:

Zive auf OMR Reviews

Ohne ein effektives KI-gestütztes Wissensmanagement stehen Unternehmen häufig vor dem sogenannten "Shit in, Shit out"-Problem: Wenn Large Language Models (LLMs) auf unorganisiertes internes Wissen angewendet werden, führen sie oft zu ungenauen oder irrelevanten Ergebnissen. Zive adressiert dieses Problem, indem es die Wissensstrukturierung und -pflege automatisiert und sicherstellt, dass alle Informationen stets auf dem neuesten Stand und optimal organisiert sind.

Mithilfe der semantischen Suche ermöglicht das Tool zudem einen schnellen Zugriff auf relevante Informationen, indem es die Bedeutung und den Kontext von Anfragen erkennt. Zudem beantwortet die Plattform komplexe Fragen und gibt hilfreiche Anleitungen, indem sie generative KI nutzt und als digitale Assistenz fungiert. Die Lösung lässt sich nahtlos in bestehende Cloud-Umgebungen wie Microsoft 365 oder Google Workspace integrieren. 

Das Tool richtet sich an mittelständische bis große Unternehmen aus verschiedenen Branchen wie Technologie, Handel, Beratung, Marketing & Werbung, Medien & Unterhaltung, Finanzen, Gesundheitswesen und Bildung. Kurzum: Zive richtet sich an alle Unternehmen, die eine effiziente Lösung im Bereich Wissensmanagement und Enterprise Search suchen.

Kernfeatures von Zive

Zive besteht im Wesentlichen aus drei Modulen: Zive Search, Zive AI Assistant und Zive Hub:

• Zive Search: Eine KI-gestützte Enterprise-Suchlösung, die alle Geschäftsanwendungen und Datenquellen über eine zentrale Oberfläche durchsucht und hyper-personalisierte Ergebnisse liefert.

• Zive AI Assistant: Ein generativer KI-Assistent, der sekundenschnelle Antworten auf komplexe Fragen liefert und zeitaufwändige Aufgaben wie das Erstellen, Vergleichen und Zusammenfassen von Inhalten automatisiert.

• Zive Hub: Ein intelligentes Wissensmanagement-Tool, das internes Wissen strukturiert, Themen organisiert und Feedback für ein kontinuierliches Lifecycle-Management ermöglicht.

Fazit: Das sind die KI Trends 2025

Die Welt der künstlichen Intelligenz entwickelt sich rasant weiter und 2025 verspricht, ein besonders spannendes Jahr zu werden. Die oben genannten Trends verdeutlichen, dass KI längst keine Science-Fiction mehr ist, sondern reale und greifbare Anwendungen bietet, die unseren Alltag und die Geschäftswelt nachhaltig verändern. Vom leistungsfähigeren KI-Algorithmen bis hin zu automatisierten Workflows und nachhaltigen Technologien – die Möglichkeiten sind scheinbar unbegrenzt. Unternehmen, die diese Trends frühzeitig erkennen und für sich nutzen, können nicht nur ihre Effizienz steigern, sondern auch zukunftssicher agieren.