Fünf Technologie-Trends sind in 2022 wichtig

Ein herausforderndes Jahr neigt sich dem Ende zu. Neben der Bewältigung der Corona-Krise bestimmten Themen wie Cloud- und Edge-Computing, IT-Security und vernetzbare Systeme die Gespräche mit Kunden und Geschäftspartnern. Welche Themen und Trends in 2022 bestimmend sein könnten, erfahren Sie hier.

Die Ergebnisse der BearingPoint-Umfrage zu den fünf wichtigsten IT-Trends für 2022 sind hier in einer Kurzübersicht dargestellt: | Copyright: BearingPoint

Ein herausforderndes Jahr neigt sich dem Ende zu. Neben der Bewältigung der Corona-Krise bestimmten die Themen Cloud- und Edge-Computing, IT-Security, vernetzbare Systeme und Softwarelösungen die Gespräche mit B2B-Kunden und Geschäftspartnern. Im Bereich intelligenter Gebäudetechnik dominierten Fragen zu Sicherheitsaspekten sowie der Wunsch, das Smart Home per Sprachsteuerung bedienen zu können, was nicht zuletzt mit dem gestiegenen Hygienebedürfnis infolge des Corona-Virus zusammenhängt.

Weiterhin großer Beratungs- (und Handlungs)bedarf

In 2022 werden uns diese Themen weiterhin beschäftigen, denn die digitale Transformation hat in vielen mittelständischen Unternehmen gerade erst begonnen und nimmt nur langsam Gestalt an. Im Gebäudesektor dürften digitale Innovationen eine noch stärkere Rolle spielen, um die Energiewende voranzubringen und die Klimaziele zu erreichen. Der Beratungsbedarf hinsichtlich einer modernen IT und zukunftsgerichteten Gebäudetechnik bleibt also nach wie vor groß.

Um so wichtiger ist es, mögliche Technologie-Trends für das kommende Jahr zu kennen und aufzugreifen, wie die der Management- und Technologieberatung BearingPoint, die dazu 1.000 ihrer IT-Beraterinnen und Berater befragt hat. Fünf Trends haben sich dabei herauskristallisiert:

Responsible AI:  Anwendungsfälle für KI haben inzwischen einen hohen Reifegrad erreicht und sind schon weit verbreitet. Deshalb müssen sie nun verstärkt kritisch hinterfragt werden. Es reicht (mittlerweile) nicht mehr aus, dass KI-Systeme gut funktionieren – ihre Vorhersagen müssen auch fair und für Kunden sowie Aufsichtsbehörden leicht erklärbar sein. Es entstehen Systeme und Best Practice-Verfahren, die diese Anforderungen an robustere und bessere KI-Lösungen erfüllen.

Cloud at the Edge: Souveräne Clouds und Edge Computing-Anforderungen gehören zu den neuen Herausforderungen für die CTOs. Die Einführung von Cloud-Systemen hat sowohl IT-Organisationen als auch Governance- und Betriebsmodelle (FinOps, CloudOps-Funktionen) verändert. Rechenkapazitäten sollten näher am Nutzer sein und Ressourcen für die Echtzeitverarbeitung und Souveränitätsanforderungen bereitgestellt werden. Edge-Computing und souveräne Clouds bilden nun ein Gegengewicht zur extremen Cloud-Zentralisierung. 

Cybersecurity Mesh: Cybersecurity Mesh ist ein verteilter Architekturansatz für eine skalierbare, flexible und zuverlässige Cyber-Kontrolle. Hier wird ein dezentraler Ansatz für die Netzwerksicherheit mit individuellen Perimetern für jeden Zugangspunkt verfolgt, anstelle eines traditionellen, allumfassenden Top-Down-Ansatzes. Das Netz-Mesh verlagert den Schwerpunkt vom Schutz eines traditionellen IT-Perimeters (analog zum Modell einer „ummauerten Stadt“) hin zu einem modulareren Ansatz, der die Richtlinien-Orchestrierung zentriert, die Durchsetzung der Cybersicherheit aber verteilt.

Embedded Data & Analytics: Erfolgreiche Unternehmen verfolgen einen ganzheitlichen Ansatz und binden Daten und Analysen kontinuierlich in ihr Geschäft ein. Sie haben zudem ein Auge auf neue Trends und passen sich diesen entsprechend an. Dabei bewegen sie sich aber immer entlang einer Roadmap mit Initiativen und Anwendungsfällen, die sie zu ihren Zielen führen. Unternehmen müssen umsetzbare Anwendungsfälle definieren und priorisieren und mit einem ganzheitlichen Plan arbeiten. Ohne solche Anwendungsfälle und einen entsprechenden Plan wird die Datenanalyse nicht weit führen.

Vernetzte Sensoren und Maschinen: Vernetzte Sensoren und Maschinen führen uns in eine Welt, in der vieles gemessen werden kann und auch gemessen wird. Die Kombination von Sensor-Daten und leistungsstarken Analysen in der Edge- und Cloud-Umgebung wird dabei zum Sprungbrett für Innovationen und belastbare Zukunftsprognosen.

(Quelle: Pressemitteilung von BearingPoint)

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