Multimodale Modelle auf dem Vormarsch: KI-Trends im Jahr 2025
Die Diskussion um künstliche Intelligenz hat sich in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt. Was einst ein ferner Traum war, ist heute eine strategische Notwendigkeit für Unternehmen jeder Größe. Im Jahr 2025 erleben wir einen Wendepunkt, an dem KI nicht mehr nur eine Domäne der Technologieriesen ist. Unternehmen setzen KI in allen Geschäftsbereichen ein, und Führungskräfte bereiten sich darauf vor, erhebliche Budgets für KI-Initiativen bereitzustellen. Umfragen zeigen, dass mehr als drei Viertel der Unternehmen mittlerweile irgendeine Form von KI einsetzen und Führungskräfte ihre Investitionen verdoppeln. Dieser Wandel vom Hype zur pragmatischen Einführung spiegelt das wachsende Verständnis wider, dass KI einen greifbaren geschäftlichen Mehrwert liefern muss.
Die Landschaft wird durch zwei wichtige Entwicklungen neu gestaltet: den Aufstieg der agentenbasierten KI und die Verbreitung multimodaler Modelle. Gleichzeitig beschäftigen sich die Branchen mit Fragen zu Kapitalrendite, Governance und Ethik. Um diesen Moment zu verstehen, werden wir untersuchen, was agentenbasierte KI bedeutet, warum multimodale Modelle so wichtig sind und wie sich Unternehmen auf die nächste Automatisierungswelle vorbereiten können.
Agentische KI: Mehr als nur automatisierte Arbeitsabläufe
Viele Menschen verwechseln KI-Agenten immer noch mit einfachen Workflows, aber der Unterschied ist grundlegend. Ein Workflow folgt einer vordefinierten Abfolge von Schritten, die von einem Programmierer festgelegt wurden, während ein KI-Agent darauf ausgelegt ist, seine Umgebung zu verstehen, seine eigenen Handlungen zu wählen und sich an veränderte Bedingungen anzupassen. Stellen Sie sich einen Agenten als einen Nachwuchsmitarbeiter vor, der planen und improvisieren kann; ein Workflow ist eher wie ein Skript, das jedes Mal auf die gleiche Weise abläuft. Durch eigene Wahrnehmung und Entscheidungsfindung kann ein Agent ein Ziel verfolgen, auch wenn der Weg dorthin zunächst unklar ist.
Unternehmen experimentieren mit KI-Agenten in Aufgabenbereichen, die vom Kundensupport bis zur Softwareentwicklung reichen. Tools wie Devin, ein KI-Softwareentwickler, und Julius, ein KI-Datenanalyst, zeigen, wie Agenten komplexe Probleme bewältigen können, indem sie Daten beobachten, die nächste Maßnahme planen, diese ausführen und aus dem Feedback lernen. Diese Agenten bearbeiten nicht nur einfache Befehle, sondern ganze Projekte, indem sie Ziele in überschaubare Schritte unterteilen und bei Hindernissen Anpassungen vornehmen. Eine solche Autonomie erfordert leistungsstarke zugrunde liegende Modelle und eine sorgfältige Überwachung, aber die potenziellen Produktivitätssteigerungen sind enorm.
Die Herausforderung besteht darin, dass die Entwicklung und Wartung von agentenbasierter KI nach wie vor kostspielig ist. Sie müssen abwägen, ob die Komplexität und Unvorhersehbarkeit einer Aufgabe die Investition rechtfertigt. Außerdem benötigen Sie ein Team, das versteht, wie man die Entscheidungen des Agenten überwacht und bei Bedarf eingreift. Trotz dieser Hindernisse steigt das Interesse. Umfragen zeigen, dass nur eine Minderheit der Unternehmen agentenbasierte KI-Lösungen vollständig implementiert hat, aber ein großer Teil führt Pilotprojekte durch oder plant, bald zu investieren. Führungskräfte in der Wirtschaft sehen Agenten als Möglichkeit, repetitive Aufgaben zu bewältigen, IT-Teams zu unterstützen und den Kundenservice zu verbessern.
Generative und multimodale KI werden zum Mainstream
Agentische KI ist eng mit den Fortschritten bei generativen Modellen verbunden, die die Denk- und Sprachfähigkeiten der Agenten ermöglichen. Generative KI hat sich über Chatbots hinaus zu Unternehmensanwendungen wie Dokumentenerstellung, Inhaltserstellung und Codegenerierung entwickelt. Die Akzeptanz steigt rapide, da Führungskräfte erkennen, dass KI die Kundenzufriedenheit, Effizienz und Sicherheit verbessern kann. Beispielsweise enthalten Unternehmenssuiten mittlerweile KI-Assistenten, die Besprechungen zusammenfassen, E-Mails entwerfen und Berichte analysieren.
Multimodale Modelle hingegen können Text, Bilder, Audio- und Videodaten in einem einzigen System verarbeiten. Neue Modelle kombinieren diese Modalitäten, um reichhaltigere Ergebnisse zu erzielen, sodass Unternehmen die Dokumentenverarbeitung, Produktbeschreibungen, Videountertitelung und sogar die Überwachung der Lieferkette automatisieren können. Die Fähigkeit, Informationen aus verschiedenen Medien zu synthetisieren, eröffnet neue Möglichkeiten in den Bereichen Marketing, E-Commerce und Schulung. Anstatt für jeden Datentyp separate Systeme aufzubauen, können Unternehmen sich auf ein einziges Modell verlassen, um eine Vielzahl von Inhalten zu verstehen und zu generieren.
Ein weiterer wichtiger Trend ist die Entwicklung hin zu maßgeschneiderten Unternehmensmodellen. Anstatt sich ausschließlich auf öffentliche große Sprachmodelle zu verlassen, entwickeln Unternehmen maßgeschneiderte Lösungen, die auf ihre eigenen Daten abgestimmt sind. Durch die Anpassung der Modelle an bestimmte Aufgaben hoffen sie, die Genauigkeit zu verbessern, die Kosten zu kontrollieren und gleichzeitig sensible Informationen zu schützen. Gleichzeitig erleichtern Open-Source-Frameworks das Experimentieren mit generativer KI, ohne sich an einen einzigen Anbieter zu binden. Diese Demokratisierung der KI-Entwicklung bedeutet, dass auch kleine Unternehmen anspruchsvolle Agenten entwickeln können.
Anwendungsfälle: Vom Backoffice-Support bis zum Kundenerlebnis
Das Versprechen einer agentenbasierten und multimodalen KI wird in bestimmten Anwendungsfällen Wirklichkeit. Nehmen wir beispielsweise ein Unternehmen, das die Einarbeitung neuer Mitarbeiter automatisiert. Anstatt einen neuen Mitarbeiter manuell durch Hunderte von Formularen zu führen, kann ein KI-Agent die routinemäßigen Formalitäten erledigen, Schulungen planen und Fragen zu Richtlinien beantworten. Dies reduziert den Verwaltungsaufwand und hilft neuen Mitarbeitern, schneller produktiv zu werden. In ähnlicher Weise können IT-Helpdesks Agenten einsetzen, um Passwörter zurückzusetzen, Tickets weiterzuleiten und den Systemzustand zu überwachen, sodass sich die Techniker auf komplexe Probleme konzentrieren können.
Im Marketing und Vertrieb können Agenten die Kommunikation personalisieren und Kundendaten analysieren. Beispielsweise könnte ein KI-gestützter Agent den Browserverlauf eines Kunden auf unsere Website und Produktempfehlungen entsprechend anpassen. Ein anderer Mitarbeiter könnte Folge-E-Mails verfassen und Telefonate planen. Die Plattform itsalesaas.com zeigt, wie KI-Agenten die Lead-Generierung verbessern, indem sie die Kontaktaufnahme automatisieren, Leads qualifizieren und sie zum richtigen Zeitpunkt an menschliche Vertriebsmitarbeiter weiterleiten. Diese Systeme reduzieren unnötigen Aufwand und steigern die Konversionsraten.
Auch das Projektmanagement profitiert davon. Agenten können Aufgabenlisten aktualisieren, Ressourcen zuweisen und Risiken hervorheben. Sie können Echtzeitanalysen liefern und Muster erkennen, die menschlichen Managern möglicherweise entgehen. In Kombination mit multimodalen Modellen können Agenten Designdokumente, Bilder oder Videos überprüfen, um sicherzustellen, dass ein Projekt planmäßig verläuft.
Herausforderungen und Governance
Trotz der Dynamik stehen Unternehmen vor erheblichen Hürden. Viele Führungskräfte haben Schwierigkeiten zu verstehen, wie agentenbasierte KI ihrem Unternehmen zugute kommt. Diese Unsicherheit rührt von einem Mangel an klaren Rahmenbedingungen und der Komplexität der Bereitstellung von Agenten in stark regulierten Umgebungen her. Cybersicherheit und Datenschutz bleiben die größten Hindernisse. Führungskräfte haben Bedenken, Agenten ohne robuste Sicherheitsvorkehrungen Zugriff auf sensible Informationen zu gewähren.
Eine weitere Herausforderung ist die Zuverlässigkeit. Aktuelle Modelle liefern manchmal falsche Ergebnisse oder produzieren fehlerhafte Ausgaben, und ein autonom agierender Agent könnte diese Fehler noch verstärken. Große Kontextfenster und eine bessere Speicherverwaltung können Fehlschritte reduzieren, erhöhen jedoch auch den Rechenaufwand. Menschliche Aufsicht ist daher unerlässlich, und die meisten Experten sind sich einig, dass KI-Agenten menschliche Entscheidungsträger ergänzen und nicht ersetzen sollten.
Schließlich gibt es noch den Faktor Mensch. Mitarbeiter müssen für die Zusammenarbeit mit KI-Agenten geschult werden, und die Unternehmenskultur muss sich anpassen. Umfragen zeigen, dass viele Unternehmen in den kommenden Jahren zusätzliche Schulungen anbieten wollen. Während einige befürchten, dass KI Arbeitsplätze vernichten wird, setzt sich zunehmend die Ansicht durch, dass Agenten repetitive Aufgaben übernehmen werden, sodass sich Teams auf kreative und strategische Arbeit konzentrieren können.
Wie Sie Ihr Unternehmen vorbereiten
Die Einführung einer agentenbasierten und multimodalen KI erfordert einen gut durchdachten Plan. Beginnen Sie damit, die Schwachstellen zu identifizieren, an denen die Automatisierung die größte Wirkung erzielen könnte. Aufgaben mit geringem Risiko wie Terminplanung, Dateneingabe und häufig gestellte Fragen eignen sich gut für erste Pilotprojekte. Beziehen Sie die Mitarbeiter ein, die die Agenten nutzen werden, und sammeln Sie Feedback, um das System zu verbessern. Steigern Sie den Umfang schrittweise auf komplexere Aufgaben, aber behalten Sie immer Kontrollpunkte bei, an denen ein Mensch eingreifen kann. Dieser schrittweise Ansatz hilft, Vertrauen aufzubauen und vermeidet die Fallstricke übertriebener Versprechungen.
Investieren Sie in Datenqualität und Infrastruktur. Agenten lernen aus den von Ihnen bereitgestellten Daten, sodass Fehler oder Lücken zu schlechten Ergebnissen führen. Arbeiten Sie mit Rechts- und IT-Teams zusammen, um robuste Sicherheitskontrollen einzurichten. Erwägen Sie die Zusammenarbeit mit vertrauenswürdigen Partnern oder Open-Source-Frameworks, die mehr Flexibilität ermöglichen. Wenn Sie Fachwissen aufbauen, können Sie sich dafür entscheiden, ein internes Team zu bilden, das sich auf die Anpassung und Wartung Ihrer KI-Modelle konzentriert.
Am wichtigsten ist es, die Einführung von KI an den Unternehmenszielen auszurichten. KI sollte kein Selbstzweck sein. Fragen Sie sich, welche Prozesse Sie verbessern möchten, wie Erfolg aussieht und wie Sie den Return on Investment messen werden. Nutzen Sie die Was wir über die Auswahl von Softwareunternehmen gelernt haben als Vorlage für die Bewertung von KI-Anbietern und Beratern. Sehen Sie sich deren Erfolgsbilanz an, fragen Sie nach deren Sicherheitspraktiken und verlangen Sie transparente Kommunikation. Genauso wie die Auswahl des richtigen Softwarepartners über den Erfolg oder Misserfolg eines Projekts entscheiden kann, hängt auch die Rentabilität Ihrer Investition von der Wahl des richtigen KI-Lösungsanbieters ab.
Der Weg in die Zukunft
Alle Anzeichen deuten darauf hin, dass 2025 ein entscheidendes Jahr sein wird. Die Kosten für den Einsatz fortschrittlicher Modelle sinken, die Systeme werden effizienter und Forscher optimieren sie für die Argumentation und Entscheidungsfindung. Regierungen und Normungsgremien bemühen sich um die Ausarbeitung von Vorschriften, die Innovation und Schutz in Einklang bringen. Unterdessen erzielen Early Adopters messbare Gewinne und inspirieren andere, ihrem Beispiel zu folgen. Umfragen zeigen, dass Unternehmen, die frühzeitig investieren, bereits positive Renditen erzielen und viele planen, ihre Ausgaben zu erhöhen.
In Zukunft werden KI-Agenten voraussichtlich immer kooperativer werden. Anstelle einzelner Agenten, die alleine arbeiten, werden wir Netzwerke von Agenten sehen, die sich abteilungsübergreifend koordinieren. Diese Systeme werden lernen, Aufgaben zu delegieren, zu verhandeln und sich sogar gegenseitig zu schulen. Multimodale Fähigkeiten werden es Agenten ermöglichen, komplexe Inhalte zu verstehen und zu generieren, von technischen Diagrammen bis hin zu Kundensupport-Anrufen. Gleichzeitig werden ethische Rahmenbedingungen die Interaktion der Agenten mit Menschen und ihre Entscheidungsfindung leiten. Unternehmen, die jetzt in diese Fähigkeiten investieren, werden gut positioniert sein, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass agentenbasierte KI und multimodale Modelle die nächste Stufe der KI-Revolution markieren. Sie versprechen, Geschäftsprozesse zu transformieren, neue Formen der Kreativität zu erschließen und die Beziehung zwischen Mensch und Maschine neu zu gestalten. Die Chancen sind immens, aber ebenso groß sind die Verantwortlichkeiten. Durch die Kombination von strategischer Planung, ethischen Überlegungen und der Verpflichtung zum kontinuierlichen Lernen können Unternehmen das volle Potenzial der KI ausschöpfen und eine Zukunft gestalten, in der Menschen und intelligente Agenten zusammenarbeiten, um mehr zu erreichen.
Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an uns.
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