Bedeutende Fortschritte im Quantencomputing werden komplexe, zuvor als unlösbar geltende Probleme lösen. Dies kann vor allem Branchen wie Pharmazie, Kryptographie und Logistik positiv beeinflussen.
Bis 2025 werden bedeutende Fortschritte im Quantencomputing das Landschaftsbild mehrerer kritischer Industrien revolutionieren: In der Pharmaindustrie beispielsweise wird Quantencomputing den Prozess der Medikamentenentwicklung drastisch beschleunigen. Ein potenzielles Anwendungsfeld ist die Simulation der molekularen Wechselwirkungen einer Vielzahl von Verbindungen – eine Aufgabe, für deren Bewältigung traditionelle Computer Jahre benötigen würden. Diese Beschleunigung könnte nicht nur die Markteinführungszeit neuer Medikamente verkürzen, sondern auch die mit Forschung und Entwicklung verbundenen Kosten erheblich senken und damit Behandlungen zugänglicher machen.
Ähnlich werden Quanten-Technologien in der Kryptographie sowohl Herausforderungen als auch Chancen bieten: sie werden aktuelle Verschlüsselungsmethoden obsolet machen, wodurch wiederum die Entwicklung neuer quantenresistenter Algorithmen zur Sicherung digitaler Kommunikation erforderlich wird.
Unterdessen wird Quantencomputing in der Logistik komplexe Lieferketten optimieren, Abfall reduzieren und die Effizienz verbessern, indem es komplexe Optimierungsprobleme in Echtzeit löst. Die Auswirkungen dieser Fortschritte werden für die Weltwirtschaft spürbar sein und ein neues Kapitel in Bezug auf technologischen Fortschritt und Problemlösungsfähigkeiten aufschlagen.
Die Cloud wird ein wichtiger Enabler für Geschäftsstrategie, Wachstum und Innovation sein. Damit entwickelt sich das Thema zu einem zentralen Bestandteil in der Strategieplanung von Unternehmen. Das heißt Cloud-Implementierung bewegt sich weg vom Status einer IT-geführten Initiative zwecks Kostenoptimierung, hin zu einem Gesprächsthema im Vorstand, das sich auf Wertschöpfung, Kundendifferenzierung und Wettbewerbsvorteile konzentriert.
Die zunehmende Verbreitung verteilter Cloud-Modelle und Workloads über Cloud- und Edge-Umgebungen hinweg ermöglicht es Unternehmen, schnellere und responsivere Dienste bereitzustellen, die das Kundenerlebnis verbessern und die für Innovationen notwendige Agilität bieten. Dies wird es Unternehmen ermöglichen, Daten näher an der Quelle zu verarbeiten (z. B. IoT-Geräte oder lokale Rechenzentren) und gleichzeitig die Skalierbarkeit der Cloud zu nutzen. Gerade für Branchen wie Fertigung, Einzelhandel und Gesundheitswesen ist die Fähigkeit, Echtzeit-Entscheidungen treffen zu können, von zentraler Bedeutung.
Durch die Nutzung von Cloud-Infrastruktur können Unternehmen KI-Modelle schnell skalieren, große Mengen an Daten in Echtzeit verarbeiten und handlungsorientierte Erkenntnisse liefern, die klügere Entscheidungen vorantreiben. Diese Konvergenz wird es Unternehmen ermöglichen, nicht nur ihre Abläufe zu optimieren, sondern auch differenzierte Kundenerlebnisse zu schaffen, neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und neue Einnahmequellen zu erschließen.
Eine Kombination aus KI und Cloud wird Unternehmen befähigen, schneller zu innovieren, sich agil an Marktveränderungen anzupassen und letztendlich langfristige Wettbewerbsvorteile zu sichern.
Der zunehmende Einsatz maßgeschneiderter KI-Modelle bedeutet, dass Basismodelle nicht nur feinabgestimmt, sondern vortrainiert werden müssen. In der Folge sollten KI-Governance-Experten die richtigen Schutzmaßnahmen, von Sicherheit bis Genauigkeit, implementieren.
Gartner prognostiziert, dass bis 2026 75 % der Unternehmen Gen AI zur Erstellung synthetischer Kundendaten verwenden werden. Während (gute) synthetische Daten positiv für den Datenschutz sein können, gibt es auch wichtige Fragen zu klären, insbesondere in Bezug auf Qualität und Genauigkeit.
Einerseits werden hochwertige synthetische Daten dazu beitragen, den hohen Bedarf von Unternehmen zu decken. Dies wiederum ist gut für den Datenschutz; denn der Bedarf an Daten sollte nicht einfach zur Sammlung mehr persönlicher Informationen führen. Auf der anderen Seite steht die reale Befürchtung, dass algorithmisch generierte Daten von minderer Qualität großen Sprachmodellen schaden könnten, weil ihnen von Menschen produzierte Trainingsdaten ausgehen und immer mehr KI-generierte Texte das Web durchdringen.
Wir stehen vor einer komplexen Frage. In jedem Fall sollten Organisationen sicherstellen, dass ihre synthetischen Daten von hoher Qualität sind: das bedeutet, dass sie minimale Verzerrungen enthalten und Ausreißer erkennen, um genaueste Ergebnisse zu gewährleisten.
CISOs sollten sich darauf vorbereiten, dass Quanten-Technologien eine neue technologische Realität darstellen werden, und entsprechende Schritte unternehmen, um ihre Organisation zu schützen. Entschlüsselung ist ein großes Anwendungsfeld für KI und Quantencomputing. Die Generierung von Dekodierungsschlüsseln ist mit traditionellem Computing sehr schwierig; dem wird aber möglicherweise mit Quantencomputing nicht so sein. Wachsende Sorgen über „Harvest now, decrypt later”-Angriffe und Fragen zur Post-Quantum-Krypto-Bereitschaft werden die Vorstände vieler Unternehmen, insbesondere in den Bereichen Bankwesen, Finanzdienstleistungen und Versicherungen, Telekommunikation und Regierungsorganisationen beschäftigen.
KI und Quantencomputing sollten im Einklang arbeiten und somit in der Lage sein, neue Algorithmen zu entwickeln und zu trainieren, die gegen zukünftige Quantenangriffe resistent sind. Die Fähigkeit, Angriffe zu identifizieren, mithilfe verfügbarer Daten Sicherheitslücken zu erkennen, und vor allem, Maßnahmen zur Behebung von Schwachstellen basierend auf vergangenen Daten zu ergreifen, macht KI entscheidend für das Management digitaler Sicherheit.
Einfach ausgedrückt sollten Organisationen eine umfassende Bewertung ihrer Infrastruktur durchführen, um den kryptografischen Fußabdruck im gesamten Unternehmen zu identifizieren, gefolgt von der entsprechenden Verwaltung dieses neu identifizierten Inventars. In der Quanten-Ära besteht die Behebung von Schwachstellen im Übergang zu einer quantenresistenten Kryptografie für kritische Assets.
6G, kombiniert mit der Anpassungsfähigkeit der KI, hat das Potenzial, das technologische Ökosystem neu zu definieren. 6G entwickelt sich mit seinen erhöhten Kapazitäten, extrem niedriger Latenz, hoher Zuverlässigkeit und verbesserten Datenschutzmaßnahmen zu einer transformativen Kraft. Diese Fortschritte werden die Leistung von KI-Anwendungen drastisch steigern, indem sie schnellere Datenverarbeitung und Echtzeit-Entscheidungen ermöglichen. Die Vision hinter 6G sieht eine vollständig vernetzte und intelligente Welt vor, in der Daten in Echtzeit übertragen, verarbeitet und genutzt werden – all dies möglich durch KI. Dieses aufstrebende Ökosystem ist reif für Innovationen in verschiedenen Bereichen wie Augmented Reality (AR), Virtual Reality (VR), Fernmedizin, Smart Cities und intelligenten Netzen.
Die Fähigkeit von 6G, KI-Anwendungen über große Rechenzentren hinaus auf Edge-Geräte auszuweiten, deutet auf einen Anstieg von KI-fähigen persönlichen Geräten hin. Auf diese Weise könnten Benutzererfahrungen mit holografischen Kommunikations- und Telepräsenztechnologien verbessert werden.
Um sich auf diese nächste Generation der Konnektivität vorzubereiten, sollten Unternehmen:
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