Die Evolution von KI in 2025: Realität statt Hype

Der Hype um generative KI hat seinen Höhepunkt überschritten – wir befinden uns längst im Tal der Desillusionierung. Der anfängliche Überschwang, der durch spektakuläre Ergebnisse und mediale Übertreibungen befeuert wurde, hat sich in eine realistischere Betrachtung der Technologie verwandelt. 

Insbesondere im aktuellen wirtschaftlichen und geopolitischen Klima hat sich gezeigt, dass die versprochenen Durchbrüche in Form von Effizienz- und Effektivitätssteigerungen nicht in dem Maße realisiert wurden, wie es manch optimistische Prognosen vorhersagte. Die Erfahrung lehrt, dass weniger radikale Innovationen und intensivere F&E-Anstrengungen notwendig sind, um bestehende Prozesse nachhaltig zu verbessern. Unternehmen setzen zunehmend auf pragmatische und praxisnahe Ansätze, um den Mehrwert von KI messbar zu steigern. 

Praxis statt spekulativer Visionen  

In einer Zeit, in der geopolitische Unsicherheiten und wirtschaftliche Zwänge Innovations- wie Transformationsbudgets bremsen, steht die Bottom-Up-Optimierung bestehender Systeme im Vordergrund. Der Fokus verschiebt sich von der Suche nach dem nächsten bahnbrechenden Large Language Model (LLM) hin zur Integration bewährter Technologien in den Unternehmensalltag. So werden reale Use-Cases entwickelt, die eine Kombination aus klassischer wie generativer KI, Agentic AI und Retrieval-Augmented Generation (RAG) nutzen, um operative Prozesse zu verbessern. Bei RAGs wird die Ausgabe eines großen Sprachmodells optimiert, sodass es auf eine maßgebliche Wissensbasis außerhalb seiner Trainingsdatenquellen verweist, bevor eine Antwort generiert wird Beispielsweise setzen Unternehmen RAGs, um generierte Inhalte mit aktuellen, unternehmensspezifischen Daten anzureichern – ein Ansatz, der sowohl die Genauigkeit als auch die Relevanz der Ergebnisse signifikant erhöht.  

Die Agenten kommen  

Was vor 3 Jahren in wissenschaftlichen Abhandlungen noch nach Tamagotchi 2.0 (Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior) oder nach Zukunftsmusik (MetaGPT: Meta Programming for A Multi-Agent Collaborative Framework) klang, wird 2025 Realität. Die Fortschritte in den Bereichen Reasoning und Multi-Agent-Systeme ermöglichen es diesen Technologien, auch in dynamischen und unstrukturierten Umgebungen zuverlässig zu agieren. Dennoch stehen Unternehmen vor der Herausforderung, geeignete Kontrollmechanismen zu etablieren, um Fehlentscheidungen zu vermeiden. Die Integration von Agentic AI erfordert daher nicht nur technologische, sondern auch organisatorische Anpassungen, um ein ausgewogenes Zusammenspiel zwischen menschlicher Expertise und maschineller Autonomie zu gewährleisten. 

Fazit: Praxisnahe Integration und strategische Weichenstellung

Die KI-Landschaft 2025 ist geprägt von einer klaren Differenzierung zwischen spekulativen Hype-Themen und Technologien, die den Weg in den produktiven Einsatz gefunden haben. Unternehmen, die den Übergang von der anfänglichen Euphorie zur realitätsnahen Nutzung erfolgreich meistern wollen, setzen auf eine Kombination bewährter Methoden und innovativer Ansätze.  

Dabei ist es entscheidend, den Fokus auf praxisnahe Lösungen zu legen, die den Mehrwert messbar steigern – sei es durch die Optimierung bestehender Prozesse oder die schrittweise Einführung autonomer Systeme. Während generative KI und RAG bereits in vielen Bereichen Anwendung finden, fordert Agentic AI weiterhin intensive Forschung und strategische Weichenstellungen. Letztlich wird der Erfolg von KI im Jahr 2025 und darüber hinaus davon abhängen, wie effektiv Unternehmen die unterschiedlichen Reifegrade dieser Technologien erkennen und gezielt in ihre Geschäftsprozesse integrieren. Dazu mehr in unserem Folgerelease im Q2/2025.  

Autor: 
Kai Ebert, Director Growth, SYZYGY, stv. Vorsitzender der Digitalagenturen im BVDW, Lableiter des Labs AI Value Chain im Ressort KI im BVDW & Präsident des Deutschen Digital Awards 2025