Tech Trends2021

5 Tech-Trends für 2021

Neues Jahr – neue Trends. 2020 hat uns einiges abverlangt und uns gelehrt, dass schnelle Anpassungsfähigkeit zu den wichtigsten Tugenden im Privatleben und in der Wirtschaft geworden ist. Büros wurden im Eiltempo in die eigenen vier Wände verlegt, analoge Veranstaltungen fanden vom einen auf den anderen Tag digital statt und Remote Work wurde zur Norm.

Die Corona Pandemie hat die technologische Entwicklung in enormer Geschwindigkeit beschleunigt und den Fokus auf essenzielle Technologien gelegt. So verzeichnete beispielsweise der Videokonferenz-Dienst Zoom zuletzt allein mehrere hundert Millionen Teilnahmen an Videokonferenzen pro Tag. Im Dezember 2019 dagegen waren es nur rund 10 Millionen Teilnahmen im gesamten Monat.  

Welche Technologie Trends kommen als Nächstes?

Nun fragen wir uns zurecht, welche visionären Ideen und Technologien bereits in den Startlöchern stehen, um unseren “neuen” Arbeitsalltag und unser zunehmend digitalisiertes Privatleben zu erobern. Führende Köpfe u.a. des Forbes Magazines, des Finanzdienstleistungsunternehmens Cowen und der Unternehmensberatung Deloitte haben dazu aktuelle Trendprognosen aufgestellt.

Wir bündeln aus den Analysen für euch hier 5 der Tech-Trends für 2021.

Trend 1: Digital Health & Tragbare Technologie

Das Gesundheitswesen ist normalerweise eher ein Sektor, der sich langsamer an neue Gegebenheiten und Trends anpasst. Auch neue Technologien finden hier oft erst später Einklang, als in verwandten Branchen. Auch, wenn einige Entwicklungen hin zum digitalen Gesundheitssystem bereits vor der Pandemie starteten, so wirkt Covid-19 jedoch derzeit wie eine Art Booster für die Digitalisierung des Gesundheitswesens und macht aus der Option der Adaption neuer Technologien eine Notwendigkeit. 

So gab die WHO kürzlich einen Ausblick auf die notwendigen Entwicklungen der Branche in den nächsten fünf Jahren mit dem Appell, die Entwicklung und Einführung erschwinglicher und skalierbarer digitaler Gesundheitslösungen maßgeblich zu beschleunigen. Dabei stehen Technologien wie Telemedizin, künstliche Intelligenz, Robotik und Big Data Analytics im Fokus. Zudem ist zu beobachten, dass die Gesundheitsversorgung immer personalisierter wird.

Angefangen bei der schnellen Lieferung verschreibungspflichtiger Medikamente nach Hause bis hin zu tragbarer Elektronik, wie einer Smart Watch, die eine Reihe von Vitaldaten überwachen kann, entwickelt sich das Gesundheitswesen immer mehr zu einem verbraucherorientierten Geschäft, das die Patient:innen und Konsument:innen gut annehmen. Laut einem Bericht von Gartner werden sich die Verbraucherausgaben für Wearables in 2021 sogar verdoppeln. 

Edge Computing

Trend 2: Edge Computing

Cloud Computing war gestern. Die neue Modernisierungswelle der Speicher- und Netzwerk-Infrastruktur heißt Edge Computing. Dabei wird der Prozess der Datenverarbeitung dezentralisiert und an den Ort gebracht, an dem die jeweiligen Daten generiert werden. Die Technologie wird mit ähnlicher Skepsis betrachtet, wie anfänglich auch das Cloud Computing. Investor:innen scheuten sich zuerst, in die Technologie zu investieren, die Zahlen sprechen jedoch für sich: Heute macht Cloud Computing 40 % des Servermarktes aus und auch Edge Computing gewinnt zunehmend an Akzeptanz. Laut Meinungen führender Expert:innen entwickelt sich Edge Computing zur unverzichtbaren Technologie im IoT der Zukunft. 

Die Treiber für diese Entwicklung sind verschiedene Faktoren. Vor allem aber führt die zunehmend wachsende Datenmenge im IoT zum Druck, neue Technologien zu platzieren, die noch schneller und präziser Daten verarbeiten. Das kann Edge Computing realisieren. Der Marktwert steigt also mit steigender Datenmenge und die wird – da sind sich die Expert:innen einig – in den kommenden Jahren exponentiell steigen. Im Jahr 2025 soll die Menge an Neu-Daten bereits über 163 Zetta-Byte liegen.

Zusätzlich zur enorm steigenden Datenmenge wächst auch das die Relevanz von Echtzeitdaten. Die Kombination aus Menge und Schnelligkeit fordert eine innovative Technologie, die diesen Anforderungen Stand halten kann. Um den maximalen Nutzen des IoT zu sichern, gewinnt Edge Computing 2021 also immer weiter an Bedeutung, da die Technologie eine kontinuierliche Verarbeitung und Selektion großer Datenmengen in Echtzeit ermöglicht. 

Supply Chain

Trend 3: Supply Chain Optimierungen

Die Corona Pandemie und der damit einhergehende Ansturm auf Lebensmittel und Vorräte hat uns gezeigt, dass die Welt immer stärker abhängig von Konnektivität und globalen Lieferketten wird. In einer Umfrage von Procurious unter Supply-Chain-Expert:innen gaben 97 % der Befragten an, dass ihre Organisationen COVID-19-bedingte Optimierungen durchlaufen. In derselben Umfrage gaben 73 % der Befragten an, dass ihre Unternehmen jetzt größere Veränderungen in Bereichen Supply-Chain-Management und Beschaffung realisieren werden. 

Branchenexpert:innen prognostizieren, dass Hersteller:innen und Händler:innen ihre Lieferketten Ökosysteme in den nächsten 18 bis 24 Monaten drastisch optimieren werden und den Fokus dabei auf die Bereiche Widerstandsfähigkeit und Risiko legen werden. Zudem wird sich die Supply Chain weg von einer reinen Back-Office Kostenstelle hin zu einem wertsteigerndem Prozess wandeln. Der Trend wird in den kommenden Monaten an Fahrt aufnehmen, was eine Reihe von neuen Technologien und Disruptionen in dem Segment fordert. 

Dazu werden viele Unternehmen anfangen vermehrt Daten zu sammeln und gezielt auszuwerten, um damit ihr gesamtes Liefer-Ökosystem zu optimieren. Eine weitere Möglichkeit den Prozess zu beschleunigen, ist der Einsatz von Robotern, Drohnen und andere Technologien, die die Lieferkette effektiver und sicherer machen. 

Die Liste der vielversprechenden Werkzeuge und Techniken in diesem Bereich wird im Jahr 2021 wahrscheinlich weiter wachsen, da viele Unternehmen kontinuierlich daran arbeiten, ihre Lieferketten zu optimieren und sie von einer reinen Kostenstelle zum vollständigen Werttreiber zu transformieren. Digitale Tools und neue Technologien, die noch vor wenigen Jahren irrelevant für den Bereich erschienen, sind nun entscheidend. Disruptionen in der Supply Chain Technologie sind auf dem Vormarsch.

Robotics

Trend 4: Robotik & Automatisierungen

Die Corona-Pandemie beschleunigt die digitale Transformation in noch die da gewesener Geschwindigkeit. Das hat auch große Auswirkungen auf die Einführung neuer Technologien, wie Robotik & Automatisierung. Expert:innen prognostizieren eine rasant steigende Nachfrage in diesem Bereich. 

Die Einführung von Lieferketten-/ und Lagerautomatisierung wird zunehmen, da Automatisierungstechnologien in diesem Bereich die Produktion erhöhen und gleichzeitig Kosten senken können. Der Einsatz von autonomen Robotern kann beispielsweise zur Wertschöpfung beitragen, indem direkte und indirekte Betriebskosten gesenkt und das Umsatzpotenzial dadurch gesteigert wird. Zudem können durch den Einsatz automatisierter Roboter die Arbeitskosten gesenkt und die Produktivität erhöht werden, indem sie rund um die Uhr arbeiten.

Werkzeuge und Automatisierungsprozesse in der Fertigung werden sich auf andere Bereiche der Wirtschaft ausweiten, die ebenfalls eine digitale Transformation durchlaufen. So entstehen immer neue Anwendungsfelder für Robotik-Technologien, so zum Beispiel in der Agrarkultur, dem Einzelhandel oder auch im Gesundheitswesen. 

MLOps KI_Trends

Trend 5: MLOps – Industrialisierte KI

Maschinelles Lernen wird immer mehr zum Treiber für moderne Unternehmensleistung. Forrester Research berichtet in dem Zusammenhang, dass bereits jetzt schon global gesehen mehr als die Hälfte der mit Daten- und Analysetechnologie arbeitenden Unternehmen eine Form von KI implementiert haben oder sich derzeit in der Implementierungsphase befinden.

In einer Umfrage unter knapp 750 Manager:innen stellte sich jedoch heraus, dass viele Unternehmen derzeit noch sehr viel Zeit in die Implementierung der KI-Technologie investieren, bevor ein neu entwickeltes ML-Modell tatsächlich in der Produktion eingesetzt werden kann. Der lange Implementierungsprozess stellt ein Hindernis dar. 

Machine Learning Operations – kurz MLOps – bieten Abhilfe. Die Technologie ermöglicht es, strukturierte Prozesse für die Entwicklung und den Betrieb von ML-Lösungen zu schaffen. MLOps zielen darauf ab, den Freigabezyklus für maschinelles Lernen und die Freigabe von Softwareanwendungen zu vereinheitlichen. Der agile und ressourceneffiziente Prozessansatz unterstützt die technische Integration von ML-Lösungen. Unter Data Scientists, ML-Ingenieuren und KI-Enthusiasten gewinnt die aufstrebende Technologie vermehrt an Dynamik. 

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