Die 9 technologischen Trends 2021 laut Deloitte

Um das eigene digitale Transformationsprojekt erfolgreich umzusetzen, ist die Nutzung neuer Technologien selbstverständlich eine Grundvoraussetzung. Welche sollte man nutzen? Wie geht man dabei vor? Um dieses neue digitale Umfeld besser zu verstehen, haben wir den aktuellen „Tech Trends"-Bericht der Beratungsfirma Deloitte analysiert. In diesem Bericht identifiziert Deloitte 9 technologische Trends, die Unternehmen im Jahr 2021 transformieren werden:

1. Die stärkere Integration der Technologie in die Strategie
2. Die Modernisierung von Legacy-Systemen
3. Die Transformation der Lieferkette
4. MLOps
5. Die Machine-Learning-Revolution
6. Das Zero-Trust-Modell
7. Der Digital Workplace
8. Phygital
9. Technologien für Diversität, Inklusion und Gleichstellung (DEI)

So lässt sich jeder dieser Trends gut antizipieren.

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1) Die stärkere Integration der Technologie in die Strategie

Wenn ein Unternehmen in einem volatilen Umfeld wettbewerbsfähig bleiben will, muss es seine Geschäfts- und Technologiestrategie aufeinander abstimmen. Dazu kann es digitale Plattformen nutzen (zum Beispiel Simulations- oder Datenanalysesoftware), mit denen es Trends erkennen, Entscheidungen fundieren und deren Umsetzung kontrollieren kann.

So können schnellere und fundiertere strategische Entscheidungen getroffen werden.

Die Entwicklung und Umsetzung dieser agilen Strategie stellt eine Reihe von Voraussetzungen:

• Führungskräfte müssen mit Technologien vertraut sein
• Die IT-Abteilung muss in die Strategie und die Geschäftsziele eingebunden sein
• Strategische Hypothesen müssen gemeinsam vom CSO (Chief Strategy Officer) und den üblichen Partnern erarbeitet werden, einschließlich der IT-Abteilung
• Ein agiler Finanzierungsprozess muss eingeführt werden

2) Die Modernisierung von Legacy-Systemen

Um das digitale Potenzial ihres Unternehmens zu entfalten, versuchen einige IT-Leiter, ihre Legacy-Systeme zu modernisieren und in die Cloud zu migrieren. Allerdings sind die Kosten dieser digitalen Transformation oft prohibitiv.

Deloitte identifiziert mehrere Trends, die diese Modernisierung erleichtern können:

• Die Erstellung eines Business Case, der Transformations- und Cloud-Migrationsmöglichkeiten zur Kostenoptimierung untersucht
• Der Einsatz von Low-Code- und No-Code-Plattformen, die es ermöglichen, Geschäftsprozesse zu automatisieren und Anwendungen mit möglichst wenig Code zu entwickeln
• Die Revitalisierung veralteter ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning), zum Beispiel durch die Identifizierung von Elementen mit großem strategischen Einfluss, die Neukodierung bestimmter kritischer Elemente oder die Migration bestimmter nicht wesentlicher Funktionen auf kostengünstigere Plattformen

3) Die Transformation der Lieferkette

Lange Zeit als Kostenstelle betrachtet, wird die Lieferkette nach und nach zu einer Quelle der Wertschöpfung.

Um dies zu erreichen, können Unternehmen mehrere Maßnahmen ergreifen:

• Digitale Tools einsetzen, um Kunden hyperzusegmentieren und die Nachfrage aus verschiedenen Teilen der Wertschöpfungskette zu erfassen, sodass die Supply Chain reaktionsfähiger auf Nachfrageschwankungen wird
• Größere Datenmengen sammeln und verarbeiten (strukturierte und unstrukturierte Daten), um die Systeme und Prozesse des Unternehmens zu optimieren
• Autonome und kollaborative Roboter, Drohnen, Bilderkennung und Computer Vision einsetzen, um die Supply Chain effizienter und sicherer zu machen

4) MLOps

Um den Lebenszyklus ihrer Machine-Learning-Modelle zu automatisieren, wenden sich Unternehmen zunehmend MLOps zu, also der Anwendung von DevOps-Methoden und -Tools auf die Entwicklung und den Einsatz von Machine-Learning-Modellen. Dank seiner agilen Methodik ermöglicht MLOps eine schnellere Entwicklung, die Automatisierung manueller Workflows und eine einfachere Überwachung und Wartung von Produktionsmodellen.

Wie DevOps fördern die MLOps-Praktiken die Kommunikation und die Zusammenarbeit zwischen den Teams und ermöglichen so den Einsatz von Modellen in großem Maßstab. Darüber hinaus gewährleisten sie die Transparenz der Daten und die Einhaltung der DSGVO.

Um diesen Markt, der bis 2025 4 Milliarden Dollar erreichen soll, vollständig zu nutzen, müssen Unternehmen ihre Teams erweitern und Experten für maschinelles Lernen einstellen, die den aktuellen Kompetenzmangel beheben können.

5) Die Revolution des maschinellen Lernens

Bis 2022 soll der Markt für maschinelles Lernen einen Wert von 8,8 Milliarden Dollar erreichen. Um den Erfolg ihrer Machine-Learning-Strategien zu gewährleisten, müssen Unternehmen überdenken, wie sie Daten erfassen, speichern und verarbeiten.

Heute speichern sie Daten bereits immer seltener in strukturierten Dateien wie Excel-Tabellen.

Um Machine-Learning-Algorithmen zu versorgen, beginnen viele damit, große Mengen unstrukturierter Daten in modernen Datenbanken zu speichern, zum Beispiel in cloudbasierten Data Warehouses, Feature Stores oder Zeitreihendatenbanken.

Um diese verteilten Daten zu verbinden, müssen Unternehmen in der Lage sein, unsichtbare Daten zu identifizieren und zu analysieren. Ein Prozess, der durch den Einsatz von kognitiven Technologien auf Basis von maschinellem Lernen beschleunigt werden kann.

6) Das Zero-Trust-Modell

Angesichts der Zunahme des Homeoffice und der beschleunigten Migration in die Cloud multiplizieren sich die Angriffsflächen. In diesem neuen Arbeitsumfeld reichen virtuelle private Netzwerke (VPN) nicht mehr aus, um die Unternehmensdaten zu sichern.

Um Cybersicherheitsrisiken zu reduzieren, setzen einige Unternehmen auf das Zero-Trust-Modell (Null Vertrauen). Basierend auf dem Prinzip der minimalen Rechtevergabe, gewährt dieses Sicherheitsmodell dem Nutzer nur die Zugriffsrechte, die er für seine Arbeit benötigt. Jeder Benutzer, jedes Gerät oder jede Anwendung muss sich authentifizieren, um auf Unternehmensdaten zuzugreifen, was Sicherheitslücken minimiert.

Um auf Zero Trust umzusteigen, müssen Unternehmen einen besseren Überblick über ihre Daten, ihre Ressourcen und die mit ihrer Supply Chain verbundenen Cyberrisiken haben. Darüber hinaus benötigen sie automatisierte, auf künstlicher Intelligenz basierende Authentifizierungs- und Überwachungssysteme, um die Nachverfolgung und Analyse dieser Daten zu vereinfachen.

7) Der Digital Workplace

Während Unternehmen mit einer wachsenden Zahl von Homeoffice-Mitarbeitenden umgehen, beginnen viele sich für den Digital Workplace zu interessieren – ein virtuelles Büro, das es Mitarbeitenden ermöglicht, auf all ihre Arbeitsanwendungen und Dokumente zuzugreifen, egal wo sie sich befinden.

Obwohl der Digital Workplace mehrere Herausforderungen in Bezug auf Onboarding oder Innovation mit sich bringt, ermöglicht er dem Unternehmen auch, seine Mitarbeitenden besser kennenzulernen. Dank der generierten Daten kann es so:

• die individuelle und kollektive Leistung verbessern
• personalisierte Arbeitserfahrungen bieten
• bestehende Workflows optimieren
• die Nutzung von Büroflächen optimieren.

Darüber hinaus kann der Digital Workplace Teams bei der Remote-Zusammenarbeit unterstützen und die Einführung von neuen Arbeitsweisen wie hybridem Arbeiten oder Co-Working erleichtern.

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8) Phygital

Heute sind Verbraucher mit dem klassischen physischen und digitalen Kauferlebnis nicht mehr zufrieden. Sie wollen das Beste aus beiden Welten: ein phygitales (physisches und digitales kombiniertes) personalisiertes Erlebnis.

Als Reaktion auf diesen Trend kooperieren einige Unternehmen mit Designern und Entwicklern, um ihr Verständnis der Verbraucher dank künstlicher Intelligenz und Technologien zu verbessern wie zum Beispiel:

• Omnichannel-Marketingplattformen
• Smartphones
• Spatial Computing
• Affective Computing
• Identitätsmanagementsysteme

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9) Technologien für Diversität, Gleichstellung und Inklusion (DEI)

Seit der Covid-19-Krise priorisieren Unternehmen stärker Initiativen für Diversität, Gleichstellung und Inklusion (DEI). So betrachten 96 % der Unternehmensführer dies als strategische Priorität. Ein Trend, der auch dazu beitragen würde, Innovation zu stimulieren, Leistungen zu steigern, ein Zugehörigkeitsgefühl zu schaffen und die Arbeitgebermarke zu stärken.

Dennoch gibt es noch viel zu tun. Um objektivere und gerechtere Entscheidungen zu treffen, müssen Human-Resources-Abteilungen verstärkt auf Technologie setzen – und das entlang der gesamten Mitarbeiterreise –, indem sie Hand in Hand mit der IT-Abteilung und der Geschäftsführung arbeiten. So können sie beispielsweise vorurteilsbehaftete Sprache in Stellenanzeigen mithilfe von Natural Language Processing entfernen oder mit künstlicher Intelligenz objektiv die besten Kandidaten identifizieren.

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Dank neuer Technologien wie maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz haben Unternehmen jetzt alle Karten in der Hand, um ihre digitale Transformation erfolgreich zu meistern und sich an die neuen, post-Covid-Arbeitsweisen anzupassen.

Von immer mehr Unternehmen befürwortet, zeichnet sich der Digital Workplace als einer der wichtigsten Trends des Jahres 2021 ab. In diesem digitalen Umfeld können Mitarbeitende arbeiten, wo sie möchten, und mit den Anwendungen ihrer Wahl – und bleiben dabei mit ihren Kollegen verbunden.

Möchten Sie einen Digital Workplace einführen? Lesen Sie unser Methodenblatt: „8 Schritte zur richtigen Wahl Ihres Digital Workplace".

Zum Methodenblatt

In diesem Methodenblatt finden Sie: die 8 Schritte zur Auswahl eines Digital Workplace, die wichtigsten Elemente zur Bedarfsermittlung und die entscheidenden Kriterien zum Vergleich der besten Lösungen auf dem Markt.

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Autorin: Emmanuelle Abensur