Auf dem Weg ins Jahr 2025 werden sich IT-Abteilungen von traditionellen Unterstützungsfunktionen zu strategischen Triebkräften für Innovation und Unternehmenswachstum entwickeln. Der Erfolg wird in zunehmendem Masse davon abhängen, wie gut es den Unternehmen gelingt, den Einsatz neuer Technologien mit dem zur Maximierung ihres Potenzials erforderlichen Fachwissen in Einklang zu bringen. IT-Führungskräfte, vom AIOps bis zur C-Suite, die in der Lage sind, diese Trends effektiv zu steuern, werden entscheidend dazu beitragen, ihre Unternehmen in einer wettbewerbsorientierten digitalen Landschaft erfolgreich zu positionieren. Deshalb hier ein Überblick über die wichtigsten Trends, die die IT-Workloads im Jahr 2025 beeinflussen werden. Cyber-Resilienz Die Verantwortung für die Cybersicherheit wird auch im Jahr 2025 eine Schlüsselfunktion der IT-Abteilungen sein, da Unternehmen mit immer ausgefeilteren und häufigeren Angriffen konfrontiert werden. Auch wenn die meisten Unternehmen mittlerweile erkannt haben, dass alle Mitarbeitenden von der Vorstandsetage bis zur Fertigungshalle eine Rolle bei der Abwehr von Angriffen spielen, stehen die IT-Teams an vorderster Front, wenn es darum geht, Netzwerke zu sichern, Update- und Installationspläne zu verwalten, Zugangsprotokolle zu managen und Zero-Trust-Massnahmen umzusetzen. Künstliche Intelligenz, Cloud-Systeme und neue Arbeitsmodelle bieten enorme Chancen, bringen aber auch neue Risiken mit sich. Cloud Computing Cloud Computing spielt für Unternehmen eine entscheidende Rolle, da es Zugang zu erschwinglichen und skalierbaren IT-Ressourcen bietet. Es ermöglicht, Daten und Softwareanwendungen einfach über das Internet zu speichern und darauf zuzugreifen. Gartner prognostiziert, dass 80 Prozent der Unternehmen in diesem Jahr ihre traditionellen Rechenzentren abschaffen werden. Datenmanagement Daten gehören zu den wichtigsten Aktivposten eines Unternehmens und ihre effektive Nutzung kann einen entscheidenden Unterschied im Wettbewerb ausmachen. Das Datenmanagement ist nach wie vor eines der Haupthindernisse für die Wertschöpfung bei Projekten mit generativer KI. Laut einer McKinsey-Umfrage haben 70 Prozent der Befragten Probleme bei der Integration von Daten in KI-Modelle. Die Schwierigkeiten reichen von Problemen mit der Datenqualität über die Definition von Datenmanagementprozessen bis hin zur Verfügbarkeit ausreichender Trainingsdaten.