McKinseys Technologietrends 2024 [100-seitiges PDF]

KI-Revolution

• Generative KI
• Applied AI
• Industrialisierung des Machine Learning

Aufbau der digitalen Zukunft

• Softwareentwicklung der nächsten Generation
• Digitales Vertrauen und Cybersicherheit

Die Front von Computing und Konnektivität

• Fortgeschrittene Konnektivität
• Immersive-Realitäts-Technologien
• Cloud- und Edge-Computing
• Quantentechnologien

Fortschrittliches Engineering

• Die Zukunft der Robotik
• Die Zukunft der Mobilität
• Die Zukunft der Biotechnologie
• Die Zukunft der Raumfahrttechnologie

Eine nachhaltige Welt

• Elektrifizierung und erneuerbare Energien
• Klimatechnologien jenseits von Elektrifizierung und erneuerbaren Energien

Das Inhaltsverzeichnis sieht wie oben aus. Nachfolgend folgt eine von KI zusammengefasste Darstellung.

Generative KI

• Generative KI erzielt sprunghafte Fortschritte bei dialogorientierter KI, Bildgenerierung, Musikkomposition und mehr und beschleunigt Innovationen in einer Vielzahl von Bereichen. Sie birgt jedoch auch Risiken wie Bias, Fehlinformationen und Deepfakes, sodass entsprechende Gegenmaßnahmen erforderlich erscheinen.
• Zu den wichtigsten Technologietrends zählen multimodale generative Modelle, leistungsfähige Open-Source-Modelle, die Erweiterung des Context Window in der natürlichen Sprachverarbeitung, die Einbettung von LLMs in Enterprise-Tools sowie die breitere Nutzung von Multi-Agent-Ansätzen.
• Wesentliche Unsicherheitsfaktoren
  • Bedenken hinsichtlich Cybersicherheit und Privatsphäre
  • Ethische Erwägungen
  • Regulierung und Compliance
  • Eigentum und Schutz von Urheberrechten
  • Umweltauswirkungen
  • Ungenauigkeit
• Kernfragen
  • Veränderungen bei den Kosten der Modellerstellung und der Wettbewerbssituation
  • Steigende Ausgaben von Unternehmen und Monetarisierung
  • Entwicklung von Open Source und Closed Source
  • Methoden zum Management von Risikofaktoren
  • Richtlinien zu Social Engineering
  • Fehlerquoten und das Maß an Kontrolle über Halluzinationen für den praktischen Einsatz
  • Das Ausmaß der durch Gen AI verursachten Veränderungen von Tätigkeitsprofilen
  • Zentrale Use Cases und die Positionierung von Unternehmen im Zuge der Weiterentwicklung verwandter Technologien

Applied AI

• Analytische KI-Technologien wie Machine Learning, Computer Vision und natürliche Sprachverarbeitung werden in allen Bereichen immer wichtiger. Das Interesse an generativer KI erhöht auch die Wahrnehmung des Potenzials von Applied AI. Gleichzeitig gibt es Herausforderungen wie den Wandel der Unternehmenskultur, die Beschaffung/Nutzung/Aufbereitung großer Datenmengen sowie die Interpretation und den Aufbau von Vertrauen in Modelloutputs bei Endanwendern.
• Zu den wichtigsten Trends gehören die stärkere Betonung von datenorientierter KI, zunehmender Schwung bei der Hardware-Beschleunigung sowie der Umstand, dass generative KI den Zugang zu Applied AI weiter öffnet.
• Wesentliche Unsicherheitsfaktoren
  • Probleme bei Cybersicherheit und Privatsphäre
  • Regulierung und Compliance
  • Ethische Erwägungen
  • Betriebsrisiken
• Kernfragen
  • Strategische Verbindung von generativer KI und Applied AI
  • Implikationen für Talente und den Technologie-Stack
  • Wege zur Sicherung von Wettbewerbsvorteilen
  • Balance zwischen Kostensenkung und Zuverlässigkeit/Verantwortlichkeit von KI
  • Maßnahmen zum Management von KI-bezogenen Risiken

Industrialisierung des Machine Learning

• MLOps ist der Prozess zur Skalierung und Wartung von Machine-Learning-Anwendungen in Unternehmen und spielt eine Schlüsselrolle dabei, ML-Pilotprojekte in belastbare Geschäftsprozesse zu überführen. Insbesondere durch das Aufkommen von Gen AI ändern sich auch die Anforderungen an MLOps-Fähigkeiten.
• Zu den wichtigsten Trends zählen Monitoring und Orchestrierung als zentrale Bausteine von MLOps, die zunehmende Nutzung vorgefertigter Lösungen und APIs sowie die wachsende Bedeutung von MLOps für Gen AI.
• Wesentliche Unsicherheitsfaktoren
  • Erforderliche Vorabinvestitionen und Ressourcen für die Einführung industrialisierten ML
  • Etablierung von Prozessen und Verantwortlichkeiten zur Wartung von ML-Lösungen im großen Maßstab
  • Balance zwischen bestehender Vendor-Software und neuen Produkten im Hinblick auf eine effiziente Wertrealisierung in einem sich schnell entwickelnden Markt
  • Vermeidung möglicher Fähigkeitslücken
  • Kontinuierliches Monitoring und Bewertung zum Abbau von Bias
  • Weiterentwicklung von Fähigkeiten und Talenten infolge zunehmender Automatisierung
• Kernfragen
  • Richtung der Weiterentwicklung von MLOps-Praktiken und des Technologieökosystems
  • Priorisierung neuer ML-Technologien passend zu den Anforderungen der Organisation
  • Auswirkungen industrialisierten ML auf Organisation, Betriebsmodell und Engineering-Rollen
  • Definition von MLOps-Anstrengungen und Verantwortlichkeiten zur Sicherstellung eines vertrauenswürdigen und verantwortungsvollen Einsatzes von AI/ML
  • Wege zur Integration von ML/DL/Gen AI in MLOps

Softwareentwicklung der nächsten Generation

• Fortschrittliche Technologien wie generative KI und cloudbasierte Architekturen stärken die Fähigkeiten von Entwicklern und ermöglichen auch Nicht-Technikern die Beteiligung an der Anwendungsentwicklung. Eine breite Einführung wird jedoch wegen Integrationsaufgaben, fehlender klarer Messgrößen und des Bedarfs an groß angelegter Umschulung von Entwicklern mehr Zeit benötigen. Frühe Anwender schaffen jedoch bereits die Grundlage für Produktivitätssteigerungen.
• Zu den jüngsten Trends zählen der Übergang von Proof of Concept zu breiter Anwendung bei KI-gestützten Entwicklungstools, der Trend zu integrierten Entwicklungsplattformen, Veränderungen im Talentbereich sowie das zunehmende Interesse an Compliance und Vertrauen.
• Wesentliche Unsicherheitsfaktoren
  • Zunahme von Fehlern bei ausschließlicher Abhängigkeit von automatisierten Tests und Reviews
  • Grenzen des Einsatzes von Low/No-code ohne Monitoring und Debugging durch erfahrene Entwickler
  • Schwierigkeiten beim Versionsmanagement durch unkoordinierte Änderungen und Upgrades verschiedener Vendoren
  • Qualitäts- und Sicherheitsprobleme bei KI-generiertem Code
  • Fragen des geistigen Eigentums und der rechtlichen Haftung bei KI-generiertem Code
  • Potenzielle Sicherheitslücken durch APIs
• Kernfragen
  • Das Ausmaß der Auswirkungen von KI-generiertem Code auf tägliche Arbeit, Verantwortlichkeiten und Anzahl von Softwareingenieuren
  • In welchem Maß die Nutzung von No-Code-Technologien durch Amateurentwickler die Nachfrage nach professionellen Softwareentwicklern verringern könnte
  • Ob Teams Veränderungen ihrer Arbeitsweise annehmen werden
  • Fragen des geistigen Eigentums bei KI-generiertem Code
  • Wer die Verantwortung für die Wartung von Anwendungen trägt
  • Ob Organisationen in die Umschulung ihrer Softwareteams investieren werden
  • Wie sich die Fähigkeit von Ingenieuren stärken lässt, hochwertige Ergebnisse aus KI-gestützten Tools zu erkennen

Digitales Vertrauen und Cybersicherheit

• Digitales Vertrauen und Cybersicherheit ermöglichen es Organisationen, Technologie- und Datenrisiken zu managen, Innovationen zu beschleunigen und Vermögenswerte zu schützen. Mit der Einführung neuer Technologien wie Cloud-/Edge-Computing, Applied AI und Softwareentwicklung der nächsten Generation nimmt ihre Bedeutung weiter zu. Gleichzeitig erschweren Integrationsaufgaben, organisatorische Silos und Fachkräftemangel die Einführung.
• Wichtige aktuelle Veränderungen sind der Fokus auf das Management von Gen-AI-Risiken und der Bereitschaft dafür, die schnelle Weiterentwicklung von Cyberkriminellen und Bedrohungen, das Auftreten neuer Käufer jenseits der CISO-Rolle, die anhaltende Debatte zwischen Cybersecurity-Plattformen und Best-of-breed-Lösungen, das durch Bitcoin- und Ethereum-ETFs ausgelöste Mainstream-Interesse sowie der Übergang von Blockchain-Unternehmen von Pilotprojekten zum großflächigen Aufbau tokenisierter Finanzwerte.
• Wesentliche Unsicherheitsfaktoren
  • Komplexität der Implementierung
  • Kompatibilitätsprobleme bei der Integration mit Legacy-Systemen
  • Mangelnde Standardisierung beim Einsatz von Technologien für Vertrauensstrukturen je nach Branche
  • Spannungsverhältnis zwischen Privatsphäre und Fairness/Sicherheit
  • Zunehmende Cyberrisiken infolge geopolitischer Spannungen
  • Fragmentiertes regulatorisches Umfeld für Blockchain und Tokenisierung
  • Unklarheit darüber, wie große KI-Modelle auf erklärbare Weise geöffnet werden können
  • Bedenken von Unternehmen hinsichtlich der Nutzung vertraulicher Daten für das Training von LLMs
  • Mangelndes Bewusstsein von Führungskräften dafür, digitale Vertrauensmaßnahmen als zentrale Produktfunktionen zu integrieren
  • Unzureichendes Verständnis des Wertversprechens und der UX von Web3
  • Zunehmendes Interesse von Regulierungsbehörden am Verbraucherschutz
• Kernfragen
  • Wie sich die Erwartungen von Kunden/Mitarbeitenden/Communities an Sicherheit, Experience und Privatsphäre managen lassen
  • Wie Regulierungsbehörden Anforderungen neuer Vertrauens-Technologien mit bisherigen Standards in Einklang bringen
  • Wie sich Berichtskosten angesichts steigender Erwartungen der Regulierungsbehörden an proaktives Cybersicherheits-Risikomanagement steuern lassen
  • Wie sich die wichtigsten System- und Datentypen identifizieren und die am stärksten exponierten Bereiche bestimmen lassen
  • Wie sich Konzepte wie „Zero Trust“ in eine zukunftsfähige Architektur des digitalen Portfolios einbetten lassen
  • Technisch vertrauenswürdige und kommerziell tragfähige Geschäftsmodelle und Wertschöpfungsketten von Web3
  • Weiterer Klärungsbedarf dazu, wie Web3-Ökosysteme mit bestehenden Unternehmenssystemarchitekturen und Web2-Plattformen koexistieren können

Fortgeschrittene Konnektivität

• Technologien für fortgeschrittene Konnektivität haben das Potenzial, die Erfahrungen in verschiedensten Branchen wie Konsumgüter, Mobilität, Fertigung und Landwirtschaft zu revolutionieren. Zwar scheuen manche Unternehmen wegen unsicherer ROI-Aussichten Investitionen in einige neueste Konnektivitätstechnologien, doch da sich Konnektivität über Satelliten der nächsten Generation, private 5G-Netze und 6G schnell weiterentwickeln, müssen Telekommunikationsanbieter und Unternehmen sich darauf vorbereiten, die Vorteile zu nutzen.
• Zu den wichtigsten Entwicklungen zählen die anhaltenden Schwierigkeiten der Telekommunikationsbranche, Fortschritte bei der Einführung privater Netze, weiterhin offene Fragen trotz der fortlaufenden Entwicklung von 6G, der aufkommende Einsatz von xRAN in Mobilfunknetzen sowie Fortschritte beim Aufbau von LEO-Satellitenkonstellationen.
• Wesentliche Unsicherheitsfaktoren
  • Sinkende Profitabilität der Telekommunikationsanbieter
  • Fehlende ausgereifte Use Cases für die industrielle Vertikalisierung und zur Erfüllung der Anforderungen der Kunden an Service Level Agreements
  • Unzureichende Reife des Ökosystems, darunter Marktfragmentierung, Sicherheitsprobleme, fehlende Interoperabilität, komplexe Implementierung und mangelnde Standardisierung, was das Einführungstempo von IoT bremst
  • Unklare Rolle staatlicher Eingriffe beim Aufbau von 5G/6G-Infrastruktur
• Kernfragen
  • Welche grundlegenden Veränderungen die Telekommunikationsbranche benötigt, um ihre Profitabilität zu verbessern
  • Wie sich Veränderungen im Glasfasermarkt auf die Netzwerkoptionen der Kunden auswirken
  • Ob die Monetarisierung von 5G ausreicht
  • Welche Erwartungen Stakeholder an drahtlose Technologien der nächsten Generation haben
  • Wie 6G aussehen wird und welche Voraussetzungen Netzwerkausrüster, Telekommunikationsanbieter, Unternehmen und Chiphersteller benötigen, um zu investieren und Erträge zu erzielen
  • Wie wahrscheinlich eine erfolgreiche Einführung privater Netze ist und was Unternehmen tun müssen, um die Vorteile nicht zu verpassen
  • Ob mit zunehmenden LEO-Starts und technologischem Fortschritt ein Überangebot an Satelliten entstehen könnte

Immersive Realitätstechnologien

• Immersive Realitätstechnologien ermöglichen es, der realen Welt virtuelle Objekte hinzuzufügen oder in virtuellen Welten zu interagieren. Trotz Schwierigkeiten wie Verzögerungen bei der Hardwareentwicklung sowie instabilen Investitionen und Verbrauchernachfrage zeigen sie Widerstandsfähigkeit, etwa durch die Einführung des Vision Pro-Headsets und das anhaltende Interesse von Unternehmen an Digital-Twin-Technologien.
• Zu den wichtigsten Trends zählen selektives Wachstum im Headset-Markt, virtuelle Welten, die sich über Gaming hinaus zu digitalen Erlebnissen erweitern, sowie die fortgesetzte Einführung in Unternehmen, deren Skalierung jedoch länger dauert als erwartet.
• Wesentliche Unsicherheitsfaktoren
  • Miniaturisierung, höhere Robustheit sowie Verbesserungen bei Präzision und Benutzerfreundlichkeit durch Hardware-/Software-Optimierungen
  • Technische Herausforderungen wie Wärmemanagement und längere Batterielaufzeit
  • Unsicherheit über Geschwindigkeit und Ausmaß von Kostensenkungen
  • Zweifel am Wachstum der Bandbreite von Nutzerbedürfnissen
  • Eindämmung von Sicherheits- und Datenschutzproblemen im Zusammenhang mit dem Tracking des Nutzerverhaltens
  • Lösung von Sicherheitsproblemen bei der Nutzung von AR/VR-Plattformen
  • Die Verbreitung verschiedener Formfaktoren je nach beabsichtigter Nutzung führt zu Unsicherheit darüber, welche Use Cases jeweils am besten geeignet sind
• Kernfragen
  • Welche potenziellen Auswirkungen Use Cases in unterschiedlichen Umgebungen haben werden (zu Hause, am Arbeitsplatz, unterwegs)
  • Wie und mit welcher Geschwindigkeit sich die Gerätehardware weiterentwickeln wird
  • Welchen Einfluss immersive Realität auf neue Formen von Remote-/Hybridarbeit und auf Mensch-Maschine-Schnittstellen haben wird
  • Wie Unternehmen die technologische Infrastruktur, die für neue und sich weiterentwickelnde Use Cases erforderlich ist, effektiv verwalten können
  • Welche regulatorischen Rahmenwerke nötig sind, um eine sichere, vertrauenswürdige und ethische Nutzung von VR-Technologien zu gewährleisten (einschließlich Content-Moderation, Datenschutz und Cybersicherheit)

Cloud- und Edge-Computing

• Unternehmen wechseln von traditionellen lokalen Speicher- und Verwaltungsmodellen zu verteilten Ansätzen über mehrere Infrastrukturpunkte hinweg, von entfernten Hyperscale-Rechenzentren bis zu lokalen Servern am Edge. Eine ausgewogene Verteilung der Workloads zwischen Cloud und Edge-Computing trägt dazu bei, Resourcing, Latenz, Datenschutz und die Skalierbarkeit der Sicherheit zu optimieren.
• Durch die steigende AI-Nachfrage nimmt die Nutzung von Cloud und Edge-Computing stark zu; jüngste bemerkenswerte Veränderungen sind Prioritätsverschiebungen hin zu On-Premises-Edge-Lösungen, der Übergang von AI-Modellen aus der Cloud zum Edge-Computing bei einigen Use Cases als nächste Evolutionsstufe sowie der Trend von Unternehmen, ihre GPU-Lieferketten zu diversifizieren.
• Wesentliche Unsicherheitsfaktoren
  • Schwierigkeiten bei der Skalierung durch die wachsende Zahl von Edge-Knoten und Geräten
  • Mangel an internem Talent für die effektive Implementierung von Cloud-Lösungen und unzureichende Unterstützung durch das Management
  • Technische Schwierigkeiten beim Aufbau und der Skalierung von Cloud-Computing-Fähigkeiten aufgrund der Komplexität von ML/AI-Modellen und des Fehlens sofort einsetzbarer Lösungen
  • Fehlende Transparenz beim Return on Investment
  • Lange Amortisationszeiten für Investitionen in Edge-Entwicklung
  • Unzureichendes Kundenverständnis für wertschöpfende Use Cases
  • Erforderliche Großinvestitionen, um von Pilotprojekten zur breiten Implementierung zu skalieren
  • Anforderungen an komplexe Technologie-Stacks (einschließlich der Notwendigkeit der Integration in die bestehende Technologielandschaft der meisten Unternehmen)
  • Weitere Herausforderungen wie das Fehlen sofort einsetzbarer Lösungen
  • Datenschutzprobleme in der Cloud, die in vielen Unternehmen weiterhin Anlass zur Sorge geben
• Kernfragen
  • Ob Edge, das aus geschäftlicher und regulatorischer Sicht günstig positioniert ist, innovativer sein wird als die Cloud
  • Ob Störfaktoren wie mangelnde Interoperabilität im Networking und fehlende gemeinsame Standards verhindern werden, dass Edge sein volles Potenzial entfaltet
  • Ob Hyperscale-Cloud-Anbieter das Edge-Computing anführen werden
  • Ob Telekommunikationsanbieter mit 5G-gestütztem MEC mit Hyperscalern konkurrieren oder kooperieren werden
  • Wie sich schnell weiterentwickelnde AI-Technologien und regulatorische Änderungen auf die Geschäftsmodelle von Cloud- und Edge-Anbietern auswirken werden
  • Wie spezialisierte Chips, die in Rechenzentren und am Edge eingesetzt werden, die Wettbewerbsdynamik im Cloud- und Edge-Umfeld verändern werden
  • Ob die steigende Zahl von Speicher- und Verarbeitungseinheiten zu Sicherheitslücken führen wird
  • Wie der Übergang zu grüner Infrastruktur die kontinuierliche Weiterentwicklung von Cloud- und Edge-Technologien fördern wird
  • Wie Edge- und Cloud-Ressourcen angesichts sinkender Sensorkosten und steigender Leistung mit der wachsenden Nachfrage nach Datenbewegung und AI-gestützter Analyse umgehen werden
  • Ob sinkende Verbindungskosten die Einführung von Edge weiter vorantreiben werden

Quantentechnologien

• Bestehend aus Quantencomputing, Quantenkommunikation und Quantensensorik. Ein Quantenvorteil für reale Anwendungen ist zwar noch nicht nachgewiesen, doch in führenden Unternehmen verschiedener Branchen wie Chemie, Pharma, Finanzwesen, Automobil und Luft- und Raumfahrt gibt es vielversprechende Forschung und Experimente. Zur Überwindung technischer Hürden sind Anstrengungen sowohl des privaten als auch des öffentlichen Sektors nötig. Für die künftige Entwicklung ist es strategisch sinnvoll, klug zu investieren.
• Zu den jüngst bemerkenswerten Veränderungen zählen wichtige Fortschritte bei der Fehlerkorrektur, ein zusätzlicher Fokus auf den Aufbau des gesamten Stacks (einschließlich Software sowie der Integration von Quanten- und klassischer Computing-Infrastruktur), Verbesserungen der Informationssicherheit durch Fortschritte im Quantencomputing sowie anhaltende Startup-Partnerschaften mit etablierten Unternehmen.
• Wesentliche Unsicherheitsfaktoren
  • Technische Herausforderungen wie die Fähigkeit, eine ausreichende Menge und Qualität an Qubits zu kontrollieren und aussagekräftige Rechenergebnisse zu erzielen
  • Da bestehende Supercomputer die meisten für Unternehmen benötigten Berechnungen bereits sinnvoll leisten können, wird es Zeit brauchen, bis allgemeine Quantencomputer kosteneffizient werden und in den Mittelpunkt rücken
  • Unterschiedliche Reifegrade und Anwendbarkeiten der Technologien
  • Zunehmender Bedarf an bereichsübergreifender Abstimmung für die Markteinführung
  • Begrenzte Bekanntheit und geringe Technologieadoption außerhalb von Quanten-Hubs, die Entwicklung und Innovation erschweren, etwa bei der Gewinnung von Talenten in Theorie-/Hardware-/Softwareentwicklung
• Kernfragen
  • Mit welcher Geschwindigkeit sich Quantentechnologien in den nächsten zehn Jahren entwickeln und wichtige Meilensteine erreichen werden
  • Welche Vorteile sich aus der Kombination von Quantentechnologien und AI ergeben können
  • Wann und wie Unternehmen mit der Vorbereitung auf Sicherheitsbedrohungen durch Quantentechnologien, insbesondere Quantencomputer, beginnen sollten
  • Ob das Angebot an Talenten mit der Nachfrage Schritt halten kann
  • Welche Hebel verfügbar sind und wie Organisationen helfen können, die Talentlücke zu schließen

Die Zukunft der Robotik

• Hochentwickelte Robotersysteme sind auf die Automatisierung verschiedenster physischer Arbeiten spezialisiert. Aufgrund makroökonomischer Rahmenbedingungen und technologischer Fortschritte breiten sich die Anwendungsfälle von Services auf Verbraucherniveau bis hin zur Montage auf Unternehmensebene aus. Makroökonomisch wird der Arbeitsmarkt in vielen Ländern durch steigende Löhne, die Alterung der Bevölkerung und zusätzliche Komplexität beim Offshoring angespannt. Aus technologischer Sicht treiben viele Innovationen in der KI die Fähigkeiten physischer Roboter voran und beschleunigen ihr Training. Trotz technischer und gesellschaftlicher Hürden ist eine breite Einführung entscheidend für höhere Produktivität und den Übergang zu einer Wirtschaft, die neue Arbeitsweisen integriert, die sich grundlegend von heutigen menschenzentrierten Tätigkeiten unterscheiden
• Zu den jüngst bemerkenswerten Entwicklungen zählen die Ausweitung der Robotereinführung auf weitere Sektoren, die Erweiterung der Robotertypen, ein sprunghaft gestiegenes Interesse an humanoiden und Universalrobotern sowie die anhaltende Förderung hin zu autonomeren Robotern durch KI
• Wesentliche Unsicherheitsfaktoren
  • Je stärker Roboter in die Gesellschaft integriert werden und mit Menschen zusammenarbeiten, desto eher können Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Datenschutz und Haftung entstehen
  • Obwohl die Einführung von Robotern das Potenzial hat, viele Tätigkeiten zu automatisieren, kann sie sich zunächst negativ auf den Arbeitsmarkt und die öffentliche Wahrnehmung auswirken (zugleich kann sie Chancen für eine Neugestaltung des Arbeitsmarkts für neue Rollen der Arbeitskräfte bieten)
  • Um Roboter in die Belegschaft zu integrieren, müssen menschliche Arbeitskräfte für andere Rollen umgeschult oder darin geschult werden, effektiv mit neuen Kollegen zusammenzuarbeiten
  • Der Zugang zu ausreichenden Ressourcen wie Batterien und Talenten bleibt sowohl für die Technologieentwicklung als auch für die künftige Produktversorgung wichtig
  • Der Wettbewerb zwischen Staaten kann erhebliche Auswirkungen auf globale Handelsströme im Technologiebereich haben
  • Mögliche regulatorische Änderungen erhöhen die Unsicherheit der Marktaussichten erheblich
• Zentrale Fragen
  • Mit welcher Geschwindigkeit werden Unternehmen Roboter in ihre Organisationen einführen
  • Wie wird die Integration mit Robotern die Arbeitskräfte der Zukunft neu gestalten
  • Wann kann man mit Universalrobotern rechnen
  • Welche neuen geschäftlichen Anwendungsfälle könnten durch fortschrittliche Robotik entstehen

Die Zukunft der Mobilität

• Das Interesse an autonomen Fahrzeugen (AV), Elektrofahrzeugen (EV), Urban Air Mobility (UAM) und ACES-Technologien (Autonomes Fahren, Konnektivität, Elektrifizierung und geteilte/smarte Mobilität) nimmt zu. Neue und etablierte Unternehmen im Mobilitätssektor beschleunigen ihre Technologieeinführung. Kommerzielle Pilotprogramme für autonome Robotaxis in großen Städten und Flugtests für urbane Luftfahrzeuge markieren wichtige Schritte hin zur breiten Einführung. Technologische, regulatorische und wahrnehmungsbezogene Verbraucherfragen erhöhen die Volatilität der Branche
• Die EV-Nachfrage bleibt hoch, auch wenn sich das Wachstum in wichtigen Regionen zuletzt verlangsamt hat; Robotaxis beseitigen Hürden für eine breitere kommerzielle Nutzung; autonomer Lkw-Transport erreicht mit dem Beginn von Tests einen entscheidenden Punkt; Mikromobilität zeigt sich im Zuge einer allgemeinen Marktkonsolidierung widerstandsfähig; Umfang und Breite von Drohnenlieferungen nehmen zu; und obwohl die Finanzierung von eVTOL-Flugzeugen leicht zurückgegangen ist, hält die Aussicht auf Zertifizierung die Dynamik aufrecht – dies sind einige der wichtigsten jüngsten Entwicklungen
• Wesentliche Unsicherheitsfaktoren
  • Unsicherheit darüber, ob die globale Energieversorgung ausreichend ausgebaut werden kann, um die EV-Nachfrage zu decken
  • Bedenken hinsichtlich Sicherheit und Haftung bei unbemannten und autonomen Mobilitätstechnologien
  • Technologische Unsicherheiten rund um Batterien mit ausreichender Reichweite zur Unterstützung weiterer Anwendungen (z. B. Luftmobilität)
  • Kundenwahrnehmung in Bezug auf Lärm und visuelle Auswirkungen (z. B. Lärmbelastung durch Lieferdrohnen)
  • Geräte- und Infrastrukturkosten für neue Transportmittel (z. B. Aufbau von EV-Ladenetzwerken)
  • Regulatorische Veränderungen im Zuge der Entwicklung von Frameworks für eine breite Zertifizierung (z. B. erweiterte Flugsicherung)
  • Datenschutz- und Sicherheitsprobleme bei grundlegenden KI-Algorithmen und Workflows, die auf Verbraucherdaten angewiesen sind
  • Sicherstellung ausreichender Ressourcen zur Skalierung dieser Technologien (z. B. Rohstoffe für die Batterieproduktion, Softwareentwickler für autonomes Fahren)
• Zentrale Fragen
  • Wie werden künftige Mobilitätstrends Städte prägen
  • Welche regulatorischen Hürden und welche Enabler müssen adressiert werden, um eine breite Einführung zu ermöglichen
  • Welchen Anteil werden autonome Fahrzeuge an den Fahrzeugverkäufen haben, und was werden die dominanten Geschäftsmodelle sein
  • Welche Leistungen müssen erreicht werden, um das Vertrauen der Verbraucher in autonome Fahrzeuge und Urban Air Mobility zu gewinnen
  • Welche Größenordnung kann fortgeschrittene Luftmobilität in den kommenden zehn Jahren erreichen
  • Was muss vorhanden sein, damit die Weiterentwicklung geteilter Mobilität die erwarteten finanziellen und ökologischen Auswirkungen entfalten kann

Die Zukunft des Bioengineering

• Die Kombination von Fortschritten im biologischen Computing löst eine Reihe von Produkt- und Serviceinnovationen in den Branchen Gesundheitswesen, Lebensmittel und Landwirtschaft, Konsumgüter, Nachhaltigkeit, Energie und Materialien aus. In den kommenden zehn Jahren besteht ein potenzieller wirtschaftlicher Einfluss von mehr als 2 Billionen US-Dollar pro Jahr und die Möglichkeit von Hunderten Anwendungsfällen. Dafür sind Kommerzialisierung und die Bewältigung gesellschaftlicher sowie regulatorischer Herausforderungen erforderlich. Investitionen und Innovationsanstrengungen werden fortgesetzt
• CRISPR-basierte Gentherapien machen wichtige Fortschritte, neue Einsatzmöglichkeiten von KI im Bioengineering werden fortlaufend entdeckt, und trotz regulatorischer Einschränkungen schreitet die Produktion alternativer Proteine voran – dies sind einige der jüngst bemerkenswerten Entwicklungen
• Wesentliche Unsicherheitsfaktoren
  • Die Regulierung von Bioengineering-Technologien und -Produkten kann das Entwicklungstempo beeinflussen
  • Öffentliche Wahrnehmung und ethische Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Kosten und Qualität von Bioengineering-Produkten können die Geschwindigkeit der Marktentwicklung bestimmen
  • Bedenken gegenüber der Veränderung lebender Organismen können den Fortschritt erschweren
  • Da biologische Systeme selbstreplizierend, selbsterhaltend und stark miteinander vernetzt sind, können Veränderungen in einem Teil negative Folgewirkungen im gesamten Ökosystem oder über Arten hinweg haben
• Zentrale Fragen
  • Wie wird die Gesellschaft vor dem Hintergrund verschiedener Werte und Prinzipien den angemessenen Umfang der Genomeditierung bestimmen
  • Wie wird die Öffentlichkeit Bioengineering wahrnehmen und annehmen, parallel zu seiner geschäftlichen Einführung (z. B. wie kultiviertes Fleisch in bestehende Ernährungsweisen passt)
  • Wie lange wird es dauern, bis CRISPR-basierte Gentherapien bei verschiedenen Krankheiten Wirkung zeigen und gesellschaftlich breiter akzeptiert werden

Die Zukunft der Weltraumtechnologie

• Da die Technologiekosten in den vergangenen zehn Jahren stark gesunken sind, haben Umsetzbarkeit und Relevanz der Weltraumtechnologie zugenommen. Satelliten-Internetkonnektivität wird in großem Maßstab ausgebaut, und Beteiligung sowie Innovation rund um Trägersysteme im privaten Markt nehmen zu. Mehr Anwendungsfälle wecken das Interesse und ziehen Investitionen von Technologieunternehmen außerhalb des Raumfahrtsektors an. Bis 2035 könnte der Umsatz der Raumfahrtindustrie auf mehr als 750 Milliarden US-Dollar wachsen. Entscheidend ist die Überwindung technischer und geopolitischer Hürden
• Zu den jüngst bemerkenswerten Entwicklungen zählen das anhaltende Wachstum von LEO-Satellitenkonstellationen, das weiter steigende Interesse und die Erwartungen an Direct-to-Device (D2D), die Zunahme globaler Startaktivitäten, anhaltende Mondaktivitäten im privaten wie im öffentlichen Sektor sowie zunehmendes Interesse an der Integration in Endnutzerlösungen, das das Interesse des Nicht-Raumfahrt-Techsektors antreibt
• Wesentliche Unsicherheitsfaktoren
  • Ob durch Kosteneffizienz in der Weltraumtechnologie zusätzliche Skalierbarkeit erreicht werden kann
  • Die Notwendigkeit, Governance-Mechanismen für die Zuweisung von Frequenz- und Orbitnutzungsrechten zu definieren, da die Zahl von Akteuren, Satelliten und Anwendungen steigt
  • Zunehmende Cyberrisiken wie Datenlecks, Malware und andere Cyberangriffe durch die wachsende Zahl kommerzieller Akteure
• Zentrale Fragen
  • Wie sollen Eigentums- und Zugangsrechte für den Weltraum und Weltraumtechnologien definiert werden
  • Wie können Stakeholder Governance-Strukturen für zentrale Bereiche koordiniert aufbauen (z. B. zur Verringerung unbeabsichtigter Interferenzen, zur Förderung sicherer Abläufe, zum Schutz von Eigentums- und Nutzungsrechten, zur Festlegung von Haftung und zur Förderung fairer Datenteilung)
  • Wie können Stakeholder sich abstimmen, um Weltraumschrott und Verkehrsaufkommen wirksam zu managen
  • Wie wird die künftige Verteilung von Satelliten aussehen (z. B. ein Gleichgewicht über verschiedene Umlaufbahnen hinweg)
  • Wie wird sich der Markt unter Berücksichtigung verschiedener Faktoren (Makroökonomie, Vorstoß zu E2E-Lösungen usw.) entwickeln
  • Wie wird sich der Wettbewerb im privaten Startmarkt entwickeln
  • Kann das derzeitige Frequenzzuweisungssystem angesichts des verschärften Wettbewerbs um die Spektrumnutzung und steigender Staurisiken bestehen bleiben

Elektrifizierung und erneuerbare Energien

• Für die Reduzierung der globalen CO2-Emissionen gemäß dem Pariser Abkommen von entscheidender Bedeutung. Um die globalen Emissionen bis 2030 um 45 % zu senken und bis 2050 Net Zero zu erreichen, existieren die meisten benötigten Technologien bereits, darunter erneuerbare Energien wie Solar- und Windkraft, Kernenergie, Wasserstoff, nachhaltige Kraftstoffe und Bioenergie, saubere grundlastfähige Energiequellen wie Energiespeicherung, langfristige Batteriesysteme sowie Verteilungslösungen wie Smart Grids. Allerdings liegt die gesamte Sachinvestition in Energie- und Landnutzungssysteme deutlich unter den jährlich erforderlichen 9,2 Billionen US-Dollar, die nötig wären, um bis 2050 Net Zero zu erreichen. Schätzungen zufolge werden bis 2050 rund 200 Millionen qualifizierte Arbeitskräfte in der Wertschöpfungskette von Klimatechnologien benötigt
• Zu den wichtigsten Entwicklungen im Jahr 2023 zählen trotz verschiedener Herausforderungen und Probleme der starke Anstieg der Kapazitäten zur Erzeugung erneuerbarer Energien, die zunehmende Unterstützung des öffentlichen Sektors für Wasserstoff, während die Umsetzung weiterhin hinterherhinkt, der rasche Ausbau der globalen Batteriespeicherkapazität sowie politische Anreize, die die stagnierende Einführung von Wärmepumpen ankurbeln sollen
• Wesentliche Unsicherheitsfaktoren
  • Kostensenkungen sind entscheidend für die Ausweitung der Einführung erneuerbarer Energietechnologien; sie können durch technologische Fortschritte und Investitionen in Skaleneffekte erreicht werden
  • Wenn die Geschwindigkeit der CO2-armen Energieproduktion das Niveau erreicht, das mit den globalen Net-Zero-Zusagen vereinbar ist, könnten Materiallieferungen wie Lithium, Stahl und Kupfer zum Engpass werden
  • Der Ausbau der Infrastruktur für die Produktion neuer Technologien wie grünem Wasserstoff, Batterien und nachhaltigen Kraftstoffen wird den künftigen Energiemix begleiten
  • Beschleunigung von Innovationen und Infrastrukturinvestitionen für Stromübertragung und -verteilung, Batteriespeicherung, EV-Laden und Lastmanagement in Smart Grids
  • Durch vereinfachte Genehmigungsverfahren könnten Projektlaufzeiten verkürzt und eine schnelle Skalierung ermöglicht werden
  • Die Einführung von Elektrifizierungs- und erneuerbaren Energietechnologien in dem Tempo und Umfang, die für globale CO2-Neutralitätszusagen erforderlich sind, setzt einen stufenweisen Ausbau des Angebots an Fachkräften für Clean-Energy-Technologien voraus
  • Erforderlich sind außerdem Aufgaben und Gegenmaßnahmen wie die Harmonisierung von Standards durch regionale Zusammenarbeit, die Beschleunigung der globalen Einführung erneuerbarer Energietechnologien und die Abstimmung globaler energiepolitischer Sicherheitsmaßnahmen
• Kernfragen
  • Wie sich Innovationen in der Batteriespeichertechnologie auf die Einführung von Elektrofahrzeugen und Anlagen für erneuerbare Energien auswirken werden
  • Wie öffentliche und private Stakeholder zusammenarbeiten können, um bestehende und aufkommende Energiesysteme parallel zu steuern und zugleich Energiesicherheit und Netzstabilität zu gewährleisten
  • Wie Regionen und Organisationen den Zugang zu Energie erweitern und die neuen komparativen Vorteile einer elektrifizierten Welt nutzen werden, während sie zugleich die Beschäftigungssicherheit der Arbeitskräfte in bestehenden Industrien erhöhen
  • Wie der Stromsektor die Zahl der Arbeitskräfte mit Kompetenzen im Bereich Elektrifizierung und erneuerbare Energietechnologien erhöhen wird
  • Wie Schwellenländer ihre wachsende Bevölkerung trotz bestehender Infrastrukturbarrieren und der Kostenkonkurrenz durch Kohlenwasserstoffe mit sauberer Energie versorgen werden

Klimatechnologien jenseits von Elektrifizierung und erneuerbaren Energien

• Umfasst Technologien im Zusammenhang mit Zirkularität und Ressourcen sowie CO2-Abscheidung und -Entfernung. Die Produktion nachhaltiger Produkte und Dienstleistungen hilft Unternehmen dabei, neue Regulierungen einzuhalten, Wachstumschancen zu schaffen und Talente anzuziehen. Viele Technologien zur Minderung der Umweltauswirkungen des Konsums sind technisch machbar, aber nur wenige sind im großen Maßstab kosteneffizient geworden oder haben Hürden wie Umschulung von Arbeitskräften und Finanzierung überwunden. Auch der Umfang der Herausforderung ist beispiellos. Bis 2030 werden zusätzliche Entfernungskapazitäten von jährlich 0,8 bis 2,9 GtCO2 benötigt. Um die Lücke zwischen Ambitionen und Zusagen zu schließen, ist ein schrittweiser Wandel bei Investitionen erforderlich, der etwa 0,1 % des globalen jährlichen BIP entspricht, also rund 120 Milliarden US-Dollar
• Zu den wichtigsten Entwicklungen im Jahr 2023 zählen die Ausweitung von Unternehmenszusagen, die zunehmende Einführung von Agtech-Lösungen für nachhaltige Landwirtschaft (bei weiterhin relativ niedriger Durchdringung), die wachsende Unterstützung des öffentlichen Sektors für Carbon-Management-Initiativen sowie der stufenweise Wandel beim Interesse an CCUS (Carbon Capture, Utilization, and Storage)
• Wesentliche Unsicherheitsfaktoren
  • Politik und Regulierung können eine entscheidende Rolle dabei spielen, Investitionsentscheidungen, die Tragfähigkeit von Business Cases und die öffentliche Reaktion auf Carbon-Management-Pläne zu prägen
  • Je nachdem, wie der Wert von Naturkapital durch unterschiedliche Anreizstrukturen für Carbon Management bewertet wird, können Organisationen den Co-Benefits von Naturkapital-Lösungen im Vergleich zur reinen CO2-Entfernung unterschiedlich hohe Bedeutung beimessen
  • Der Ausbau der Infrastruktur zur CO2-Minderung und -Entfernung ist zeit- und kapitalintensiv, weshalb die Koordination über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg schwierig sein kann; ein zusätzlicher Hemmschuh kann der Bedarf an Abstimmung auf lokaler Ebene zwischen öffentlichen und privaten Stakeholdern sein
  • Unklar ist, wie sich die jüngsten Zusagen unabhängiger Carbon-Credit-Standards zur Erhöhung von Transparenz und Konsistenz bei der Erfüllung von Versprechen auf das Vertrauen in Carbon-Management-Pläne auswirken werden
• Kernfragen
  • Wie Carbon-Management-Pläne potenzielle Engpässe (z. B. Rohstoffe, Land, Infrastruktur) durch R&D, Erfahrung und Skaleneffekte überwinden werden
  • Wie sich die Debatte über die Wirksamkeit naturbasierter und technologiebasierter CO2-Entfernung auf Investitionsentscheidungen und die öffentliche Wahrnehmung auswirken wird
  • Ob Innovationen bei CCUS-Technologien zu erheblichen Kostensenkungen und einer Ausweitung der Anwendungsfälle führen können
  • Ob unabhängige Carbon-Credit-Stellen die Transparenz ihrer Bewertungen erhöhen können, um Zertifizierungsstandards erfolgreich zu erfüllen und Vertrauen sowie Glaubwürdigkeit im freiwilligen CO2-Markt aufzubauen
  • Wie Verbraucherinnen und Verbraucher auf anhaltende Innovationen bei alternativen Proteinen reagieren werden