Im Jahr 2025 hat die Welt endlich aufgehört, ChatGPT als Synonym für KI zu verwenden.
Während wir mit allen möglichen KI-Tools experimentierten – von KI-Autoren und Bildgeneratoren bis hin zu Anwendungen zur Aufdeckung von Finanzbetrug und KI im Automobilbereich – wurde künstliche Intelligenz langsam zu einem festen Bestandteil unseres (Lebens bei der Arbeit).
Etwa 78 % der Unternehmen weltweit haben begonnen, KI in mindestens einem Bereich ihrer Arbeit einzusetzen, vom Kundenservice bis zur Datenanalyse – vor wenigen Jahren waren es noch 55 %.
Unternehmen, die KI in ihrer Arbeit einsetzten, erzielten echte Ergebnisse, darunter schnellere Ergebnisse und eine bessere Qualität bei Routineaufgaben. Dank intelligenterer Tools berichten viele von Einsparungen von mindestens 40 bis 60 Minuten pro Tag.
Natürlich ist nicht jede KI gleich aufgebaut, und eine einfache Einführung reicht nicht aus, um diese Ergebnisse zu garantieren. Deshalb werden in diesem Artikel die wichtigsten KI-Trends des Jahres 2025 aufgeschlüsselt – von Systemen, die in Ihrem Namen Maßnahmen ergreifen, bis hin zu Möglichkeiten, wie Teams verstreutes Wissen in durchsuchbare Erkenntnisse umwandeln.
Außerdem geben wir Ihnen Hinweise, wie Sie diese Veränderungen sofort in der Arbeit Ihres Teams umsetzen können.
Beginnen wir mit den größten und wirkungsvollsten Veränderungen von allen.
1. Agentische KI und generative KI
Im Jahr 2025 bedeutete das Tempo des KI-Wandels, dass sie nicht mehr nur ein passiver Assistent war. Sie wurde zu einem aktiven Mitarbeiter. Dies markiert einen grundlegenden Wandel von einer KI, die lediglich auf Befehle reagiert, zu einer KI, die aktiv Ziele erreicht.
Generative KI
Generative KI ist eine Art künstlicher Intelligenz, die originelle Inhalte generiert. Dazu gehören Texte, Bilder, Codes und Zusammenfassungen, die alle auf Mustern basieren, die sie aus riesigen Mengen an Trainingsdaten gelernt hat. In diesem Jahr wurden große Sprachmodelle (LLMs) (die generative KI-Tools und Chatbots wie ChatGPT, Claude und Gemini antreiben) deutlich besser darin, Kontexte zu verstehen, genauere Inhalte zu generieren und mit mehreren Datentypen gleichzeitig zu arbeiten.
Generative KI-Trends, die das Jahr 2025 beherrschten
Zu den wichtigsten Schlüssel-Entwicklungen im Bereich der generativen KI gehörten in diesem Jahr:
- Multimodale Generierung: KI verarbeitet nun Text, Bilder und Videos in einheitlichen Workflows, sodass Sie aus derselben Eingabe einen Projektbrief und ein Konzeptbild generieren können.
- Kontextbezogene Ergebnisse: Modelle verstehen Ihre Projekthistorie und die Präferenzen Ihrer Teams und passen die Antworten an Ihre spezifischen Bedürfnisse an.
- Echtzeit-Zusammenarbeit: Generative Tools arbeiten nun mit menschlicher Bearbeitung zusammen, sodass Sie und Ihre KI nahtlos gemeinsam Dokumente erstellen können.
- Reduzierte Halluzinationen: Verbesserte Grounding-Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) machen KI-Ergebnisse zuverlässiger und sachlich genauer.
🧠 Fun Fact: Die größten KI-Erfolge des Jahres 2025 wurden von Teams erzielt, die KI direkt in ihre täglichen Workflows integrierten, anstatt sie als Nebenprojekt zu behandeln. Mit ClickUp Brain, der weltweit kontextbewusstesten KI, die direkt in ClickUp integriert ist, erhalten Sie Unterstützung für Text- und multimodale Ausgaben direkt in Ihrem Workspace.
Es nutzt den Kontext Ihrer Aufgaben und Dokumente, um Antworten anzupassen, arbeitet mit menschlichen Redakteuren zusammen und stützt Antworten auf Workspace-Daten, um Halluzinationen zu reduzieren. Das Ergebnis ist eine KI, die format- und workflowübergreifend funktioniert, ohne dass Teams zwischen Tools wechseln oder den Kontext wiederholen müssen.
Sie können sie sogar in einem Kommentar zu einer Aufgabe erwähnen, indem Sie @brain eingeben – genau wie Sie es bei einem Kollegen tun würden –, um Hilfe bei Ihrer Arbeit zu erhalten.
Agentische KI
Agentische KI bezieht sich auf KI-Systeme, die selbstständig planen, mehrstufige Aufgaben ausführen und Entscheidungen treffen können, um ein Ziel zu erreichen, ohne ständig von Menschen angeleitet zu werden. Während generative KI Inhalte auf Anfrage erstellt, ergreift agentische KI die Initiative. Sie unterteilt Ihre Ziele in kleinere Schritte und schließt ganze Workflows selbstständig ab.
Zu den Merkmalen der agentenbasierten KI gehören:
- Zielorientierung: Sie versteht Ihre übergeordneten Ziele und arbeitet rückwärts, um einen konkreten Plan zu erstellen.
- Mehrstufige Ausführung: Sie schließt komplexe Workflows ab, wie z. B. die Einarbeitung eines neuen Clients, ohne dass Schritt-für-Schritt-Anweisungen erforderlich sind.
- Tool-Integration: Sie stellt eine Verbindung zu anderen Systemen her, um Informationen zu sammeln und Maßnahmen zu ergreifen, z. B. Daten aus einer Tabellenkalkulation abzurufen, um ein Projekt-Dashboard zu aktualisieren.
- Selbstkorrektur: Sie kann erkennen, wenn ein Schritt in ihrem Plan fehlschlägt, und ihren Ansatz autonom anpassen, um das Ziel dennoch zu erreichen.
Agentische KI-Trends, die das Jahr 2025 beherrschten
Im Jahr 2025 haben sowohl Start-ups in der Frühphase als auch große Technologieunternehmen die agentenbasierte KI in die praktische Anwendung gebracht:
- Die Y Combinator-Kohorte vom Frühjahr 2025 umfasste etwa 70 Startups, die sich auf agentenbasierte Systeme konzentrierten, was das starke Vertrauen der Investoren in autonome Workflows unterstreicht.
- Branchenspezifische Startups: Nischenakteure in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzen und Support-Automatisierung (z. B. Cognition KI, Hippocratic KI, Penciled, Regal. ai) demonstrierten branchenübergreifend Autonomie auf Agentenebene.
- Umfassende Plattforminnovation: Große Unternehmen wie AWS, Google, Microsoft und Salesforce haben agentenbasierte Features in Tools für Unternehmen integriert, von der Automatisierung des Workflows bis hin zu kontextsensitiven Assistenten.
- Übernahmen von KI-Startups: In der Welt der Arbeitssoftware zeigte sich dieser Trend in Form von Übernahmen, die darauf abzielten, die Lücke zwischen Planung und Ausführung zu schließen. Im Dezember 2025 übernahm ClickUp das KI-Coding-Startup Codegen. Das Ziel war klar: die Entwicklung von ClickUp Super Agents zu beschleunigen. Diese Agenten sind so konzipiert, dass sie wie menschliche Teamkollegen arbeiten. Sie können Software entwickeln, Arbeiten vorantreiben und Maßnahmen ergreifen, indem sie den Kontext aus den Aufgaben, Dokumenten und Unterhaltungen der Benutzer in ClickUp nutzen, nicht nur isolierte Eingabeaufforderungen.
Superagenten führen keine Automatisierung durch. Sie verstehen, erinnern sich und handeln kontextbezogen.
Superagenten führen keine Automatisierung durch. Sie verstehen, erinnern sich und handeln kontextbezogen.
🧠 Wissenswertes: Super Agents in ClickUp verfügen über mehr als 500 menschliche Fähigkeiten!
Sie können ihnen Aufgaben zuweisen, sie in einem Kommentar @erwähnen oder sie Aufgaben und Zusammenfassungen ohne ständige Anweisungen aktualisieren lassen. Dadurch wird die repetitive Koordination zu einer Hintergrundaufgabe, sodass sich Ihr Team auf wichtigere Entscheidungen konzentrieren kann.
Dies ist nur in einem konvergenten Workspace möglich, in dem der KI-Agent über den vollständigen Kontext verfügt, wodurch die Fragmentierung beseitigt wird, die eigenständige KI-Tools weniger effektiv macht.
🎥 Sehen Sie sich dieses Video an, um Weitere Informationen zu erhalten:
Generative vs. agentische KI auf einen Blick
| Aspekt | Generative KI | Agentische KI |
|---|---|---|
| Kernrolle | Erstellt Inhalte auf Anfrage | Maßnahmen ergreifen, um ein Ziel zu erreichen |
| So funktioniert es | Reagiert auf Eingaben | Plan und führt Schritte selbstständig aus |
| Initiativgrad | Reaktiv | Proaktiv |
| Typische Ergebnisse | Text, Bilder, Code, Zusammenfassungen | Fertiggestellte Workflows und Aufgaben-Updates |
| Menschliches Engagement | Erforderlich für jede Eingabeaufforderung | Wird hauptsächlich zur Anleitung oder Überwachung benötigt |
| Am besten geeignet für | Schreiben, Brainstorming, Zusammenfassen | Koordination, Automatisierung, Nachverfolgung |
2. KI in der Robotik, im Gesundheitswesen und in intelligenten Fahrzeugen
In diesem Jahr wurde /AI verkörpert und ging über Software hinaus in die physische Welt über. Roboter begannen, verbale Anweisungen entgegenzunehmen. Wearables lieferten Live-Daten für Pflegeentscheidungen. Autos trafen mehr Entscheidungen selbstständig.
Als KI physisch wurde, verlagerten sich die schwierigsten Probleme von „Kann das Modell dies leisten?“ zu „Können Teams alles rund um das Modell verwalten?“ Als Ergebnis sahen wir auch immer mehr KI-gestützte Projektmanagement-Tools für Teams im Gesundheitswesen, in der Technologiebranche und in der Automobilindustrie auf den Markt kommen.
🤖 Robotik und Automatisierung
Fabrikhallen und Lagerhäuser wurden in diesem Jahr durch den Einsatz humanoider Roboter und kollaborativer Roboter (Cobots), die Seite an Seite mit menschlichen Teams arbeiten, deutlich intelligenter:
- In Japan hat Seven-Eleven in Zusammenarbeit mit Telexistence humanoide Roboter entwickelt, um den Arbeitskräftemangel im Einzelhandel und in der Logistik zu bekämpfen.
- Im industriellen Umfeld begannen Unternehmen wie Accenture und Schaeffler mit dem Testen von Flotten universell einsetzbarer humanoider Roboter in digitalen Fabrikzwillingen, was auf Pilotprojekte hindeutet, bei denen Roboter bei Inspektionen, Transporten und Routineaufgaben in Fabrikhallen und Lagerhäusern helfen.
Dank der Konvergenz von generativer KI und Robotik können Sie nun komplexe Maschinen mit einfachen Befehlen in natürlicher Sprache steuern.
Ein Schlüssel-Durchbruch in der Robotikforschung des Jahres 2025 war der Aufstieg von Vision-Language-Action-Modellen (VLA) wie Helix und Gemini Robotics. Diese Modelle kombinieren visuelle Wahrnehmung mit Sprachverständnis, sodass Roboter Anweisungen in natürlicher Sprache interpretieren und entsprechend handeln können, indem sie ihre Bewegungen koordinieren.
💡 Profi-Tipp: Für Betriebs- und Produktteams, die diese Hardware- und Software-Initiativen verwalten, kann die Koordination zwischen Technik, Fertigung und Logistik ein Albtraum sein. Verpasste Termine und Missverständnisse führen zu kostspieligen Verzögerungen.
Verwalten Sie komplexe Projekte von Anfang bis Ende mit ClickUp. Verfolgen Sie Hardware-Spezifikationen, verwalten Sie Phasen-Genehmigungen und fassen Sie umfangreiche technische Dokumentationen für nicht-technische Stakeholder mit ClickUp for Product Teams zusammen!
⌚️ Gesundheitswesen und Wearables
Im Gesundheitswesen beschleunigte KI alles, von der Arzneimittelentwicklung bis hin zu personalisierten Behandlungsplänen. Wearables und Überwachungsgeräte generierten kontinuierlich Patientendaten, während KI-Modelle dabei halfen, Risiken zu erkennen, Behandlungen vorzuschlagen oder ForschungsWorkflows zu beschleunigen. Das Ziel war nicht, Ärzte zu ersetzen, sondern bessere und schnellere Entscheidungen zu unterstützen.
- Intelligente Wearables werden nun mit fortschrittlichen Algorithmen zur Früherkennung von Krankheiten kombiniert. Forscher haben gezeigt, dass KI-Modelle, die mit Wearable-Daten (wie Apple Watch-EKGs) trainiert wurden, strukturelle Herzerkrankungen mit hoher Genauigkeit erkennen können.
- Hersteller von Wearables führten Geräte wie den Evie Smart Ring ein, dessen KI-Chatbot mit mehr als 100.000 medizinischen Fachzeitschriften trainiert wurde. Er soll Gesundheitsratschläge auf der Grundlage von peer-reviewten Daten statt allgemeiner Ergebnisse liefern.
💡 Profi-Tipp: Teams im Bereich Gesundheitstechnologie stehen vor einer schwierigen Gratwanderung: Sie müssen schnell innovativ sein und gleichzeitig strenge Compliance-Vorschriften wie HIPAA einhalten. Herkömmliche Projekt-Tools bieten oft nicht die Sicherheit und Flexibilität, die für diese sensible Arbeit erforderlich sind.
Führen Sie klare Aufzeichnungen darüber, wer wann auf was zugegriffen hat, und verwalten Sie Projekte mit Sicherheit mit den erweiterten Berechtigungskontrollen und Prüfpfaden von ClickUp. Erhalten Sie die Dokumentation, die Sie für die Einhaltung von Vorschriften benötigen, mit den Prüfprotokollen von ClickUp, die detaillierte Ereignisdaten liefern und alles von Benutzeranmeldungen bis hin zu Änderungen in Benutzerdefinierten Feldern verfolgen.
Autonome Fahrzeuge
Autonome und halbautonome Fahrzeuge wurden 2025 weiter verbessert, insbesondere in kontrollierten Umgebungen wie Autobahnen und städtischen Pilotzonen.
- Alphabet's Waymo war weiterhin führend bei der Einführung von Robotaxis, vergrößerte seine Flotte auf rund 2.500 Fahrzeuge und hat wöchentlich Hunderttausende von bezahlten Fahrten in Städten wie San Francisco, Phoenix und Los Angeles abgeschlossen. Bis zum Jahresende hat das Unternehmen mehr als 14 Millionen Fahrten durchgeführt, mehr als dreimal so viele wie 2024 insgesamt.
- Kleinere Anbieter wie Zoox und Avride haben ihre Dienste ebenfalls in ausgewählten Städten ausgeweitet, was zeigt, dass es sich hierbei nicht nur um eine Waymo-Geschichte handelt, sondern um einen breiteren Wandel hin zu autonomen Ride-Hailing-Netzwerken.
- Tesla nahm seinen Robotaxi-Dienst in Austin, Texas, in Betrieb und testete vollständig fahrerlose Fahrten auf öffentlichen Straßen.
Hinter den Kulissen basieren diese Systeme auf mehreren KI-Ebenen, die zusammenarbeiten. Sie nehmen die Welt wahr, sagen Verhalten voraus, planen Handlungen und führen Entscheidungen in Echtzeit aus.
3. Der Aufstieg des unstrukturierten Datenstapels
🧠 Interessante Tatsache: Schätzungen zufolge wurden 90 % der weltweiten Daten allein in den letzten zwei Jahren generiert. Allein im Jahr 2025 werden weltweit voraussichtlich 181 Zettabyte an Daten generiert. Ein Zettabyte entspricht 1000 Exabyte, einer Milliarde Terabyte oder einer Billion Gigabyte!
Man kann mit Sicherheit sagen, dass die meisten Unternehmen im Jahr 2025 keinen Mangel an Daten hatten. Tatsächlich waren sie davon geradezu überschwemmt. Das Problem war, wo diese Daten gespeichert waren. Der Großteil der Unternehmensinformationen war verstreut in Dokumenten, E-Mails, Chat-Threads, Notizen zu Meetings und Aufzeichnungen zu finden. Nicht in ordentlichen Zeilen und Spalten. Und nicht an einem Ort.
Dies wurde zu einem echten Problem, als Teams versuchten, KI bei der Arbeit einzusetzen. KI-Tools können zwar schnell Antworten generieren, aber ohne Zugriff auf diese unübersichtlichen, unstrukturierten Informationen mangelt es diesen Antworten oft an Kontext oder Genauigkeit. Sie erhalten vielleicht eine Antwort, aber nicht die richtige.
Gleichzeitig begannen Teams, in Technologien zu investieren, die diese Art von Daten nutzbar machen. Tools, die semantische Suche und bedeutungsbasiertes Abrufen ermöglichen, verzeichneten das schnellste Wachstum unter den KI-Infrastrukturtechnologien. Das Ziel verlagerte sich von der Speicherung von Informationen hin zum tatsächlichen Finden und Nutzen dieser Informationen, wenn sie benötigt werden. Im Jahr 2025 machte KI all diese Informationen endlich in großem Umfang durchsuchbar und nutzbar.
Zu den Technologien, die dies ermöglichen, gehören:
- Vektordatenbanken: Diese spezialisierten Datenbanken speichern Informationen als mathematische Darstellungen und ermöglichen so eine Suche nicht nur anhand von Schlüsselwörtern, sondern auch anhand von Bedeutung und Kontext – ein Markt, der bis 2030 auf 7,34 Milliarden US-Dollar wachsen wird.
- Einbettungsmodelle: Diese wandeln Ihre Texte, Bilder und Audiodateien in durchsuchbare Vektoren um, die von der Datenbank verstanden werden können.
- Wissensgraphen: Diese bilden die Beziehungen zwischen verschiedenen Konzepten und Entitäten ab und helfen der KI zu verstehen, wie Ihre Arbeit eine Verbindung hat.
- Retrieval-augmented generation (RAG): Diese Technik kombiniert Suche mit KI-Generierung, um genaue, fundierte Antworten auf der Grundlage Ihrer tatsächlichen Dokumente zu liefern.
Das Problem der Arbeitsausbreitung
Dieser Trend deckte ein größeres Problem auf: Work Sprawl. Das Wissen war auf zu viele unverbundene tools verteilt, was es sowohl für Menschen als auch für KI schwierig machte, den Gesamtüberblick zu behalten.
Aus diesem Grund begannen viele Teams, auf konvergente KI-gestützte Arbeitsplattformen wie ClickUp umzusteigen. Hier werden Aufgaben, Dokumente, Chats und Dateien zusammengeführt und können als Ganzes durchsucht werden. Wenn Informationen miteinander verknüpft sind, wird KI nützlicher, Antworten werden zuverlässiger und Teams verbringen weniger Zeit mit der Suche und mehr Zeit mit der eigentlichen Arbeit.
📮 ClickUp Insight: Der durchschnittliche Berufstätige verbringt täglich mehr als 30 Minuten mit der Suche nach arbeitsbezogenen Informationen – das sind über 120 Stunden pro Jahr, die durch das Durchsuchen von E-Mails, Slack-Threads und verstreuten Dateien verloren gehen. Ein intelligenter KI-Assistent, der in Ihren Workspace integriert ist, kann das ändern. Hier kommt ClickUp Brain ins Spiel. Es liefert sofortige Einblicke und Antworten, indem es in Sekundenschnelle die richtigen Dokumente, Unterhaltungen und Aufgaben-Details anzeigt – so können Sie mit der Suche aufhören und mit der Arbeit beginnen. 💫 Echte Ergebnisse: Teams wie QubicaAMF haben durch den Einsatz von ClickUp mehr als 5 Stunden pro Woche eingespart – das sind über 250 Stunden pro Jahr und Person –, indem sie veraltete Wissensmanagementprozesse eliminiert haben. Stellen Sie sich vor, was Ihr Team mit einer zusätzlichen Woche Produktivität pro Quartal erreichen könnte!
💡 Profi-Tipp: Mit der KI-Unternehmenssuche von ClickUp finden Sie alles und überall. Vereinheitlichen Sie die Suche über alle Ihre ClickUp-Inhalte hinweg – einschließlich ClickUp Docs, Kommentaren, Aufgaben und Chats – und beziehen Sie sogar Ergebnisse aus verbundenen Apps wie Figma und GitHub ein.
4. Synthetische Daten
Synthetische Daten sind künstlich generierte Informationen, die die Muster realer Daten nachahmen, ohne tatsächlich sensible oder private Details zu enthalten. Sie sind eine leistungsstarke Lösung für das Training von KI-Modellen, wenn reale Daten rar sind oder durch Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO geschützt sind.
- Im Jahr 2025 verbesserte sich die Qualität synthetischer Daten dramatisch, was zu einer breiteren Akzeptanz in missionskritischen Anwendungsfällen führte, von der Generierung von Edge-Case-Szenarien für autonome Fahrzeuge bis hin zur Erweiterung medizinischer Bildgebungsdatensätze ohne Gefährdung des Datenschutzes der Patienten.
- Auch die Marktsignale spiegeln diesen Wandel wider. Im Jahr 2025 hatte der weltweite Markt für synthetische Daten einen Wert von rund 486 Millionen US-Dollar, wobei für die kommenden Jahre ein starkes Wachstum erwartet wird.
5. KI-Hardware und -Infrastruktur
Die unglaublichen Fortschritte der KI im Jahr 2025 wurden durch eine Hardware-Revolution vorangetrieben.
- Der Markt für KI-Chips – darunter GPUs, NPUs und benutzerdefinierte Siliziumchips – wuchs rasant und wurde 2025 auf rund 203 Milliarden US-Dollar geschätzt, da die Nachfrage nach KI-Workloads stark anstieg.
- NVIDIA stellte neue GPU-Architekturen vor, die sowohl das Modelltraining als auch die Inferenz in Rechenzentren beschleunigen sollen. Gleichzeitig führte AMD Rack-Scale-KI-Systeme ein, die für eine höhere Speicherbandbreite und eine einfachere Skalierung in großen Bereitstellungen ausgelegt sind.
Auch Cloud-Anbieter spielten eine große Rolle.
- Auf der re:Invent 2025 kündigte AWS neue benutzerdefinierte Chips und Tools an, mit denen Unternehmen große KI-Modelle effizienter ausführen können.
- Tsavorite Scalable Intelligence meldete Vorbestellungen im Wert von über 100 Millionen US-Dollar für flexible KI-Chips, die eine Vielzahl von Workloads unterstützen.
Zusammen machten diese Fortschritte größere, schnellere KI-Modelle erschwinglicher und praktischer und ermöglichten so alles von autonomen Systemen bis hin zu alltäglichen Analysen für Unternehmen.
6. KI-Governance, Ethik und Regulierung
Mit zunehmender Leistungsfähigkeit der KI wurde die Notwendigkeit einer KI-Governance und -Regulierung immer dringlicher. In diesem Jahr wurden wichtige Rahmenwerke wie das EU-KI-Gesetz ( mit Bestimmungen, die im Februar 2025 in Kraft treten ) und neue Vorschriften in den USA eingeführt, die alle darauf abzielen, eine verantwortungsvolle Entwicklung und Einsatz von KI sicherzustellen.
Zu den Schlüsselbereichen der KI-Governance gehören:
- Risikoklassifizierung: Kategorisierung von KI-Systemen anhand ihres potenziellen Schadenspotenzials
- Transparenzanforderungen: Dokumentation, wie KI-Systeme zu ihren Entscheidungen gelangen
- Bias-Auditing: Aktives Testen von KI-Ergebnissen, um sicherzustellen, dass sie keine unfairen oder diskriminierenden Ergebnisse liefern.
- Menschliche Aufsicht: Aufrechterhaltung eines angemessenen Maßes an menschlicher Kontrolle über risikoreiche KI-Entscheidungen
Für Teams, die KI einsetzen, bringt diese neue Situation erhebliche Herausforderungen mit sich. Sie sehen sich nun mit steigenden Compliance-Anforderungen und unklaren Verantwortlichkeiten konfrontiert. Wer ist verantwortlich, wenn eine KI einen Fehler macht? Wie dokumentiert man den Entscheidungsprozess einer KI für Auditoren?
💡 Profi-Tipp: Erstellen Sie Ihre KI-Governance-Workflows direkt in ClickUp, um Compliance und Risikomanagement zu optimieren. Erstellen Sie ein zentrales Inventar aller KI-Systeme, verfolgen Sie Compliance-Aufgaben, verwalten Sie Risikobewertungen und führen Sie einen vollständigen Prüfpfad – alles in ClickUp. Stellen Sie mit den Berechtigungskontrollen von ClickUp sicher, dass nur autorisierte Mitarbeiter auf sensible KI-Modelle oder Daten zugreifen können. Erhalten Sie vollständige Transparenz darüber, auf welche Informationen Ihre KI zugreift, da ClickUp Brain mit Ihren Daten in Ihrem sicheren Workspace arbeitet.
7. KI und Cybersicherheit
Im Bereich Cybersicherheit erwies sich KI im Jahr 2025 als zweischneidiges Schwert. Einerseits stärkte sie die Abwehr durch schnellere Erkennung von Bedrohungen und Automatisierung der Reaktion auf Incidents. Andererseits bot sie Angreifern neue Möglichkeiten, Schaden anzurichten.
- Durch KI generierte Phishing-E-Mails wurden schwieriger zu erkennen.
- Deepfakes wurden immer überzeugender
- Angriffe, deren Plan früher Tage dauerte, konnten nun innerhalb von Minuten gestartet werden.
Natürlich reagierten die Unternehmen darauf. Eine Branchenstudie aus dem Jahr 2025 ergab, dass 68 % der Unternehmen in KI-basierte Schutzmaßnahmen wie automatisierte Phishing-Erkennungs- und Reaktionssysteme investierten, um diesen Bedrohungen entgegenzuwirken.
💡 Profi-Tipp: Schaffen Sie mit ClickUp gleiche Wettbewerbsbedingungen für Ihr Sicherheitsteam. Verwalten Sie Ihren gesamten Workflow für die Reaktion auf Vorfälle an einem Ort und lösen Sie mit ClickUp Automatisierungen sofort Reaktionspläne aus, wenn eine Bedrohung erkannt wird. Verfolgen Sie wichtige Bedrohungsmetriken in Echtzeit und helfen Sie Analysten mit ClickUp Dashboards und ClickUp Brain dabei, Vorfallberichte und Bedrohungsinformationen schnell zusammenzufassen.
Wie Sie KI-Trends in Ihrem Workflow nutzen können
Die meisten Teams wissen, dass KI wichtig ist. Schwieriger ist es jedoch, sie in die eigene Arbeit zu integrieren, ohne dabei Zeit und Geld zu verschwenden. Die Einführung von KI ohne Plan führt oft zu Verwirrung, einer Überlastung mit Tools und enttäuschenden Ergebnissen.
Der Schlüssel zum Erfolg einer KI-Transformation liegt darin, klein anzufangen und Schwung aufzubauen. Anstatt zu versuchen, das Unmögliche zu erreichen, sollten Sie sich auf wirkungsvolle, risikoarme Anwendungsfälle konzentrieren, die einen unmittelbaren Wert bieten. Konsolidieren Sie Ihre Arbeit auf weniger, besser vernetzte Plattformen, um Ihrer KI den Kontext zu geben, den sie benötigt, um wirklich hilfreich zu sein.
Hier sind einige konkrete Schritte, die Sie noch heute unternehmen können:
- Überprüfen Sie Ihren Tool-Stack: Identifizieren Sie, wo unverbundene tools Informationssilos schaffen.
- Konsolidieren Sie den Kontext: Verlagern Sie Ihre Arbeit auf eine einzige, konvergierte Plattform, auf der Ihre KI das Gesamtbild sehen kann.
- Beginnen Sie mit Zusammenfassungen: Die Verwendung von KI zum Zusammenfassen langer Dokumente oder Meeting-Protokolle ist ein risikoarmer, aber sehr wertvoller Ausgangspunkt.
- Dokumentieren Sie die KI-Nutzung: Führen Sie ein einfaches Protokoll darüber, wo und wie Ihr Team KI einsetzt, um sich auf zukünftige Governance-Anforderungen vorzubereiten.
Diese Schritte helfen Teams dabei, Vertrauen in KI aufzubauen und gleichzeitig unnötige Komplexität zu vermeiden.
Warum die Ausbreitung der KI im Jahr 2025 zu einem Problem wurde
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI gingen viele Unternehmen eher in die Breite als in die Tiefe. Neue Tools wurden schnell hinzugefügt, oft ohne klare Eigentümerschaft oder Strategien. Das Ergebnis war eine zunehmende Zersplitterung der KI: eine wachsende Sammlung unzusammenhängender KI-Tools, -Modelle und -Plattformen, die über verschiedene Teams verteilt waren.
Anfangs fühlte sich das innovativ an. Mit der Zeit wurde es jedoch anstrengend.
Eine ClickUp-Umfrage aus dem Jahr 2025 unter mehr als 1.000 Wissensarbeitern ergab, dass Unternehmen zwar in Dutzende von KI-Tools investierten, die meisten Mitarbeiter jedoch regelmäßig nur ein bis vier davon nutzten. Fast die Hälfte der Teams gab die KI-Tools auf, die sie im vergangenen Jahr eingeführt hatten. Viele Befragte gaben an, dass sie sich gleichgültig – oder sogar erleichtert – fühlen würden, wenn mehrere Tools entfernt würden.
Die Schlussfolgerung war klar: Mehr KI bedeutete nicht automatisch bessere Arbeit.
Der Wandel von der KI-Ausbreitung zur KI-Konsolidierung
Diese Erfahrungen veranlassten die Teams, ihren Ansatz zu überdenken. Anstatt immer mehr Tools zu stapeln, begannen viele Unternehmen damit, KI in Plattformen zu konsolidieren, auf denen bereits Arbeit stattfindet. Kontextbezogene KI wurde zum Leitstern.
Dieser Wandel markierte eine Entwicklung hin zu konvergierten KI-Workspaces: Umgebungen, in denen Aufgaben, Dokumente, Unterhaltungen und Daten zusammenleben und KI direkt in die täglichen Workflows eingebettet ist, anstatt nur oberflächlich darüber gelegt zu werden.
Und ClickUp verkörpert diesen Wandel.
Anstatt KI als eigenständiges Add-On anzubieten, wird sie direkt in den Workspace eingebettet, in dem Teams planen, zusammenarbeiten und Aufgaben ausführen.
| Herausforderung | Traditioneller Ansatz | Konvergierter KI-Workspace (ClickUp) |
|---|---|---|
| Erstellung von Inhalten | Separates KI-Schreibtool | ClickUp Brain generiert im Kontext |
| Meeting-Notizen | Standalone-Transkriptions-App | KI Notetaker erstellt automatisch Aufgaben |
| Wissenssuche | Suche nach mehreren Tools | Enterprise KI Suche über alle Arbeitsbereiche hinweg |
| Automatisierung der Aufgaben | Manuelles Setup über verschiedene Tools hinweg | Automatisierung natürlicher Sprache + Super Agents an einem Ort |
Mit ClickUp können Teams an einem Ort sowohl auf generative als auch auf agentische KI zugreifen.
- ClickUp Brain generiert Inhalte, fasst Arbeiten zusammen und beantwortet Fragen, während Super Agents Aktionen über Aufgaben und Projekte hinweg automatisieren.
- Enterprise AI Search zeigt Informationen aus Dokumenten, Aufgaben, Kommentaren und integrierten Tools wie Google Drive und Figma an, während unternehmensgerechte Kontrollen die Sicherheit und Governance unterstützen.
Dieser Ansatz unterscheidet sich grundlegend vom Jonglieren mit separaten KI-Tools. Er gibt der KI den Kontext, den sie benötigt, um wirklich hilfreich zu sein, und reduziert die Anzahl der Systeme, die Teams verwalten müssen.
Mit ClickUp erhalten Sie ein komplettes KI-gestütztes System für die Produktivität an einem Ort, mit Features wie dem KI-Notizbuch für Meetings, ClickUp Talk to Text für Sprachbefehle und Zugriff auf mehrere große Sprachmodelle, darunter die neuesten Modelle von Claude, Gemini und ChatGPT.
Was dies für die Zukunft der Arbeit bedeutet
Die Zukunft der Arbeit besteht nicht darin, Menschen durch KI zu ersetzen. Es geht darum, die menschlichen Fähigkeiten zu erweitern und die mühsame Arbeit zu automatisieren, die der Innovation im Wege steht.
Teams, die konvergierte KI-Workspaces nutzen, in denen Menschen und KI-Agenten mit vollständigem Kontext zusammenarbeiten, werden diejenigen, die noch mit einem Dutzend unverbundener Tools jonglieren, deutlich übertreffen.
So überwinden Teams Work Sprawl, Context Sprawl und AI Sprawl und beginnen, echten Wert aus KI zu ziehen.
Probieren Sie ClickUp kostenlos aus, um sich selbst davon zu überzeugen.
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Generative KI erstellt auf Anfrage neue Inhalte wie Texte oder Bilder, während agierende KI selbstständig mehrstufige Aufgaben planen und ausführen kann, um ein Ziel zu erreichen.
Für Projektmanager sind die wichtigsten Trends die agentenbasierte KI zur Automatisierung von Koordinationsaufgaben, die Suche nach unstrukturierten Daten zum schnellen Auffinden von Informationen und KI-Governance-Tools zur Gewährleistung einer verantwortungsvollen Nutzung.
Sie können damit beginnen, die KI-Features zu nutzen, die bereits in den Tools integriert sind, die Sie täglich verwenden, wie beispielsweise ClickUp Brain. Konzentrieren Sie sich auf kostenlose oder enthaltene Features für Aufgaben wie das Zusammenfassen von Dokumenten, bevor Sie in spezielle, eigenständige KI-Tools investieren.
Mit Blick auf die Zukunft ist zu erwarten, dass agentenbasierte KI noch leistungsfähiger wird, mehr KI-Verarbeitung auf Edge-Geräten statt in der Cloud stattfindet und sich neue regulatorische Rahmenbedingungen weiter in Form bringen.