Taiwans wichtigste KI-Themen 2025: Worauf Marketingteams und Entwickler achten sollten

Der Maßstab ist bewusst pragmatisch: Welche Themen tauchen in taiwanischen, traditionell-chinesischen Unternehmensquellen wiederholt auf? Welche bewegen sich vom Experiment in Richtung Einführung? Und welche betreffen nicht nur IT, sondern auch Marketing, Produkt, Betrieb und Softwareentwicklung?

Überblick: 9 KI-Themen, die 2025 besonders wichtig werden

Für Marketingteams: Aus Generatoren werden steuerbare Prozesse

1. Generative KI als Content-Workflow

Für Marketingteams bleibt generative KI der niedrigschwelligste Einstieg. Der Schwerpunkt verschiebt sich aber weg vom einzelnen Prompt und hin zum wiederholbaren Prozess. iThome berichtet, dass der taiwanische Dienstleistungssektor besonders aktiv mit GenAI arbeitet; 16 % der Unternehmen in diesem Sektor setzen generative KI bereits in produktiven Umgebungen ein.

Praktisch heißt das: Texte, Serviceantworten, Social-Media-Posts, E-Mail-Kampagnen, Produktbeschreibungen und interne Wissensaufbereitung sollten nicht als Einmalaufgaben verstanden werden. Interessant wird KI dort, wo Briefing, Generierung, Prüfung, Freigabe und Nachverfolgung zu einem belastbaren Workflow werden.

2. AI Agents für Marketing-Automatisierung

AI Agents sind ein gemeinsames Thema für Marketing, Produkt und Engineering. Das INSIDE-Whitepaper für 2025 beschreibt einen klaren Wendepunkt: Unternehmen wollen nicht mehr nur mit KI „chatten“, sondern sie Aufgaben erledigen lassen; AI Agents werden dort als „digitale Mitarbeitende“ beschrieben, die wahrnehmen, planen, handeln und reflektieren können.

Für Marketing bedeutet das: Der nächste Schritt ist nicht nur ein Tool, das einen Post formuliert. Relevanter ist ein System, das Daten liest, Aufgaben plant, Inhalte erstellt, Folgeprozesse auslöst und an kritischen Punkten eine menschliche Prüfung einholt. Technisch können AI Agents über Wissensgraphen, RAG und API-Abfragen zusätzliche Informationen beschaffen und verarbeiten.

3. Multimodale Inhalte und Asset-Prozesse

CIO Taiwan zitiert IDC mit der Einschätzung, dass Multimodalität 2025 zu den zentralen GenAI-Trends für Unternehmen gehört: Bevorzugt werden Modelle, die unterschiedliche Informationsformen wie Bilder, Video und Text gemeinsam verarbeiten können.

Für Marketing ist das unmittelbar relevant. Content-Strategie endet nicht bei Text. Produktseiten, Anzeigenmotive, Kurzvideo-Skripte, Servicewissen und Social Visuals können künftig stärker in einem gemeinsamen Prozess geplant, produziert, geprüft und wiederverwendet werden.

4. ROI, Budgetsteuerung und Halluzinationsrisiken

Je näher KI an den produktiven Betrieb rückt, desto wichtiger werden Wirkungsmessung und Risikokontrolle. INSIDE spricht einerseits von einem „Budgetnebel“ von 70,9 % und andererseits von einer Vertrauenskrise durch KI-Halluzinationen.

Marketingteams sollten deshalb nicht nur nach der besten Textqualität fragen. Genauso wichtig sind drei Steuerungsfragen: Verkürzt KI tatsächlich die Produktionszeit? Entsprechen die Ergebnisse Marke, Tonalität und Faktenlage? Und lassen sich Kosten bis auf Kampagnen- oder Prozessniveau nachvollziehen? Diese Governance-Fragen entscheiden, ob KI ein Experiment bleibt oder Teil des täglichen Betriebs wird.

Für Entwickler: Vom Modellaufruf zum Systemdesign

1. AI-Agent- und Agentic-AI-Systemdesign

Für Entwicklerinnen und Entwickler liegt der Kern von AI Agents nicht in einer einzelnen guten Antwort, sondern in der Fähigkeit, Aufgaben stabil auszuführen. iThome berichtet, dass Agentic AI gegenüber dem Vorjahr um 20 Prozentpunkte mehr Unternehmen in der Einführung erreicht hat; INSIDE beschreibt AI Agents ebenfalls als Übergang von „Chat“ zu „Handeln“.

Zu den zentralen Engineering-Fragen gehören Tool-Aufrufe, API-Integration, Aufgabenplanung, Zustandsverwaltung, Fehlerbehandlung, Berechtigungen, Observability und menschliche Eingriffspunkte. Genau diese Details entscheiden, ob ein Agent nur als Demo überzeugt oder in Unternehmensprozessen verlässlich läuft.

2. RAG: Retrieval-Augmented Generation

RAG bleibt eines der wichtigsten Basisthemen für Engineering-Teams. iThome führt RAG als GenAI-nahe Technologie mit deutlich wachsender Einführung auf — ein Hinweis darauf, dass Unternehmen weiter daran arbeiten, Modelle mit internen Daten und nachvollziehbaren Quellen zu verbinden.

Wichtige Forschungs- und Umsetzungsthemen sind Datenaufbereitung, Ranking von Suchergebnissen, Quellenbelege in Antworten, Qualitätsmessung sowie der Umgang mit veralteten oder widersprüchlichen Wissensbeständen. Wenn KI vom Chatbot zum Unternehmenseinstieg in Wissen werden soll, führt an RAG oft kein Weg vorbei.

3. KI-gestützte Softwareentwicklung

iThome nennt KI-gestützte Softwareentwicklung ausdrücklich als Feld mit wachsender Einführung und beschreibt Anwendungen von Entwicklungsunterstützung über Debugging bis hin zu Tests.

Für Entwickler heißt das: KI-Coding-Tools sollten nicht nur als bessere Autovervollständigung verstanden werden. Spannender ist die Frage, wie KI Testfälle erzeugt, Fehler analysiert, Refactorings vorschlägt, Dokumentation aktualisiert, Code Reviews unterstützt und Teamwissen über bestehende Systeme bewahrt.

4. AIOps: KI im IT-Betrieb

iThome beobachtet, dass mehr taiwanische Unternehmen im Zuge der GenAI-Welle AIOps einsetzen möchten, um den IT-Betrieb zu optimieren.

Der Wert liegt nicht nur in automatisierten Alerts. AIOps kann Logs, Monitoringdaten, Incident-Historien und Betriebswissen zusammenführen, um Ereignisse zusammenzufassen, Anomalien einzuordnen, mögliche Ursachen vorzuschlagen und Troubleshooting zu beschleunigen. Für Engineering- und SRE-Teams ist das die Ausweitung von KI aus der Entwicklung in den laufenden Betrieb.

5. SLMs, kleine Sprachmodelle und Multi-Modell-Deployments

CIO Taiwan zitiert IDC mit der Einschätzung, dass nicht jedes Unternehmen große Sprachmodelle braucht. Je nach Einsatzfall werden Unternehmen kleine Sprachmodelle — SLMs — flexibler nutzen, und Multi-Modell-Anwendungen werden bei der Entwicklung von KI-Modellen zur Normalität.

Damit verschiebt sich die Engineering-Frage: Nicht nur die Modellrangliste zählt, sondern die Deployment-Strategie. Welche Aufgaben gehen an große Modelle? Welche lassen sich mit kleineren Modellen erledigen? Wann ist Modell-Routing sinnvoll? Und wie werden Kosten und Qualität vergleichbar gemessen? Wer näher an Hardware, Endgeräten oder Infrastruktur arbeitet, kann zusätzlich Edge AI im Blick behalten: Das taiwanische MIC erwartet, dass AI-PCs und AI-Smartphones 2025 schneller in den Markt eindringen und dass der Gang von KI an den Rand des Netzes vielfältigere KI-Chips begünstigt.

Traditionell-chinesische Suchbegriffe, mit denen man starten kann

Wer vor allem taiwanische Quellen in traditionellem Chinesisch verfolgt, sollte diese Begriffe kennen. Sie entsprechen den Themen, die in CIO-Erhebungen, ICT-Trends und AI-Agent-Whitepapers besonders häufig auftauchen.

• 生成式 AI / GenAI — generative KI
• AI Agent / 人工智慧代理人 / 代理式 AI / Agentic AI — KI-Agenten, agentische KI
• RAG / 檢索增強生成 / 企業知識庫問答 — Retrieval-Augmented Generation, Unternehmenswissen
• AI 增強軟體工程 / AI 輔助開發 / AI 測試 — KI-gestützte Softwareentwicklung und Tests
• AIOps / AI 維運 / IT 維運自動化 — KI im IT-Betrieb
• 多模態 AI / Multimodal / 文字圖片影音模型 — multimodale Modelle für Text, Bild und Video
• SLM / 小語言模型 / 多模型應用 / 模型部署選型 — kleine Sprachmodelle und Modellstrategie
• AI 治理 / AI 幻覺 / ROI / 預算控管 — KI-Governance, Halluzinationen, ROI und Budgetkontrolle

Sinnvolle Lernreihenfolge

Marketingteams sollten zuerst ihre GenAI-Content-Prozesse standardisieren, danach AI Agents für Aufgaben- und Tool-Verknüpfungen untersuchen und anschließend multimodale Assets sowie Governance in denselben Ablauf integrieren. Diese Reihenfolge passt zu den beobachteten Mustern: produktiver GenAI-Einsatz im Dienstleistungssektor, wachsendes Interesse an multimodalen Modellen und der Schritt von Chat zu aktionsfähigen AI Agents.

Entwicklerinnen und Entwickler fahren gut damit, zunächst RAG und KI-gestützte Entwicklung zu beherrschen und sich danach tiefer mit Agent-Systemdesign, AIOps und Multi-Modell-Deployments zu beschäftigen. Das entspricht den von iThome genannten Wachstumsthemen sowie der IDC-Einschätzung zu SLMs und Multi-Modell-Anwendungen.

Wer für Produkt oder Einführung verantwortlich ist, sollte nicht zuerst fragen: „Welches Modell ist das stärkste?“ Wichtiger ist ein messbarer Prozess: Was ist der Input? Was soll die KI tun? Wer prüft das Ergebnis? Woran wird Erfolg gemessen? Und was passiert, wenn das System scheitert? Die von INSIDE genannten Budgetunsicherheiten und Halluzinationsrisiken sind genau die Fragen, die beim Übergang von Demo zu Produktbetrieb gelöst werden müssen.

Häufige Fragen

Gibt es in Taiwan eine offizielle KI-Trendrangliste nur für Marketing?

Auf Basis der hier verwendeten öffentlichen Quellen: nein. Verlässlicher ist es, mehrere Perspektiven zusammenzuführen — CIO-Erhebungen, Daten zur Einführung im Dienstleistungssektor, ICT-Trends und AI-Agent-Whitepapers — und daraus Themen abzuleiten, die häufig vorkommen und bereits näher an realen Einführungen liegen.

Warum sind AI Agents, RAG und Multimodalität so wichtig?

AI Agents stehen für den Übergang von „KI antwortet“ zu „KI erledigt Aufgaben“. RAG verbindet Modellantworten mit durchsuchbaren Wissensquellen. Multimodalität bringt Text, Bild, Video und andere Datentypen in gemeinsame KI-Prozesse.

Reicht es für Entwickler, Prompting zu lernen?

Nein. Prompting bleibt nützlich, aber die taiwanischen Unternehmensquellen zeigen deutlichere Engineering-Schwerpunkte: RAG, KI-gestützte Softwareentwicklung, AIOps, Agent-Architekturen sowie SLM- und Multi-Modell-Deploymentstrategien.

Fazit

Taiwans KI-Diskussion 2025 verschiebt sich von der Einzelgenerierung hin zur Prozessintegration. Marketingteams sollten Content-Workflows, Agent-Automatisierung, Multimodalität und Governance verfolgen. Engineering-Teams sollten Agent-Systeme, RAG, KI-gestützte Entwicklung, AIOps und Modell-Deploymentstrategien priorisieren. Zusammengenommen bilden diese Themen den Werkzeugkasten, den Unternehmen brauchen, wenn KI vom Versuchsbetrieb in belastbare Abläufe übergehen soll.