7 Trends der Datenerfassung für 2025

Wie wird sich die Datenerfassung im Jahr 2025 entwickeln, wenn KI die Technologielandschaft umgestaltet? Von kontextbezogener Datenerfassung über verschiedene Barcodeformate bis hin zu Hybridgerätestrategien – hier finden Sie sieben Trends zur intelligenten Datenerfassung, auf die Sie achten sollten, sowie Expertenwissen von Analysten und Branchenführern.

1. Okay, lassen Sie uns zuerst die KI aus dem Weg räumen

Es ist unmöglich, einen Blog über Technologietrends im Jahr 2025 zu schreiben, ohne auf KI einzugehen. Doch während große Sprachmodelle (LLMs) und GenAI einen Platz in der intelligenten Datenerfassung haben, können wir davon ausgehen, dass 2025 der größte Wert in diesem Bereich von anderen Formen der KI geliefert wird, insbesondere von Computer Vision.

Die zunehmende Rechenleistung und die Möglichkeiten des maschinellen Lernens, die die halsbrecherische Innovation bei GenAI vorantreiben, treiben ähnliche Innovationen bei der Computer Vision voran. Und nicht nur das: Laut Gartners Hype Cycle für KI aus dem Jahr 2024 wird es bei GenAI 2-5 Jahre dauern, bis das Produktivitätsplateau erreicht ist – bei Computer Vision hingegen ist es bereits erreicht.

Regalintelligenz, fortschrittliches Scannen von Barcodes und die Erkennung von gefälschten Ausweisen sind alles Bereiche, in denen KI-gestütztes Bildverarbeitungssystem bereits Geschäftsprobleme löst. Im Jahr 2025 werden wir noch viel mehr darüber hören.

2. Die Datenerfassung wird nicht nur multimodal, sondern auch kontextabhängig sein

Im Jahr 2023 begann man, ernsthaft über multimodale Datenerfassung zu sprechen. Dies hat sich erst 2024 beschleunigt.

Angetrieben durch KI wird dies im Jahr 2025 die nächste Stufe erreichen. Wir werden nicht nur über multimodale, sondern über kontextbezogene Datenerfassung sprechen.

Stellen Sie sich einen Logistikmitarbeiter vor, der in einem Lager einen Barcode auf einem Elektronikpaket scannt. Existiert dieser Strichcode für sich allein? Natürlich nicht – er ist auf ein Etikett gedruckt, das auch Text und andere Strichcodes enthält.

Und nicht nur das: Das gedruckte Etikett ist auf einer dreidimensionalen Verpackung angebracht, die sich in einer physischen Umgebung mit Hunderten von anderen Etiketten und Verpackungen befindet.

Mit anderen Worten: Es hat einen Kontext. Und der Logistikmitarbeiter interagiert nicht einfach mit einem Bildschirm – er nutzt sein Gerät, um reale Objekte zu erfassen.

Die kontextbezogene Datenerfassung analysiert nicht nur multimodale Datenquellen (z. B. Text und Barcodes auf einem Etikett), sondern versteht auch den breiteren Kontext und die Absicht des Benutzers, um eine genauere, vollständigere und nützlichere Sicht auf die Welt zu liefern.

Multimodale KI wird mehr Kontext liefern … Sie ermöglicht intuitivere Interaktionen und verbessert die Genauigkeit der KI-Ergebnisse erheblich.

Oliver Parker, Vizepräsident. Global Generative AI Go-To-Market, Google Cloud

Die verbesserte Scan-Engine in der jüngsten Version des Scandit SDK 7.0 wendet fortschrittliche KI-Algorithmen auf die Kamera des Geräts an, um mehrere Signale zu analysieren, die über die reine Erkennung und Dekodierung von Barcodes hinausgehen.

Durch die Kombination dieser Signale kann das kontextbasierte Barcode-Scannen den gewünschten Barcode konsistent erfassen, selbst wenn das Ziel unzureichend ist oder sich mehrere Barcodes im Sichtfeld befinden.

Das SDK 7.0 enthält auch Smart Label Capture – eine Lösung, die das Scannen von Etiketten vollständig automatisiert. Sie nutzt die multimodale Datenerfassung, um mehrere Barcodes zu scannen und Seriennummern, Gewichte und Verfallsdaten mit nur einem Tastendruck zu drucken.

Smart Label Capture hat einem US-amerikanischen Einzelhändler bereits 1,3 Millionen Dollar gespart, indem er Dateneingabefehler eliminiert hat, die dazu führten, dass er seinen Kunden zu wenig berechnet hat.

3. Es ist ein Strichcode, aber nicht so, wie Sie ihn kennen

Stellen Sie sich einen Strichcode vor.

Woran haben Sie gedacht? Wahrscheinlich an eine Ansammlung vertikaler schwarz-weißer Linien, die Sie jeden Tag auf Produktverpackungen sehen.

Ihre Vorstellung davon, woraus ein Strichcode besteht, wird sich im Jahr 2025 wahrscheinlich erweitern. Im Zuge der GS1 Sunrise 2027-Initiative werden UPC- und EAN-Barcodes auf Produktverpackungen durch Data Matrix- oder QR-Codes ergänzt (oder sogar ersetzt).

Sie werden auch immer mehr elektronische Regaletiketten (ESLs) sehen. Diese verwenden nach wie vor UPC- oder EAN-Codes, werden aber in winziger Größe und ohne die aufgedruckten Zahlen angezeigt.

Diese neuen Barcodetypen bieten große Vorteile. Data-Matrix- und QR-Codes dienen den traditionellen Zwecken der Produktidentifizierung und Rückverfolgbarkeit, können aber viel mehr Informationen speichern. Elektronische Regaletiketten ermöglichen es Einzelhändlern, dynamische Preisaktualisierungen in Echtzeit vorzunehmen.

Während herkömmliche Barcodes für grundlegende Aufgaben ausreichen, ermöglichen QR-Codes umfangreichere Interaktionen, z. B. das Angebot von Aktionsrabatten oder die Anzeige von Produktbewertungen direkt beim Kunden.

Jess Grisolia, Scandit, in Retail Insight Network

Unterschiedlichere Barcodetypen sind jedoch mit Herausforderungen verbunden. Barcode ist nicht gleich Barcode, und Barcode-Scansoftware ist nicht gleich Barcode.

Ihre Barcode-Scansoftware ist vielleicht in der Lage, einen EAN-Code in voller Größe bei gutem Licht zu dekodieren. Aber kann sie auch einen winzigen Barcode auf einer ESL, einen fluoreszierenden Postbarcode auf einem Umschlag oder einen datenintensiven Aztekencode auf einem Zugticket, das auf dem Smartphone-Bildschirm eines Fahrgastes angezeigt wird, zuverlässig scannen?

Die Barcode-Scansoftware des Jahres 2025 muss in der Lage sein, mehrere verschiedene Barcodes mit einem einzigen Gerät genau und flexibel zu dekodieren. Dies ist ein weiterer Bereich, in dem Fortschritte in der KI-gestützten Computer Vision eine große Rolle spielen werden.

So hat beispielsweise CTT, Portugals erster und ältester Postdienstleister, vor kurzem die Fähigkeit zum Scannen fluoreszierender Barcodes (die bisher nur von speziellen Sortiermaschinen erfasst werden konnten) in seine Mobilitäts-App für die letzte Meile integriert.

4. Datenerfassung untermauert Transparenz und Vertrauen

Es wird erwartet, dass die Verbraucher im Jahr 2025 noch mehr Wert auf Transparenz legen werden. Dies gilt insbesondere für die jüngeren Generationen.

Echte Transparenz in der Lieferkette, bei der sozialen Verantwortung der Unternehmen, der Preisgestaltung, den Produktinformationen, der Nachhaltigkeit und vielem mehr wird im Jahr 2025 die Markentreue stärken. Dies wiederum hängt davon ab, ob es gelingt, die physischen Produkte, die die Verbraucher kaufen, mit digitalen Informationen zu verbinden. Die Datenerfassung ist die Voraussetzung für diese Verbindung.

Mit der kostenlosen Yuka-Mobil-App können die Verbraucher Barcodes von Produkten scannen und erhalten sofortige Bewertungen des Nährwerts von Lebensmitteln oder der Gesundheit von Kosmetikinhaltsstoffen.

Die intuitive und reibungslose Datenerfassung ist alles andere als eine unwichtige Funktion, sondern untermauert das gesamte Wertversprechen von Yuka. Smart data capture funktionen sind unerlässlich, um Produkte schnell und genau zu identifizieren und sie mit Datenbankinformationen abzugleichen – einer der Gründe, warum Yuka ein früher Anwender des kontextbasierten Barcode-Scannens ist.

Dies ist nur ein Beispiel dafür, wie die Datenerfassung die Transparenz im Jahr 2025 unterstützen wird.

Die Bewertung der Yuka-App ist ein wichtiger Faktor für die Kaufentscheidung der Verbraucher. Wir haben eine entscheidende Rolle bei den Bemühungen der Industrie gespielt, Salz, Zucker und Zusatzstoffe in Lebensmitteln zu reduzieren. Wir sind ein Teil des großen Ganzen.

François Martin, CTO und Mitbegründer von Yuka

5. Flexibilität ist der Name des Spiels

Obwohl für 2025 ein stabiles globales Wirtschaftswachstum prognostiziert wird, gibt es laut OECD auch erhebliche Risiken und Unsicherheiten. In der Datenerfassung wird dies die Unternehmen vor großen Automatisierungsprojekten und Hardware-Investitionen zurückschrecken lassen und sie zu flexiblen Datenerfassungslösungen drängen.

Es ist zu erwarten, dass man sich stärker darauf konzentrieren wird, aus bestehenden Hardware-Investitionen neue Werte und Effizienzgewinne zu erzielen. Neue Software-first-Ansätze ermöglichen es Unternehmen, fortschrittliche Datenerfassungsfunktionen einzusetzen, ohne die Hardware aufzurüsten.

Halbautomatische Lösungen, die den Mitarbeitern und den Kunden die Arbeit erleichtern, werden ebenfalls der Vollautomatisierung vorgezogen. Wearables (wie der Apple Vision Pro, siehe unten), intelligente Einkaufswagen und intelligente Regale bieten alle Elemente der Automatisierung, ohne dass große Hardware-Projekte erforderlich sind.

6. Die Datenerfassung löst sich von Smartphones und Handheld-Computern

Im Jahr 2025 bricht eine neue hybride Ära an – eine Ära, in der fest installierte Kameras, Drohnen, Wearables und Roboter im Einklang mit Smartphones und Handheld-Computern arbeiten.

Stellen Sie sich vor, dass intelligente Kameras die Regale im Einzelhandel rund um die Uhr überwachen, während die Handheld-Geräte der Ladenmitarbeiter sie über dringende Nachbestellungen informieren. Mit intelligenten “Co-Pilot”-Systemen, die gegen die Datenflut ankämpfen, können Unternehmen auch sicherstellen, dass sich ihre Mitarbeiter auf wichtige Aufgaben konzentrieren, anstatt in Warnmeldungen zu ertrinken.

Unternehmen werden diesen hybriden Ansatz auch nutzen, um klein anzufangen und den ROI nachzuweisen, bevor sie zu ehrgeizigeren Umgestaltungen übergehen.

Um hier erfolgreich zu sein, geht es nicht nur um das Sammeln von Daten, sondern um die Orchestrierung dieser verschiedenen Technologien, damit sie nahtlos zusammenarbeiten.

7. Die Datenerfassung wird eine Waffe im Wettrüsten der Cybersicherheit sein

Und schließlich besteht kein Zweifel daran, dass sich im Jahr 2025 das technologische Wettrüsten zwischen Unternehmen und bösartigen Akteuren verschärfen wird.

In der Welt der Datenerfassung wird das offensichtlichste Beispiel dafür die zunehmende Einführung automatisierter Identitätsüberprüfungen sein. Die manuelle Identitätsüberprüfung wird mit den immer leichter erhältlichen gefälschten Identitätsdokumenten und den strengeren Datenschutz- und Compliance-Anforderungen nicht mithalten können.

In der vernetzten Welt von heute waren robuste Authentifizierung und Identitätsnachweise noch nie so wichtig wie heute… Die Zunahme von Datenschutzverletzungen, raffinierten Phishing-Angriffen und das Aufkommen von Fälschungen hat die Dringlichkeit zuverlässiger Identitätsprüfungsmechanismen noch verstärkt.

Steven Dickens und Keith Kirkpatrick. Futurum

Schlussfolgerung: Die Datenerfassung wird zu einem strategischen Vorteil

Lange Zeit war die Datenerfassung eine übersehene Fähigkeit innerhalb des IT-Betriebs. Jetzt, wo sie intelligent gemacht und durch KI neu belebt wurde, wird sie im Jahr 2025 zu einem strategischen Vermögenswert, der Wertschöpfung und Widerstandsfähigkeit an der Frontlinie einbettet.

Die Verknüpfung von digitalen und physischen Bereichen ist ein zentraler Bestandteil der digitalen Transformation eines jeden Unternehmens. Softwarebasierte Lösungen für das Scannen und die fortschrittliche Datenerfassung stellen einen wertvollen Kanal dar, der es Unternehmen ermöglicht, das allgegenwärtige Smartphone und andere intelligente mobile Geräte mit integrierten Kameras in leistungsstarke Datenerfassungslösungen zu verwandeln. Diese Software hat sich erheblich weiterentwickelt und unterstützt neben der Text-, Objekt- und Bilderkennung auch Funktionen wie kontinuierliches und mehrfaches Scannen.

VDC-Forschung, 2024