10 KI-Themen im Jahr 2026, die Führungskräfte kennen müssen

1. Kontinuierliche Fortschritte bei agentischer und autonomer KI

Im Jahr 2026 ist mit weiteren Fortschritten sowohl bei autonomer als auch bei agentischer KI zu rechnen, da diese Technologien den Übergang von Pilotprogrammen zu produktiven Implementierungen vollziehen. Der Schwerpunkt wird auf fortgeschrittenen Anwendungsfällen liegen, insbesondere im Gesundheitswesen, im Kundendienst und in der defensiven Cybersicherheit.

Diese KI-Anwendungen werden jedoch auch einer verstärkten Kontrolle in Bezug auf Governance und Ethik unterliegen. Bereiten Sie Ihr Unternehmen daher sowohl auf die Technologie als auch auf die Auswirkungen auf das Management vor.

Es ist außerdem wichtig, sich auf eine Transformation der Belegschaft vorzubereiten, die die Schulung und Überwachung von KI-Teams umfasst. Sie müssen Ihre Mitarbeiter in die Lage versetzen, agentische und autonome KI effizient, effektiv und ethisch einsetzbar zu nutzen.

2. Einsatz von Multiagenten-KI-Systemen

Eine der entscheidenden Veränderungen, die die Automatisierung für die IT mit sich brachte, war die Verkettung mehrerer automatisierter Aufgaben zu einer Pipeline orchestrierter Workflows, wodurch die Bereitstellung eines kompletten Systems ermöglicht wurde. In ähnlicher Weise wird das Jahr 2026 eine kollaborative Fähigkeit für agentische KI mit sich bringen, die zunehmend Teams von spezialisierten Agenten priorisiert, die über eine mehrstufige Pipeline zusammenarbeiten, um vollständig ausgebildete Systeme bereitzustellen.

Zu den Vorteilen von Multiagentensystemen gehören:

• abteilungsübergreifende Zusammenarbeit
• Koordination und Konfliktlösung bei mehrstufigen Prozessen
• mehrschichtige Autonomie und eingeschränkte Entscheidungsfindung
• Integration mit zentralen Geschäftsanwendungen, einschließlich CRM- und ERP-Tools

Die richtige Positionierung von Governance, Interoperabilität und Weiterqualifizierung der Mitarbeiter ist unerlässlich, um diese Workflows auf Unternehmensebene zu ermöglichen.

3. Fortschritte bei Sprachmodellen und Open-Source-Modellen

Für 2026 ist eine Fortsetzung des Trends zu vollständigeren und leistungsfähigeren großen Sprachmodellen (Large Language Model, LLM) mit praktischen Geschäftsanwendungen zu erwarten.

Zu den Fortschritten gehören:

• Multimodale LLM-Funktionen, die Text, Bild, Audio und Video für interaktivere und umfassendere Interaktionen nutzen.
• Agentische und autonome Systeme, die eine komplexe Reihe von Aufgaben über eine Pipeline ausführen.
• Weltmodelle, die es KI-Systemen erlauben, ihre Umgebung zu verstehen und zu interpretieren, wodurch umfassendere Funktionen bereitgestellt werden.
• Fortgesetzte Spezialisierung von Agenten und Modellen für bestimmte Branchen und Rollen.

Open-Source-Entwicklung wird weiterhin eine zentrale Rolle bei der Verwendung von Sprachmodellen spielen und Unternehmen eine größere Spezialisierung, Agilität und Flexibilität bieten.

4. Verstärkte Nutzung synthetischer Daten

Synthetische Daten für das Training von KI-Modellen werden mithilfe von Algorithmen, Simulationen und Mustern statt anhand realer Beobachtungen oder Datenquellen generiert. Sie ermöglichen die Datengenerierung für Informationen, die knapp, privat oder teuer sind, und erleichtern so das Training von KI-Modellen. Die Daten können vollständig synthetisch oder eine Mischung aus künstlichen und tatsächlichen Quellen sein. Einige Modelle werden mit synthetischen Informationen trainiert und anschließend anhand realer Daten feinjustiert.

Synthetische Daten befinden sich im Übergang vom Experimentellen zum Praktischen, wobei für 2026 ein deutliches Wachstum in diesem Bereich erwartet wird. Unternehmen können lernen, wie sie synthetische Daten für ihre KI-Modelle generieren und nutzen können, um sich wettbewerbsfähig zu positionieren.

5. Einführung von KI als Partner

Es ist zu erwarten, dass KI sich von einem bloßen Werkzeug neben anderen Anwendungen zu einem Kooperationspartner entwickeln wird. KI in einer Partnerrolle erfordert erhebliche Veränderungen, darunter die folgenden:

• Förderung eines kulturellen und organisatorischen Wandels, um die Technologie anzunehmen und über das Konzept eines Software-Tools hinaus zu erweitern.
• Umstrukturierung der Belegschaft zur Optimierung und Zusammenarbeit.
• Änderung der Qualifikationsanforderungen für neue und bestehende Mitarbeiter, was sich auf die Talentakquise auswirkt.

6. Entwicklung und Einsatz von AISecOps-Teams

Sicherheitsteams, die KI nutzen, werden 2026 digitale Zwillinge und Adversarial Learning einsetzen, um sofortige, umgebungsspezifische Sicherheitsfunktionen bereitzustellen. KI-basierte Bedrohungserkennung und automatisierte Reaktionen werden die Grundlage moderner Sicherheitsimplementierungen bilden.

Um diese Innovationen zu verwirklichen, müssen Unternehmen neue Governance-Anforderungen, die Weiterentwicklung menschlicher Fähigkeiten und neue KI-gesteuerte Angriffsvektoren berücksichtigen. Unternehmen, die diese Ansätze nicht umsetzen, sind anfällig für Sicherheitsvorfälle mit hohen finanziellen und marktbezogenen Kosten.

7. Schwerpunkt auf Nachhaltigkeit

KI bietet Unternehmen transformative Möglichkeiten. Sie wirft jedoch auch Umweltprobleme auf, wie zum Beispiel einen steigenden Energieverbrauch, der zu Compliance-Problemen oder negativer Publicity für Unternehmen führen kann.

Nachhaltigkeit ist ein zentrales Thema in den heutigen IT-Umgebungen. Im Jahr 2026 werden Unternehmen zunehmend unter Druck stehen, Nachhaltigkeit in ihre KI-Strategien zu integrieren. Es gibt verschiedene Möglichkeiten zur Nachhaltigkeit, darunter die folgenden:

• Nachhaltigkeitsziele erreichen
• Erfüllung der Compliance-Anforderungen im Bereich Nachhaltigkeit
• Verbesserung der Effizienz durch die Integration erneuerbarer Energien
• Implementierung energieeffizienter Hardware und nachhaltiger Betriebssysteme
• Einführung umweltfreundlicher Praktiken in Rechenzentren

8. Steigende Erwartungen an ethische KI

Ethische KI wird für Führungskräfte zu einer obersten Priorität. Die Kontrolle durch Investoren, neue Vorschriften, Datenschutzanforderungen und die verantwortungsvolle Nutzung von Daten werden diesen Trend vorantreiben.

Führungskräfte müssen die Erklärbarkeit und Transparenz von KI in ihre Einsatzrahmen integrieren. Unternehmen müssen den verantwortungsvollen und ethischen Einsatz von KI-Technologien nachweisen, um die Erwartungen von Investoren und Verbrauchern zu erfüllen.

9. Globale Entwicklung von KI-Vorschriften

Freiwillige und optionale Initiativen können KI nicht mehr regeln. Stattdessen müssen Unternehmen Rahmenwerke einhalten, die gesetzliche Anforderungen durchsetzen, die sich auf verantwortungsvollen Einsatz, Transparenz und menschliche Aufsicht konzentrieren.

Es gibt mehrere wichtige Regulierungsrahmen, darunter die folgenden:

• EU AI Act. Die Europäische Union hat den AI Act implementiert, um risikobasierte Verpflichtungen für Anbieter und Nutzer von KI-Systemen in der EU durchzusetzen. Es legt Wert auf strenge Genauigkeit, Dokumentation und Transparenz bei umfassender menschlicher Aufsicht.
• ISO/IEC 42001. ISO/IEC 42001 ist eine international anerkannte und zertifizierbare Norm, die den Schwerpunkt auf die Einrichtung, Umsetzung, Aufrechterhaltung und Verbesserung von KI-Managementsystemen für Transparenz und ethische Nutzung legt.
• NIST AI Risk Management Framework. Als weiteres risikobasiertes Rahmenwerk identifiziert, bewertet und verwaltet das NIST AI Risk Management Framework KI-bezogene Risiken, um deren Auswirkungen zu mindern.

Diese Gesetze und Normen dienen als Grundlage für eine verantwortungsvolle und konforme Nutzung von KI. Sie – und andere ähnliche Vorschriften – werden die Strategien, die Beschaffung und den Einsatz von KI-Technologien für Unternehmen weltweit im Jahr 2026 und darüber hinaus regeln.

10. Integration der KI-Governance in Standardprozesse

Die Operationalisierung der KI-Governance umfasst die Konzeption und Implementierung von KI-Governance-Rahmenwerken innerhalb der Unternehmensprozesse. Governance ist nicht länger ein Zusatz oder eine ergänzende Komponente von KI-Implementierungen. Stattdessen wird sie von Grund auf in alle Aspekte der Entwicklung und Implementierung integriert. Sie muss auch messbare Kennzahlen umfassen, die die Compliance belegen.

Im Folgenden sind einige konkrete Initiativen aufgeführt:

• Compliance als Kernanforderung für KI-Implementierungen.
• Fortgesetzte Betonung der menschlichen Aufsicht zur Wahrung von Ethik und Datenschutz.
• KI- und Machine-Learning-Lebenszyklusmanagement, einschließlich Versionierung, Konfiguration und Überwachung.
• Transparenz und Formalisierung der Dokumentation mit Datenherkunft, Erklärbarkeitsberichten, Audits und Überwachung zur Erfüllung gesetzlicher Anforderungen.
• KI-Governance in Bezug auf Datenhoheit unter Berücksichtigung der aktuellen Aufmerksamkeit für Datenmanagement und Datenschutz.

Bonus-Tipp: Steigern Sie die Messbarkeit der KI-Leistung

Unternehmensleiter müssen im Jahr 2026 zunehmend Daten verlangen, die den Wert, die Sicherheit und die Compliance von KI-Systemen im gesamten Unternehmen belegen. Diese Informationen ermöglichen eine datengesteuerte Strategie und sind für die Erfüllung der Compliance-Anforderungen unerlässlich.

Die Daten müssen zeigen, dass die KI in den folgenden Kategorien gute Leistungen erbringt:

• Modellgenauigkeit
• Erklärbarkeit
• Energieverbrauch
• Kapitalrendite
• Compliance
• Ethik und Datenschutz