10 KI-Trends, die Sie 2026 im Auge behalten sollten

1. Agentische KI führt das Feld an

KI-Agenten sind autonome Softwareeinheiten, die zur Unterstützung von agentischen KI-Systemen entwickelt wurden und sich auf Automatisierung, Schlussfolgerungen und Anpassung konzentrieren. Agentische KI kann Daten sammeln, planen und mit einem hohen Maß an Autonomie handeln. Agentische Systeme verarbeiten große Mengen an Daten aus der realen Welt, um schnellere und genauere Geschäftsentscheidungen zu treffen, manuelle Fehler zu reduzieren und eine kontinuierliche Optimierung in einem Umfang zu bieten, den Menschen nicht übertreffen können.

Der Markt für autonome KI und Agenten wird laut einem Bericht des Beratungsunternehmens Research Nester jährlich um etwa 40 Prozent wachsen, von 8,6 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 263 Milliarden US-Dollar im Jahr 2035. Im Jahr 2026 werden sich KI-Agenten weiter von einfachen KI-Assistenten zu immer ausgefeilteren virtuellen Mitarbeitern entwickeln, die in der Lage sind, umfassende End-to-End-Geschäftsabläufe mit minimaler menschlicher Anleitung zu erstellen, zu optimieren und zu betreiben. Ein Logistikagent kann beispielsweise Tausende von Lieferungen aufgrund veränderter Wetter- oder Verkehrsbedingungen umleiten, während ein Marketingagent eine Kampagnenstrategie entwerfen, Varianten testen, die beste Version starten und Marketingbudgets in Echtzeit anpassen könnte.

Agentische KI wird sich in Bezug auf Leistung und Genauigkeit weiter verbessern, hochgradig maßgeschneiderte Agenten für bestimmte Branchen anbieten, die als vertikale KI-Agenten bekannt sind, und immer leistungsfähigere Integrationen bereitstellen, die es Agenten ermöglichen, auf ein breiteres Spektrum an Datenquellen, Anwendungen und Systemen zuzugreifen.

2. Standardisierung bei der Messung des KI-IQ

Derzeit fehlt es der KI-Branche an einem Industriestandard für das Benchmarking und den Vergleich von KI-Systemen in Unternehmen. Es gibt zwar einige gängige Benchmarks, darunter GLUE, SQuAD und RACE, aber diese erfassen nur einen begrenzten Querschnitt der KI-Fähigkeiten und können nicht direkt miteinander verglichen werden.

Im Jahr 2024 entwickelten Forscher der Simon Fraser University ein umfassendes Machine Intelligence Quotient (MIQ)-Framework zur Bewertung der Intelligenz autonomer Fahrzeuge. Im Jahr 2026 wird sich der MIQ als Standard-Vergleichsmaßstab für KI-Systeme durchsetzen. Der MIQ umfasst ein zusammengesetztes Bewertungssystem, das über traditionelle Leistungsmessungen hinausgeht und Metriken wie Denkvermögen, Genauigkeit, Effizienz, Erklärbarkeit, Anpassungsfähigkeit, Geschwindigkeit und ethische Konformität in einer einheitlichen Gesamtbewertung zusammenfasst. Durch die Standardisierung von KI-Systemen nach MIQ wird es möglich sein, sowohl intern entwickelte KI-Systeme als auch die von konkurrierenden KI-Anbietern bereitgestellten Systeme zu bewerten und zu vergleichen.

Standardisierte Benchmarks wie MIQ werden für stark regulierte Branchen wie das Gesundheitswesen und den Finanzsektor, in denen Genauigkeit, Erklärbarkeit und andere Faktoren eng mit der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften verbunden sind, unverzichtbar werden. Standardisierte Benchmarks werden KI-Anbieter auch dabei unterstützen, ihre KI-Anwendungen zu optimieren, da sie wissen, dass Unternehmen die Benchmarks beobachten und vergleichen werden, um Entscheidungen über die Beschaffung und den Einsatz von KI zu treffen.

3. KI inspiriert zu proaktiver Governance

KI-Governance ermöglicht es Unternehmen, sicherzustellen, dass ihre KI-Systeme transparent, erklärbar und vorurteilsfrei sind. Da KI in Unternehmen sich von einer Option zu einer Notwendigkeit entwickelt, wird der Bedarf an KI-Governance immer dringlicher und verlagert sich von einer reaktiven Compliance, die lediglich die geltenden regulatorischen Verpflichtungen erfüllt, hin zu einer proaktiven Governance, die eine verantwortungsvolle KI auf operativer Ebene gewährleistet.

Der Druck für KI-Governance und -Regulierung konzentriert sich in erster Linie auf den Regierungs- und Verteidigungsbereich, wo hochsichere KI-Systeme eine strenge Governance erfordern, um sensible Daten zu schützen. Im Jahr 2026 werden KI-Governance und der regulatorische Druck auch in anderen stark regulierten Branchen wie dem Finanzwesen, den Biowissenschaften und dem Gesundheitswesen zunehmen, wo Datenschutz, Ethik und die Minderung von Voreingenommenheit für eine ordnungsgemäße Compliance von entscheidender Bedeutung sind.

Der Bedarf an einer ordnungsgemäßen KI-Governance in Verbindung mit dem Aufkommen neuer KI-Vorschriften treibt das erhebliche Wachstum der KI-Governance voran. Grand View Research prognostiziert, dass der derzeitige Markt für KI-Governance, der für 2025 auf 308,3 Millionen US-Dollar geschätzt wird, bis zum Ende des Jahrzehnts 1,42 Milliarden US-Dollar überschreiten wird.

Die EU hat zum Beispiel den AI Act verabschiedet, der KI nach Risiken kategorisiert und risikoreiche KI-Anwendungen auf Transparenz, menschliche Aufsicht, Datenqualität und Fairness überprüft.

4. Multimodale KI verbessert die menschliche Schnittstelle

Menschen müssen in der Lage sein, effektiv mit KI-Systemen zu interagieren. Für die Mensch-Maschine-Interaktion stehen zahlreiche Modi zur Verfügung, darunter Text, Sprache, Bilder, Video und Ton. Typische Single-Mode-KI-Systeme sind auf eine einzige Eingabemethode beschränkt. Das Problem bei Single-Mode-Eingaben ist der Kontext. Menschliche Interaktionen sind häufig subtiler und komplexer als geschriebene Worte und können Körpersprache, Stimmmodulationen und Mimik umfassen.

Multimodale KI kombiniert mehrere Eingabemodi, sodass KI-Systeme Situationen und Kontexte besser verstehen und eine reaktionsschnellere und genauere KI bieten können. Beispielsweise kann ein Benutzer Bilder oder Videos verwenden und einem KI-Modell eine Situation mündlich erklären, anstatt eine textuelle Beschreibung einzugeben. Das Ergebnis können natürlichere und effizientere KI-Interaktionen sein, die die Benutzererfahrung verbessern und zu besseren Ergebnissen führen.

Die Bedeutung multimodaler KI darf im Jahr 2026 und darüber hinaus nicht übersehen werden. Multimodale KI-Systeme sind für die breite Einführung von KI von entscheidender Bedeutung. Laut Global Market Insights wird der Markt für multimodale KI von 1,6 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 27 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 wachsen, angeführt von maschinellem Lernen (ML), natürlicher Sprachverarbeitung (Natural Language Process, NLP) und Computer Vision.

5. KI steigert die Leistungsfähigkeit von Endgeräten

Zentralisierte KI sammelt Daten und leitet sie über ein Netzwerk an einen zentralen Ort weiter, wo sie verarbeitet und analysiert werden. Die daraus resultierenden Entscheidungen werden dann über das Netzwerk zurückgesendet, um Maßnahmen zu steuern und auszuführen. Da immer mehr KI-Systeme die Netzwerkbandbreite, die Rechenleistung und die Kosten an ihre Grenzen bringen, wird zentralisierte KI zunehmend unhaltbar.

Edge-KI  ist keine neue Idee, wird aber 2026 eine neue Bedeutung erlangen. Edge-KI zielt wie andere Edge-Computing-Technologien darauf ab, Daten dort zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren, wo sie entstehen, und bietet Echtzeitleistung bei minimaler Netzwerkabhängigkeit und Latenz. Edge-Systeme benötigen auch deutlich weniger Netzwerkressourcen, um verarbeitete Daten, wie zum Beispiel KI-Ergebnisse, an zentralisierte Standorte zu übertragen.

Dieser neue Vorstoß für Edge-KI bringt stromsparende KI-fähige Chips auf Endgeräte, die in der Lage sind, aus der Ferne wahrzunehmen, zu denken und zu handeln, während die Datensicherheit und die Privatsphäre der Benutzer gewahrt bleiben. Zu den KI-fähigen Chips gehören der Edge-KI-Beschleuniger Hailo-10H, der KI-Prozessor Kinara Ara-2 und die Anwendungsprozessorfamilie NXP i.MX 95.

Solche KI-Chips sind in Robotern, autonomen Fahrzeugen, Wearables für das Gesundheitswesen und anderen Verbrauchergeräten wie Smartphones eingebettet. Diese KI-fähigen Geräte nutzen einen Bereich des maschinellen Lernens namens TinyML und sind auf die Erstellung kleiner, hochoptimierter ML-Modelle mit geringem Software-Footprint und extrem niedrigem Chip-Stromverbrauch spezialisiert. Lokale KI senkt auch den Stromverbrauch der KI, verringert den Bandbreitenbedarf, insbesondere für kostspielige Dienste wie 5G, und reduziert die Netzwerklatenz für schnellere Reaktionszeiten, die für die KI-Entscheidungsfindung in Echtzeit entscheidend sind.

Der Markt für Edge-KI – der Edge-Geräte, traditionelle Edge-Gateways und Edge-Server umfasst – wird laut dem Beratungsunternehmen Roots Analysis von 24 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 357 Milliarden US-Dollar im Jahr 2035 wachsen.

6. Regulierungen heben Geopatriation und souveräne KI

Die Technologie spiegelt zunehmend die Volatilität und Unsicherheit wider, die in der modernen Weltpolitik vorherrschen. Die Industrie sieht sich seit langem mit zunehmenden regulatorischen und legislativen Maßnahmen wie der EU-DSGVO und dem CCPA konfrontiert, die sich mit Daten-Geopatriation und Datenhoheit befassen, also der Forderung, Workloads und Daten innerhalb der Grenzen der jeweiligen lokalen, regionalen oder nationalen Interessen zu platzieren.

KI-Systeme unterliegen zunehmend ähnlichen Regulierungsbemühungen in Bezug auf Geopatriation und souveräne KI. Diese Bemühungen sollen sicherstellen, dass KI-Systeme geografisch unter der physischen Aufsicht der jeweiligen Regierung bleiben, damit KI-Daten, Infrastruktur und Sicherheit mit den nationalen Interessen in Einklang stehen. Infolgedessen entstehen souveräne Clouds, in denen sensible Daten und KI-Workloads bereitgestellt werden können. Eine Prognose von Gartner für 2024 geht davon aus, dass der Markt für souveräne Cloud-IaaS bis 2028 ein Volumen von 169 Milliarden US-Dollar erreichen wird.

Obwohl die USA die Geopatriation und Souveränität von KI nicht regulieren, zielen der EU AI Act und der in Kanada in Vorbereitung befindliche Artificial Intelligence and Data Act darauf ab, die Sicherheit von KI-Systemen zu gewährleisten.

7. KI erfordert mehr Energieeffizienz und Nachhaltigkeit

Ein wesentlicher limitierender Faktor für das Wachstum und die Einführung von KI ist die Verfügbarkeit und die Kosten von Energie. KI-Training, Iteration und die Verarbeitung von Benutzeranfragen bringen die Stromversorgung an ihre Grenzen. Diese Anforderungen werden nur noch zunehmen, da KI-Systeme weiter entstehen und sich weiterentwickeln, um den Anforderungen der IT auf Produktionsebene gerecht zu werden.

Ein Bericht der Internationalen Energieagentur (IEA) aus dem Jahr 2025 prognostiziert, dass sich der Strombedarf von Rechenzentren weltweit bis 2030 auf etwa 945 Terawattstunden (TWh) mehr als verdoppeln wird, wobei KI der größte Treiber ist – der weltweite Strombedarf von KI-optimierten Rechenzentren wird sich bis 2030 voraussichtlich mehr als vervierfachen.

Es ist zu erwarten, dass ab 2026 die Energieeffizienz von Rechenzentren in Bezug auf Stromversorgung und Kühlung erneut in den Fokus rücken wird, insbesondere bei KI-optimierten Rechenzentren. Diese erneute Aufmerksamkeit für Green Computing muss sich mit Fragen der Energieeffizienz von Hardware, der Nachhaltigkeit und Verfügbarkeit von Energie, der Nutzung mehrerer Energiequellen, der Kosten für Strom und Kühlung, staatlicher Vorschriften, der Widerstandsfähigkeit der Infrastruktur und der nationalen Sicherheit befassen – und zusätzlich die Überlegungen von Investoren und die Markendifferenzierung berücksichtigen.

Die IT-Führungskräfte von morgen können sich nicht mehr allein mit technologischem Wissen begnügen. IT-Funktionen erfordern umfassende Kenntnisse in den Bereichen nachhaltiges IT-Design, Optimierung des IT-Lebenszyklus und CO2-Analyse, um sicherzustellen, dass KI-gestützte Unternehmen ihre Leistungs-, Kosten- und Regulierungsziele erreichen können.

8. KI definiert die Cybersicherheitslandschaft neu

IT-Systeme sind mittlerweile viel zu komplex und integriert, um sich auf herkömmliche Überwachungs-Tools und reaktive Sicherheitsmethoden zu verlassen. KI entwickelt sich rasant sowohl als primäres Angriffsmittel als auch als wirksames Verteidigungsmittel.

Moderne Sicherheitsbedrohungen nutzen zunehmend leistungsstarke KI, um automatisch subtile und überzeugende Formen der Täuschung zu generieren, darunter Phishing, Deep Fakes, Passwort-Hacking und Stimmklonen. Diese neuen Bedrohungen können herkömmliche Sicherheitsmechanismen umgehen – und sogar menschliche Fachleute täuschen. Um diese Bedrohungen zu mindern, können agentische KI-Tools beispielsweise Netzwerke autonom analysieren, potenzielle Schwachstellen finden und ohne menschliches Eingreifen komplexe Angriffe simulieren, um Angriffswege zu identifizieren oder potenzielle Schwachstellen zu erkennen, bevor sie ausgenutzt werden können.

KI wird ab 2026 eine noch wichtigere Rolle in der Cybersicherheit spielen. KI-Modelle können Anomalien identifizieren, Warnmeldungen automatisieren und auf Vorfälle reagieren, lange bevor Bedrohungen eskalieren. KI-gesteuerte Cybersicherheit wird über Zero Trust und starke Authentifizierung hinausgehen. Sie wird Sicherheitsagenten einsetzen, um eine starke proaktive Verteidigung zu bieten, die in der Lage ist, eine Vielzahl von Sicherheitsbedrohungen autonom zu suchen, zu finden und zu mindern. Solche KI-Sicherheitsplattformen werden auch lernen und sich an ständig wechselnde Bedrohungen wie Phishing, Malware und Datendiebstahl anpassen.

Ein weiterer wachsender Sicherheitstrend für 2026 ist der Aufstieg des Confidential Computing. Diese Technologie nutzt geschützte CPUs – eine hardwarebasierte vertrauenswürdige Ausführungsumgebung –, um sensible Daten während ihrer Verarbeitung in verschlüsselter Form zu isolieren und so eine vollständig verschlüsselte Speicher- und Verarbeitungsumgebung zu schaffen. Cloud-Anbieter wie Microsoft, Google und Amazon setzen Confidential Computing ein, da Vertrauen eine entscheidende Voraussetzung für die Datenverarbeitung ist.

9. KI verändert den Arbeitsplatz

KI-Systeme haben bewiesen, dass sie Geschäftsabläufe verbessern können, und dieser Trend wird sich 2026 und darüber hinaus noch beschleunigen. KI-Managementplattformen nutzen Predictive Analytics und Automatisierung, um Arbeitsabläufe autonom neu zu gestalten und zu optimieren, HR-Systeme können die Leistung und Effektivität von Mitarbeitern überwachen, und eine Reihe anderer KI-Systeme können unter anderem die Planung, Kommunikation, Zusammenarbeit, Datenerfassung und -verarbeitung sowie andere alltägliche Geschäftsaufgaben verbessern.

Bei richtiger Implementierung und Verwaltung können KI-Systeme Mitarbeiter von alltäglichen und traditionell fehleranfälligen Aufgaben befreien, sodass sie sich auf wichtigere geschäftliche Anforderungen konzentrieren können.

Die Akzeptanz von KI am Arbeitsplatz ist derzeit jedoch gemischt. Während 85 Prozent der Führungskräfte und 78 Prozent der Manager, die an der Umfrage AI at Work 2025 der Beratungsfirma Boston Consulting Group (BCG) teilgenommen haben, generative KI (GenAI) in ihrer täglichen Arbeit einsetzen, gaben nur 51 Prozent der Mitarbeiter mit Kundenkontakt an, generative KI im Jahr 2025 zu nutzen, was einen leichten Rückgang gegenüber dem Vorjahr darstellt.

Das Vertrauen in KI wächst und die Bedenken nehmen ab, aber die weitere Einführung von KI am Arbeitsplatz wird stark von der Unterstützung durch die Unternehmensführung, geeigneten Tools für die Ausführung von Aufgaben und gründlichen Schulungen abhängen. Ein gut durchdachter Weg zur Umschulung von Mitarbeitern, um die Einführung von KI zu erleichtern und durch KI verdrängte Mitarbeiter neu zu positionieren, kann ebenfalls dazu beitragen, Bedenken gegenüber KI auszuräumen und die Einführung im Jahr 2026 zu fördern.

10. Unternehmen setzen auf unsichtbare KI

Generative KI ermöglicht es Unternehmen jeder Größe, mit wenig mehr als einem Prompt Texte, Musik, Sprache, Videos und 3D-Assets zu erstellen. Die Erstellung von GenAI-Inhalten wird noch schneller und dynamischer werden, sodass Nutzer hochgradig personalisierte Inhalte auf Abruf erstellen können. Ein Bericht von McKinsey and Company geht davon aus, dass GenAI bis zum Ende dieses Jahrzehnts die durchschnittliche Leistungsfähigkeit eines Menschen erreichen wird. Darüber hinaus werden KI-generierte Inhalte zunehmend synthetische Daten umfassen, die für die Softwareentwicklung und -tests, Netzwerksicherheitstests, medizinische Forschung und andere Bereiche erstellt wurden.

Ab 2026 wird die immer leistungsfähigere GenAI für normale Nutzer weniger sichtbar sein, da sie nahtlos in eine Vielzahl von Diensten und Anwendungen integriert wird – ein Trend, der manchmal als unsichtbare KI bezeichnet wird. Unternehmen werden nach neuen Wegen suchen, um ihre KI-Investitionen durch höhere Produktivität, Automatisierung und neue Geschäftsmodelle zu monetarisieren.