Welche AI-Trends werden 2026 dominieren und wohin geht die Technologie?

Im Jahr 2026 tritt die künstliche Intelligenz in eine neue Phase ein – eine Phase, die herausfordernder, pragmatischer und viel umfassender ist. Der Markt hat seine Illusionen abgelegt, das Geld wird sorgfältiger gezählt und die Unternehmen stellen eine einfache Frage: Wo liegt der wahre Geschäftswert?

Alle wichtigen Trends kommen an einem Punkt zusammen: Die künstliche Intelligenz hört auf, ein Werkzeug zu sein, und wird zu einer Infrastruktur.

Von LLMs zu Agentensystemen

Einer der wichtigsten Trends, der die Branche bereits heute prägt, ist die agentic AI. Sie entwickelt sich von einem Hilfsmittel zu einer umfassenden Unternehmenslösung, die von großen Unternehmen weit verbreitet ist. Dies ist die nächste Stufe nach den klassischen LLMs, die für Textgenerierung, Analyse und andere Standardaufgaben verwendet werden.

Historisch blieben solche Technologien lange Zeit innerhalb großer Konzerne und waren für die breite Öffentlichkeit weitgehend unsichtbar. Unternehmen wie Google und Facebook nutzten sie bereits lange vor dem Begriff LLM. Vor zehn Jahren, als ich bei einem internationalen Softwareunternehmen arbeitete, entwickelten und nutzten wir solche Systeme selbst, obwohl wir sie damals Data Processing AI nannten und nicht LLMs.

Der Wendepunkt kam mit der Demokratisierung der künstlichen Intelligenz. Die Entstehung von ChatGPT, Gemini und ähnlichen Produkten machte die künstliche Intelligenz zu einem Massenmarkt-Tool, was zu einem starken Anstieg des Interesses und der Investitionen führte. Allerdings erreichte der Markt schnell seine Grenzen: Innerhalb kurzer Zeit waren fast alle offensichtlichen Anwendungsfälle bereits umgesetzt.

Die meisten Start-ups dieser Ära bauten keine eigenen Modelle, sondern erstellten sogenannte Wrapper – Schnittstellen auf Basis bestehender LLMs. Diese Lösungen verloren schnell ihren Wert, da die Basis-Modelle dieselbe Funktionalität direkt boten, ohne dass separate Anwendungen erforderlich waren.

Diese Ära dauerte etwa ein Jahr. Milliarden von Dollar wurden in solche Produkte investiert, bevor klar wurde, dass die Erwartungen überschätzt worden waren.

Es war vor diesem Hintergrund, dass der Übergang zu Agentensystemen begann. AI-Agents repräsentieren eine komplexere Architektur, in der mehrere spezialisierte Modelle miteinander interagieren, Aufgaben verteilen und Aktionen koordinieren. Dieser Ansatz ermöglicht die Bewältigung komplexer Szenarien, von Reiseplanung bis hin zur Verwaltung von Geschäftsprozessen, und markiert die nächste Stufe in der Evolution der künstlichen Intelligenz.

Marktkonsolidierung und warum nur die Riesen überleben werden

Wir sehen bereits, dass der AI-Agenten-Markt eine Konsolidierungsphase durchlaufen hat. Eine begrenzte Gruppe von großen Spielern, etwa ein Dutzend Unternehmen, hat sich herausgebildet und schnell dominierende Positionen eingenommen.

Dieser Prozess spiegelt weitgehend die Geschichte des E-Mail-Dienstleistungs-Marktes wider, der letztendlich unter die Kontrolle von Microsoft, Google und Yahoo geriet. Eine ähnliche Dynamik entfaltet sich in der agentischen AI: Die wichtigsten Lösungen werden von Unternehmen wie Cohere, OpenAI und Google entwickelt. Sie werden nicht nur neue Marktteilnehmer, sondern auch kleinere Spieler, die zuvor Nischen-Segmente abgedeckt hatten, allmählich verdrängen.

Heute liegt der Fokus der großen Anbieter auf dem Unternehmens-Segment. Im Laufe des Jahres 2025 setzten sie Agentensysteme in großen Organisationen ein, beginnend mit angewandten Aufgaben wie Kundensupport, internen Wissensbasen, Mitarbeiterschulung und Dokumenten-Workflows. Ein typisches Szenario umfasst die Analyse von Unternehmensmaterialien und den Aufbau intelligenter Assistenten, die komplexe Fragen ohne menschliche Spezialisten beantworten können. Zum Beispiel könnten alle technischen Materialien einer Plattform wie Keylabs verarbeitet werden, um es einem Bot zu ermöglichen, jede technische Frage ohne die Notwendigkeit von Live-Experten zu beantworten.

Die Skalierung ist der nächste Schritt auf dieser Reise. In naher Zukunft werden Unternehmenskunden umfassendere Pakete angeboten: von Rechnungswesen und Rechtsberatung bis hin zur Verwaltung von Betriebsprozessen. Die Rolle des Menschen wird sich auf die Überwachung und die endgültige Entscheidungsfindung verlagern, während AI-Agents Routine-Aufgaben übernehmen.

Dasselbe gilt für andere Unternehmensfunktionen. In großen Banken mit Tausenden von Mitarbeitern können AI-Agents Reiseorganisation, Ticket-Management und Änderungen von Reiseplänen übernehmen, externe Dienstleister und Auftragnehmer ersetzen.

Sobald große Anbieter das gesamte Spektrum solcher Dienstleistungen in einem einzigen integrierten Paket anbieten, von einem Reisebüro bis hin zu Finanz- und Rechtsberatung, werden spezialisierte Start-up-Anbieter unkonkurrenzfähig.

Große Spieler müssen den Markt nicht von Grund auf erobern: Sie werden sich horizontal ausdehnen und schrittweise immer mehr Geschäftsprozesse innerhalb von Unternehmen abdecken.

Welche Branchen sind am stärksten von AI und Automatisierung betroffen

Wenn wir über Technologie im Allgemeinen sprechen, ist bereits klar, dass digitale Werkzeuge und künstliche Intelligenz die Arbeitsabläufe im Rechtssektor umgestalten. Viele Unternehmen sehen einen Rückgang der Nachfrage nach traditionellen Rechtsdienstleistungen, hauptsächlich aufgrund der Automatisierung von Routine-Operationen. Dies gilt sowohl für kleine Organisationen als auch für große Konzerne, während der Finanzsektor, insbesondere die Banken, neue Technologien eher konservativ annimmt.

Es ist jedoch wichtig, zwischen Rechtspraxis und Justizsystem zu unterscheiden. In Gerichtsverfahren, in denen ein Anwalt die Interessen eines Mandanten vertritt und verteidigt, bleibt die Rolle des Menschen unverzichtbar. Trotz Experimenten mit der Verwendung von künstlicher Intelligenz in der Rechtspraxis werden Menschen weiterhin Entscheidungen treffen und juristische Argumente in Gerichtsverfahren für die absehbare Zukunft, zumindest für die nächsten Jahrzehnte, konstruieren.

Die Situation ist ganz anders im Wirtschaftsrecht. Fast jeder Geschäftsprozess beinhaltet Rechtsdokumente, von Geheimhaltungsvereinbarungen und Grundverträgen bis hin zu Projektdokumentationen. Zuvor erforderte die Erstellung und Genehmigung dieser Verträge erhebliche Zeit und mehrere Runden von Kommentaren von Rechtsteams auf beiden Seiten.

Heute werden diese Prozesse zunehmend mit AI-Tools und LLMs optimiert. AI hilft dabei, strittige oder sensible Klauseln schnell zu identifizieren, Änderungen vorzuschlagen und sicherzustellen, dass Dokumente den internen Anforderungen eines Unternehmens entsprechen. Als Ergebnis wird der Genehmigungszyklus erheblich verkürzt und die Rolle des Anwalts verlagert sich auf die Überwachung, strategische Risikobewertung und die endgültige Entscheidungsfindung.

Ähnliche Veränderungen finden im Finanzsektor statt. Bei Aufgaben wie Steuer- und Finanzberichterstattung, die von strengen Regeln und Vorschriften bestimmt werden, hat sich die künstliche Intelligenz als besonders effektiv erwiesen. Viele Unternehmen nutzen bereits solche Lösungen, um Berechnungen zu automatisieren, Berichte zu erstellen und die operative Genauigkeit zu verbessern.

Letztendlich ersetzt die Technologie nicht so sehr die Spezialisten, sondern verändert die Art ihrer Arbeit: Routine-Operationen werden automatisiert, während der Fokus auf analytische, manageriale und strategische Aufgaben verlagert wird, bei denen menschliche Expertise nach wie vor von entscheidender Bedeutung ist. Ich habe dies sehr deutlich im Jahr 2025 in den Anfragen von Keymakr beobachtet: Wir sahen eine erhebliche Anzahl von Anfragen im Zusammenhang mit Datenlösungen in der Finanz- und Rechtsbranche.

Wenn wir in das Jahr 2026 blicken, werden alle deterministischen Prozesse allmählich zu Agentensystemen übergehen. Mit deterministisch meine ich Aufgaben, die von strengen Regeln bestimmt sind: Gesetze, Vorschriften, Finanzverfahren und Compliance. In diesem Kontext wird die nächste logische Entwicklungslinie die Cybersicherheit sein.

Cybersicherheit als die Kehrseite der AI-Automatisierung

Wenn das Volumen der verfügbaren Daten wächst und zwischen Systemen aktiv zirkuliert, steigt das Risiko unvermeidlich. Solange die Information lokal und isoliert gespeichert ist, ist sie relativ geschützt. Sobald jedoch ein kontinuierlicher Datenaustausch zwischen Datenbanken, AI-Modellen und -Agenten beginnt, erweitert sich die Angriffsfläche stark.

Moderne AI-Systeme erfordern kontinuierlichen Zugriff auf Daten. Damit Agentensysteme funktionieren und Sprachmodelle Informationen analysieren und Entscheidungen treffen können, müssen Daten regelmäßig aus internen Repositorien extrahiert und in externe Rechenumgebungen übertragen werden. Zu diesem Zeitpunkt stellt sich eine kritische Frage: Wer kann genau eine potenzielle Schwachstelle ausnutzen: das Unternehmen selbst oder der externe AI-Anbieter, auf dessen Infrastruktur es angewiesen ist?

Wenn ein großer Anbieter eine Schwachstelle hat, könnte ein Angreifer nicht nur auf seine Systeme, sondern auch auf die Daten zahlreicher Kundenunternehmen zugreifen. Ohne diese externe Abhängigkeit würde dieser Angriffsweg möglicherweise nicht existieren.

So erweitert die Einführung von AI den Umfang der Cyberrisiken erheblich. Dies schafft Chancen für gezielte Angriffe und ein breites Spektrum von Akteuren, die mit Schwachstellen arbeiten, von bösartigen Akteuren bis hin zu Sicherheitsexperten und proaktiven Verteidigungsteams.

All diese Prozesse sind miteinander verknüpft: Das Wachstum der AI-Automatisierung erhöht die Anforderungen an die Cybersicherheit, was wiederum die Entstehung neuer Lösungen und Unternehmen stimuliert. Bereits heute sehen wir eine Welle von Start-ups, die Tools zur Sicherung von AI-Infrastrukturen, zur Verwaltung des Datenzugriffs und zur Überwachung von Risiken entwickeln.

Wohin gehen wir in 2026?

Die Konsolidierung der großen AI/LLM-Anbieter, kombiniert mit immer zugänglicheren Systemen, die auf Cybersicherheit und die Fähigkeit zur Entscheidungsfindung ausgerichtet sind, zeichnet ein Bild. Wir erwarten, weniger Hype und mehr praktische Lösungen aus der Branche zu sehen – Lösungen, die Routine-Aufgaben übernehmen und ganze Branchen der Unternehmensentscheidungsfindung automatisieren.

Die Regel lautet: Wenn es möglich ist, strenge Regeln und Best Practices zu verstehen und zu bestimmen, können AI-Agents dies übernehmen. Jetzt, da wir verstehen, wofür diese Technologie tatsächlich gut geeignet ist, werden Unternehmen ihre Nützlichkeit immer mehr über verschiedene Branchen hinweg maximieren.