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

Bis 2026 betritt die künstliche Intelligenz eine neue Phase – herausfordernder, pragmatischer und weit großmaßstäblicher. Der Markt hat seine Illusionen abgelegt, Geld wird sorgfältiger gezählt und Unternehmen stellen eine einfache Frage: Wo liegt hier der wahre Geschäftswert?

Alle Schlüsseltrends konvergieren an einem Punkt: Die künstliche Intelligenz hört auf, ein Werkzeug zu sein und wird zur Infrastruktur.

Von LLMs zu Agentensystemen

Einer der Schlüsseltrends, der die Branche bereits heute prägt, ist agentic AI. Sie entwickelt sich von einem Hilfsmittel zu einer umfassenden Unternehmenslösung, die von großen Unternehmen weit verbreitet wird. 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 der breiten Öffentlichkeit kaum sichtbar. 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 Data Processing AI und nicht LLMs nannten.

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 von Interesse und 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 ihren Wert schnell, da die Basismodelle dieselbe Funktionalität direkt boten, ohne dass separate Anwendungen erforderlich waren.

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

Vor diesem Hintergrund begann die Verschiebung hin zu Agentensystemen. 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 zur Geschäftsprozessverwaltung und markiert die nächste Stufe in der Evolution der künstlichen Intelligenz.

Marktkonsolidierung und warum nur die Giganten überleben werden

Wir sehen bereits, dass der AI-Agenten-Markt effektiv eine Konsolidierungsphase durchlaufen hat. Eine begrenzte Gruppe von großen Spielern, etwa ein Dutzend Unternehmen, ist aufgetaucht und hat schnell dominante 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 künstlichen Intelligenz: Schlüssellösungen werden von Unternehmen wie Cohere, OpenAI und Google entwickelt. Sie werden nicht nur neue Einsteiger, sondern auch kleinere Spieler, die zuvor Nischensegmente abgedeckt hatten, allmählich verdrängen.

Heute liegt der Fokus der großen Anbieter auf dem Unternehmenssegment. Im gesamten Jahr 2025 setzten sie Agentensysteme in großen Organisationen ein, beginnend mit anwendungsbezogenen 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 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 Prozessverwaltung. Die Rolle des Menschen wird sich auf die Überwachung und die endgültige Entscheidungsfindung verlagern, während AI-Agents Routineaufgaben übernehmen.

Gleiches gilt für andere Unternehmensfunktionen. Zum Beispiel können AI-Agents in großen Banken mit Tausenden von Mitarbeitern Reiseorganisation, Ticketmanagement und Änderungen von Reiseplänen übernehmen, indem sie 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 mehr und mehr Geschäftsprozesse innerhalb von Unternehmensorganisationen abdecken.

Welche Branchen sind am meisten anfällig für AI und Automation

Wenn wir über Technologie im Allgemeinen sprechen, ist bereits klar, dass digitale Werkzeuge und künstliche Intelligenz die Arbeitsabläufe im Rechtssektor neu gestalten. Viele Unternehmen sehen eine verringerte Nachfrage nach traditionellen Rechtsdienstleistungen, hauptsächlich aufgrund der Automatisierung von Routineoperationen. Dies gilt sowohl für kleine Organisationen als auch für große Konzerne, während der Finanzsektor, insbesondere Banken, neue Technologien konservativer 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 auch in Zukunft Entscheidungen treffen und juristische Argumente in Gerichtsverfahren konstruieren, zumindest für die nächsten Jahrzehnte.

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

Heute werden diese Prozesse zunehmend mit AI-Tools und LLMs optimiert. AI hilft dabei, strittige oder sensible Klauseln schnell zu identifizieren, Revisionen 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 endgültige Entscheidungsfindung.

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

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

Wenn wir auf 2026 blicken, werden alle deterministischen Prozesse allmählich auf agentic AI-Systeme umsteigen. Mit deterministisch meine ich Aufgaben, die von strengen Regeln bestimmt sind: Gesetze, Vorschriften, Finanzverfahren und Compliance. In diesem Zusammenhang wird die nächste logische Entwicklung in Richtung Cybersicherheit verlaufen.

Cybersicherheit als die Kehrseite der AI-Automatisierung

Wenn das Volumen verfügbarer Daten wächst und zwischen Systemen aktiver zirkuliert, steigt das Risiko unvermeidlich. Solange Informationen lokal und isoliert gespeichert sind, sind 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. An diesem Punkt stellt sich eine kritische Frage: Wer kann genau eine potenzielle Schwachstelle ausnutzen: das Unternehmen selbst oder der externen 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.

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

All diese Prozesse sind miteinander verbunden: 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 entwickeln, um AI-Infrastrukturen zu schützen, den Zugriff auf Daten zu verwalten und Risiken zu überwachen.

Wohin gehen wir also 2026?

Die Konsolidierung der großen AI/LLM-Anbieter, kombiniert mit zunehmend zugänglichen Systemen, die auf Cybersicherheit und die Fähigkeit zu agentischen Entscheidungen ausgerichtet sind, zeichnet ein Bild. Wir erwarten weniger Hype und mehr praktische Lösungen aus der Branche – die Übernahme von Routineaufgaben und die Automatisierung ganzer Sektoren der Unternehmensentscheidungsfindung.

Die Regel lautet: Wenn es möglich ist, strenge Regeln und Best Practices zu verstehen und zu bestimmen, können AI-Agents damit umgehen. Jetzt, da wir verstehen, wofür diese Technologie tatsächlich gut ist, werden Unternehmen zunehmend ihre Nützlichkeit in verschiedenen Branchen maximieren.