Mit dem Näherrücken von 2026 zeichnen sich tiefgreifende Veränderungen im Bereich KI und Unternehmenstechnologie ab. Die Prognosen führender Lösungsanbieter, Berater und Vordenker zeichnen ein Bild voller Chancen und Herausforderungen. Diese Prognosen betreffen nicht nur Technologietrends, sondern weisen auch darauf hin, wie Unternehmen den Wert von Daten, Infrastruktur und Talenten neu definieren.
KI-Bereitschaft: Vom Schlagwort zur Kerninvestition
Nach Jahren massiver Investitionen stellen Unternehmen allgemein fest, dass nicht die Modellfähigkeiten, sondern der Reifegrad der Daten das eigentliche Hindernis für die Umsetzung von KI darstellt. Guy Adams, Mitbegründer von DataOps.live, weist darauf hin, dass die KI-Bereitschaftslücke bis 2026 zum Hauptgrund für das Scheitern von KI-Projekten und gleichzeitig zum größten Treiber neuer Ausgaben werden wird. Unter KI-bereiten Daten versteht man Daten, die vertrauenswürdig, gut verwaltet (governed) und auf spezifische Anwendungsfälle ausgerichtet sind. Unternehmen werden nicht länger blind KI-Pilotprojekte verfolgen, sondern sich Fähigkeiten wie automatisierte Pipeline-Orchestrierung, Policy-as-Code, kontinuierliche Beobachtbarkeit (Observability) und Qualitätsprüfungen zuwenden. Diese technologischen Mittel können die KI-Bereitschaft operationalisieren und sicherstellen, dass Modelle auf sicherer und zuverlässiger Basis skaliert werden.
Gartner betrachtet DataOps als strategischen Wegbereiter für KI-bereite Daten; seine Kernpfeiler – Automatisierung, Orchestrierung, Beobachtbarkeit, Tests und Governance – werden zu unverzichtbaren Bestandteilen des unternehmerischen Datenlebenszyklus. 2026 werden nur die Unternehmen, die DataOps-Praktiken in jeden Schritt ihrer Datenprozesse integrieren, im KI-Wettbewerb die Nase vorn haben.
KI-Agenten: Aufstieg der digitalen Arbeitskräfte und Governance-Herausforderungen
Tyler Akidau, CEO von Redpanda Data, prognostiziert, dass die Anzahl der KI-Agenten bis 2027 erstmals die der menschlichen Mitarbeiter übertreffen wird – allerdings nur in den kühnsten und operativ reifsten Unternehmen. 2026 werden einige Vorreiter diesem Ziel nahekommen, während die meisten Unternehmen aufgrund schwacher Dateninfrastrukturen oder konservativer Strategien weiterhin auf Chatbot-Ebene verharren. Echte KI-Agenten werden keine Positionen oder E-Mail-Adressen mehr haben, sondern über eine verwaltete (governed) Datenschicht still ihre Arbeit verrichten. Dies zwingt Unternehmen dazu, völlig neue Beobachtbarkeits- und Prüfmodelle zu etablieren, um die Aktivitäten der digitalen Arbeitskräfte zu verfolgen.
In der Zwischenzeit wird die Governance-Krise zu einem der drängendsten Probleme für CEOs und CIOs, da autonome Agenten in Datensystemen massiv proliferieren. Herkömmliche Identitäts- und Zugriffsverwaltung (IAM) sowie rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) können nicht mehr mit Agenten umgehen, die kurze Lebenszyklen haben und sich dynamisch über hunderte von Diensten bewegen. Offene Frameworks und gemeinsame Standards wie MCP (Model Context Protocol) und A2A (Agent-to-Agent) werden schneller Fuß fassen und zur Grundlage der unternehmerischen Kontrollebene werden. Bis Ende 2026 werden Konnektivität, Governance und Kontext-Vorkonfiguration zum Standard in gängigen Datenplattformen gehören, wobei SQL und offene Protokolle nebeneinander existieren und es Menschen sowie Maschinen ermöglichen, sicher in derselben verwalteten Datenebene zusammenzuarbeiten.## Digitales Eigentum und die Vermittlerrolle von Agenten
Carlos Armada, Produktleiter bei name.com, weist darauf hin, dass KI-Agenten zu neuen Vermittlern digitalen Eigentums werden. Da Agenten mehr Aufgaben beim Aufbau und Betrieb des Internets übernehmen, werden Domain- und Hosting-Anbieter definieren, wie Agenten mit dem Internet interagieren. Wenn Maschinen im Namen von Menschen handeln können, wird die Definition von Eigentum, Identität und Sicherheit zu einer zentralen Herausforderung. Die Branche muss klare, transparente Rahmenwerke schaffen, um eine Vertrauensbasis für agentengesteuerte Aktivitäten zu legen. Dies wird das Fundament der Verwaltung digitaler Vermögenswerte im KI-Zeitalter sein.
Das Ende der Software und der Umbau der Infrastruktur
Tiago Azevedo, CIO von OutSystems, skizziert eine Zukunft mit „Agent-as-a-Service“. Der Markt wird voraussichtlich von 5,1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 47,1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 wachsen. Bis 2026 werden Mitarbeiter eine Gruppe von KI-Agenten anweisen, Arbeitsabläufe über Systeme hinweg zu orchestrieren, anstatt zwischen mehreren SaaS-Tabs zu wechseln. Was das Geschäft wirklich vorantreibt, sind wahrnehmbare Ergebnisse, nicht die dahinterliegende Software. Agentische KI und KI-gesteuerte Workloads erfordern eine Infrastruktur mit starker Rechenleistung (CPU/GPU/TPU), leistungsfähigen Netzwerken, skalierbarem Speicher und Sicherheits-Governance-Maßnahmen. Der Markt für unternehmensweite KI-Dateninfrastruktur wird bis 2030 voraussichtlich 7 Billionen US-Dollar erreichen. Unternehmen wie Dell bauen ihre KI-Datenplattformen aus, um Unternehmen dabei zu helfen, verteilte Daten in zuverlässigere KI-Ergebnisse umzuwandeln.
Gleichzeitig glaubt Azevedo, dass agentische KI die Unternehmen wieder humanisieren wird. Da lästige, wiederkehrende Aufgaben von Agenten übernommen werden, können sich Menschen auf Kreativität, Strategie und emotionale Verbindungen konzentrieren. Soft Skills wie Zusammenarbeit, Anpassungsfähigkeit, emotionale Intelligenz und Urteilsvermögen werden wertvoller. Im HR-Bereich beispielsweise kann die Produktivität jedes Mitarbeiters voraussichtlich um 30 % steigen, nachdem Agenten die mühsamen Teile von Onboarding und Verwaltung übernommen haben, und 23 % der Arbeitsplätze werden sich zu neuen Positionen verlagern, die menschliche Talente besser zur Geltung bringen.
ROAI beweisen: Von Quantität zu Qualität
Savinay Berry, Executive Vice President bei OpenText, betont, dass 2026 das Jahr ist, in dem sich die echte KI-Investitionsrendite (ROAI) beweisen muss. Unternehmen müssen nicht mehr mit der Anzahl ihrer KI-Pilotprojekte prahlen. Die echte Rendite zeigt sich darin, ob KI die Release-Zyklen verkürzt, die Systemverfügbarkeit erhöht und die Fehlerbehebungszeit beschleunigt. Nur wenn KI messbare Verbesserungen bei Geschwindigkeit, Qualität und Stabilität bringt, kann sie zu einem vertrauenswürdigen Geschäftsvorteil werden.
Die Balance zwischen Flexibilität und KontrolleMartin Bitzinger, Senior Vice President des Produktmanagements bei Mitel, ist der Ansicht, dass Unternehmensentscheider es leid sind, Hype-Technologien hinterherzulaufen; die zentralen Anforderungen für 2026 sind Flexibilität und Kontrolle.
IDC betrachtet die hybride Architektur als Mainstream-Strategie: Sie verbindet lokale Bereitstellung und Cloud-Technologien und bietet ein Sicherheitsnetz für Geschäftskontinuität und Resilienz.
Eine echte Hybridumgebung, die sich verschiedenen Workloads anpasst und zugleich eine einheitliche Governance wahrt, wird zum Eckpfeiler der IT-Resilienz von Unternehmen.
Ausblick 2026: Pragmatische Innovation
In der Gesamtschau der Expertenprognosen ist das Leitthema der Unternehmenstechnologie 2026 Pragmatismus. KI-Bereitschaft ist kein bloßes Schlagwort mehr, sondern der Taktstock für Dateninvestitionen; KI-Agenten gehen vom Konzept in die Produktion und zwingen die Governance-Rahmenwerke, sich parallel weiterzuentwickeln; die Infrastruktur wird für agentische KI neu aufgestellt, und der Wert von Talenten kehrt zum menschlichen Wesen zurück. Gleichzeitig werden Unternehmen jede Technologieinvestition aus einer strengeren ROI-Perspektive prüfen. Im kommenden Jahr werden jene Organisationen, die Daten, Agenten und menschliche Intelligenz organisch miteinander verbinden, einen Wettbewerbsvorteil erzielen.