Michael Witzenleiter und Jean-Luc Winkler 💡 ordnen in Folge #89 die Predictions 2026 entlang zweier Perspektiven: Top AI Voices aus Social Media und die großen Anbieter-LLMs im direkten Vergleich. In dieser Episode: weniger Tech-Showcase, mehr Realitätscheck – mit klaren Linien bei Agenten, Governance, Infrastruktur und dem ROI-Druck in Unternehmen.
Agentic AI: Vom „Prompten“ zur operativen Ausführung
„KI wird vom Werkzeug zum autonischen Akteur: Agentic AI, souveräne Plattformen, synthetische Daten und GEO verändern Prozesse, Softwareentwicklung und Entscheidungsmodelle“ (Reply KI Trends 2026). Damit wird 2026 zum Kipppunkt, an dem „Agenten statt nur Chatbots“ zum Leitmotiv werden (Telekom TechBoost Predictions). Der Wandel lässt sich als Abkehr von der klassischen „Prompt Box“ lesen: „2026 markiert den endgültigen Wandel von der KI als reaktives Werkzeug hin zu einem autonomen Partner“, während orchestrierte Agenten-Systeme im Hintergrund komplexe Aufgaben als echte „Process-Worker“ übernehmen, so Kiki Wöhl. Entscheidend ist dabei weniger der einzelne Output als die Fähigkeit, Handlungen im System auszuführen: „Der Wandel geht von ‚eine Aktion vorschlagen‘ zu ‚direkte Ausführung ermöglichen – mit Aufsicht durch Mitarbeitende‘“, verbunden mit der neuen Leitfrage: nicht mehr Kosten sparen, sondern Transformation vorantreiben, prognostiziert Paul Tepfenhart.
Dass es um echte Handlungsfähigkeit geht, wird in den Prognosen direkt benannt: „Meine Prognose für 2026 ist einfach: Agentic AI ist … Systeme, die in der Lage sind, zu handeln und zu reagieren, um komplexe Ziele zu erreichen“ (Oliver Parker). Und wenn „2026 geht KI in die Prozesse: Agenten bringen Produktivität“, dann entscheidet Vorbereitung über Wirkung: „wer jetzt Skills und Kultur aufbaut, skaliert Wirkung – wer nur Prompts macht, verpasst Wertschöpfung“ sagt Oliver Ewinger.
AI-Native Enterprise: Apps, Daten und Spezialisierung statt Modell-Fetisch
Ein Teil der Dynamik ist erstaunlich unspektakulär formuliert: „Lasst uns mit dem anfangen, was sich 2026 nicht ändert – unsere Impact-Formel: Apps + Daten + KI“. Gleichzeitig verschiebt sich der Kern der Systeme: „AI-Native Enterprise Software … wird KI nicht nur ‚oben drauf‘ setzen – sie wird KI im Kern haben … und Insights sowie Automatisierung nahtlos liefern“. Die Modelllandschaft wird dabei pragmatischer: „Spezialisierte Foundation Models … Enterprise-KI nutzt relationale und tabellarische Foundation Models … leistungsstark und kosteneffektiv für strukturierte Business-Aufgaben“ (Dr. Philipp Herzig).
Damit rückt eine andere Fähigkeit ins Zentrum: „Entscheidend für Unternehmen ist dabei nicht mehr das Modell selbst, sondern das ‚Context-Engineering‘ – also wie gut die eigenen Daten für diese Agenten strukturiert sind“ (Kiki Wöhl). Das passt zu der Erwartung, dass 2026 weniger „Innovationsstrahlkraft“ zählt, sondern harte Kennzahlen: AI-Projekte müssen sich am ROI messen lassen; Showcases verschwinden, standardisierte produktive Use Cases bleiben, so die beiden Podcast-Hosts Michael Witzenleiter und Jean-Luc Winkler 💡.
Auch die Marktlogik wird schärfer: „In 2026 wird KI einen Shift … hin zu … Unternehmen belohnt, die ihr Alleinstellungsmerkmal verstanden haben. Für alle anderen wird der Druck enorm steigen“, ist Christoph Burkhardt überzeugt. Und „2026 wird das Jahr der Klarheit für KI“ – sichtbar wird, wer mit echten Innovationen Zukunft gestaltet, so Tina Kluewer.
Governance & Trust: Autonomie nur mit Kontrolle, Integrität und Nachweisbarkeit
Mit mehr Autonomie steigt die Bedeutung von Leitplanken. „Es geht nicht nur darum, was KI kann, sondern wie sie es tut … damit Autonomie nicht auf Kosten von Kontrolle oder Vertrauen geht“ – das ist die Logik hinter „Agentic Governance“ (Dr. Philipp Herzig). In der Rolle der Tech-Führung verschiebt sich damit der Schwerpunkt: „Die nächste Generation von CTOs wird als Chief Trust Officers … ein Gleichgewicht zwischen Innovation und Integrität herstellen“, meint Luiz Domingos.
Die Trust-Frage ist längst marktrelevant: „Marken, die KI nutzen, die ohne Einwilligung trainiert wurde, riskieren … sowohl Glaubwürdigkeit und Nutzervertrauen als auch Marktzugang“ (Tilman Harmeling). Gleichzeitig deutet sich eine regionale Differenzierung an: „Im Gegensatz zu vielen Unternehmen in den USA … haben europäische Marketingteams aktuell tiefgehende Kompetenzen im Bereich KI-Governance …“ (Elizabeth Maxson Martinet).
Und trotz aller Automatisierung bleibt ein Prinzip stabil: „Doch bei aller Autonomie bleibt eines konstant: Der ‚Human-in-the-Loop‘ ist und bleibt die wichtigste Instanz für Sicherheit und strategische Kontrolle“ sagt Kiki Wöhl. Das spiegelt sich im operativen Agentenbild: „direkte Ausführung ermöglichen – mit Aufsicht durch Mitarbeitende“ so Paul Tepfenhart. Die Leitfrage wird damit normativ: nicht „Was kann KI?“, sondern „Was sollten Menschen dann bewusst selbst tun?“ fragt Andreas Dengel.
Infrastruktur, Energie, Datenarchitektur: Die eigentliche Skalierungsgrenze
Ein wiederkehrender Subtext lautet: Der Vorteil ist operativ. „Wer mehr Compute deployen kann … Energieverfügbarkeit entscheidet über all das“ sagt Dr. Joerg Storm. 2026 erscheint damit als Jahr, in dem nicht die nächste Modellankündigung, sondern die Basis entscheidet: „nicht das Jahr der Investitionen in KI … sondern das Jahr der Infrastruktur, die KI überhaupt erst möglich und profitabel macht“ so Marco Pfuhl. Und die Größenordnung ist deutlich: Der KI-Boom werde bis 2026 die Nachfrage nach Cloud-Speicher „verdoppeln“.
Dazu kommt eine wachsende Datenlast: „Es ist der massenhafte Zuwachs an … Daten, die KI ständig produziert … Ohne passende Dateninfrastruktur führt das zu Verwirrung …“ (Steve Yen). Genau hier dockt „Context-Engineering“ an: Wenn Daten nicht strukturiert und anschlussfähig sind, werden Agenten nicht zu „Process-Workern“, sondern zu einem weiteren Komplexitätstreiber sagt Kiki Wöhl.
Interoperabilität: Agenten verlassen geschlossene Gärten
Heute arbeiten Agenten häufig noch in Silos. „Die meisten KI-Agenten [arbeiten] noch in abgeschotteten Ökosystemen … Das wird sich bald ändern“ – davon ist Baris Gultekin überzeugt. Ab 2026 dürfte Interoperabilität zum zentralen Thema werden, „sodass Agenten unterschiedlicher Anbieter miteinander ‚sprechen‘ können“. Das verändert nicht nur Toolchains, sondern auch Beschaffungs- und Plattformstrategien.
Suche & Marketing: GEO und Autorität ersetzen reine Rankings
„ChatGPT, Gemini & Co. verändern die Spielregeln der Online-Suche“. Damit wird Sichtbarkeit neu definiert: „Rankings allein reichen nicht mehr, entscheidend ist Markenautorität in KI-Systemen“ prognostiziert Mare Hojc . Der Kontext dafür liegt in der Verschiebung von Content-Logiken: „synthetische Daten und GEO verändern Prozesse, Softwareentwicklung und Entscheidungsmodelle“ (Reply KI Trends 2026) – und damit auch, wie Markenauffindbarkeit entsteht und gemessen wird.
Softwareentwicklung: Beschleunigung mit Qualität als Engpass
Der Produktivitätsschub ist real, aber nicht risikofrei. „Generative KI-Entwicklungstools … nehmen … Aufgaben ab, sind dabei allerdings nicht zuverlässig genug“ (Miguel Baltazar). Die Konsequenz zeigt sich in einer Zahl: „Eine Umfrage … liegt die Softwarequalität derzeit bei etwa 60 Prozent“. Damit wird 2026 zu einem Jahr, in dem Geschwindigkeit und Qualität neu ausbalanciert werden müssen – inklusive Standards, Testing, Reviews und Guardrails.
2026 übernehmen KI-Agenten komplexe Prozesse. Aber wie bereitet man ein Team heute darauf vor? Genau hier kommt die DECAID Academy ins Spiel. Viele Unternehmen stecken noch in der Theorie fest, während die Technologie bereits Fakten schafft. Die DECAID Academy holt euch aus dem ‚Buzzword-Bingo‘ und bringt echte, operative KI-Skills in euer Unternehmen. In ihren Trainings lernt ihr nicht nur, wie man promptet, sondern wie ihr eure Prozesse für die Zukunft der autonomen Agenten fit macht. Werde vom Zuschauer zum Gestalter der KI-Revolution. DECAID Academy – Euer Partner für angewandte KI-Kompetenz und Upskilling. Mach dich und dein Team bereit auf decaid.academy. (Werbung)
Interfaces & Multimodalität: Voice wird Enterprise-tauglich
Multimodale Interaktion wird zum Default – und Voice könnte im Enterprise-Kontext den sichtbarsten Sprung machen: „Voice-Interfaces im Enterprise-Bereich, etwa im Gesundheitswesen, [erleben] ihren großen Durchbruch“ (Kiki Wöhl). Das passt zur These, dass Interaktion weniger textzentriert wird und Systeme sich stärker in Arbeitsabläufe „hineinverstecken“, statt als Prompt-Oberfläche sichtbar zu bleiben.
Gesellschaftliche Wirkung: Zwischen Extremen, mit wachsender Kontrolle
„Es gibt diese merkwürdige Diskrepanz zwischen … ‚KI wird uns alle auslöschen‘ … und ‚KI wird all unsere Probleme lösen‘ … und die Wahrheit ist: Beide Seiten haben stichhaltige Argumente“., so Vanessa Cann. Gleichzeitig steigt der Anspruch auf Steuerung: „Der Grad an Kontrolle wird nur weiter wachsen“. Und als normative Perspektive für 2026 steht der Wunsch im Raum, dass mehr Menschen sich die Welt vorstellen, „in der sie leben möchten“ – während „Human-in-the-Loop“ als Sicherheits- und Strategieprinzip gesetzt bleibt.
Nachhaltigkeit: Ressourceneffizienz wird explizit
KI für Nachhaltigkeit & Ressourceneffizienz wird 2026 als eigener Schwerpunkt gesetzt. Parallel bleibt der Fokus darauf, KI weiter in Nachhaltigkeitslösungen zu integrieren (Dr. Philipp Herzig). Damit wird Sustainability weniger flankierendes Narrativ und stärker konkreter Use Case – inklusive Messbarkeit und Governance.
Anbieter-LLMs: Gemeinsame Linien, unterschiedliche Tonalität
Über die Modelle hinweg wird 2026 als „Jahr der Handlungsfähigkeit“ beschrieben: „2026 verschiebt sich KI von ‚Antworten geben‘ zu ‚Arbeit erledigen‘“ (Prediction von OpenAIs ChatGPT) und „Wir bewegen uns weg von Chatbots, die nur reden, hin zu Systemen, die Dinge tun“ (so Googles LLM Gemini). Multi-Agent-Systeme sollen „erwachsen“ und produktiv einsetzbar werden; die Metrik wechsle von „Tokens generiert“ zu „autonom abgeschlossene Tasks“ (xAI Grok). Gleichzeitig wird Governance zur Eintrittskarte: „Regulierung + Security/Governance … von ‚Nice to have‘ zu ‚Go/No-Go‘“ (OpenAI ChatGPT), während „Vertrauenswürdigkeit, Erklärbarkeit, Safety“ als Differenzierungsmerkmale stärker zählen (so Anthropics LLM Claude). In der Ökonomie steht ein Realitätscheck: „ROI oder Rauswurf“ und Konsolidierung von „KI-Spielzeugen“ (Google Gemini), dazu Open-Source- und Kosten-Druck mit 85–95 Prozent Leistungsniveau bei 1/5–1/10 der Kosten (xAI Grok).
Fazit für KI in 2026
Die Predictions 2026 bündeln sich zu einem klaren Bild: Agenten übernehmen „Execution“, KI verschwindet als Prompt-Oberfläche und taucht als Prozessschicht wieder auf. Entscheidend werden Context-Engineering, belastbare Infrastruktur und Trust-by-Design – flankiert von ROI-Disziplin und einer Governance, die Autonomie ermöglicht, ohne Kontrolle zu verlieren.
🎙️ Folge in kompletter Länge mit allen Predictions anhören: https://das-gelbe-vom-ai.de/
Diese Folge wird unterstütz von unserem Sponsor DECAID Academy