Die Zukunft der KI-Agenten: [at] Prognosen für 2026
- Veröffentlicht:
- Autor: Dr. Till Plumbaum
- Kategorie: Deep Dive
Inhaltsverzeichnis
Die Nachfrage nach KI- und datengetriebenen Lösungen ist in den vergangenen Jahren rasant gestiegen. Bei [at] spüren wir diesen Wandel deutlich: Nahezu alle unserer Kunden setzen KI bereits ein oder planen, es in jeglichen Geschäftsbereichen zu nutzen. Das gilt inzwischen für fast jede Branche, mit der wir arbeiten. Anders gesagt: KI ist in kurzer Zeit zum neuen Standard geworden. Doch die Rahmenbedingungen ändern sich stets. Wo 2025 im Zeichen der KI-Agenten stand, wird 2026 von neuen Dynamiken und wegweisenden Entwicklungen geprägt sein. Um zu verstehen, welche konkreten Entwicklungen sich neben dem alltäglichen Hype abzeichnen, haben wir unseren Experten eine einfache Frage gestellt:
„Wie wird sich KI, insbesondere KI-Agenten, die zunehmend eigene Entscheidungen treffen, im kommenden Jahr weiterentwickeln?“
Die Antworten stellten weder Wunschlisten noch spontane Einschätzungen dar. Vielmehr zeigten sich konsistente Muster und Themen, die mit hoher Zuversicht benannt wurden.
Diese haben wir in fünf wegweisende Prognosen zusammengefasst, die wir Ihnen im Folgenden vorstellen. Sie lassen vermuten, dass unser Team entweder besonders treffsicher ist oder schlicht sehr viel Zeit damit verbringt, mit Large Language Models zu sprechen.
Agentengesteuerte KI-Systeme werden der neue Arbeitsmodus
Erinnern Sie sich an die vielen beeindruckenden Demos von KI-Agenten Anfang 2025? In 2026 werden diese Demos die Spielwiese verlassen und zu einem normalen Teil unserer täglichen Software-Nutzung werden. Schluss mit endlosem Geklicke durch umständliche Dashboards wie früher. Stattdessen werden Nutzer ein Ziel und die zugehörigen Rahmenbedingungen formulieren und einem KI-Agenten die Koordination der einzelnen Schritte überlassen: Ein digitaler Assistent, der tatsächlich funktioniert.
In komplexen Workflows werden außerdem Multi-Agenten-Systeme zum neuen Standard. Die Interaktionen zwischen Agenten und Tools sowie unter den Agenten selbst werden zunehmend ausgereifter und produktionsfähiger. Besonders in regulierten Unternehmensumgebungen, in denen Zuverlässigkeit wichtiger ist als kreative Arbeit, wird sich dieser Ansatz durchsetzen.
Lokale und kleine Modelle übernehmen das Ruder
Dies markiert den Aufstieg des lokalen Helden. Machen Sie sich bereit für eine Phase der deutlichen Modellverkleinerung. Wir erwarten eine starke Bewegung hin zu kleineren, domänenspezifisch optimierten Modellen und deutlich mehr lokalen Anbindungen. Der Grund liegt auf der Hand: Inzwischen weiß jede Finanzabteilung genau, wie teuer API-Aufrufe sind.
Der Druck, Kosten zu reduzieren, gekoppelt mit unverzichtbaren Datenschutzanforderungen und dem Wunsch, digitale Souveränität zu erlangen, wird dazu führen, dass deutlich mehr Inferenz direkt im eigenen Rechenzentrum stattfindet. Dabei behalten große Modelle in bestimmten Bereichen ihren Wert, doch der Trend geht Richtung hybridem Ansatz: Kleine Modelle übernehmen den Großteil der alltäglichen Aufgaben, während große Modelle nur dann zum Einsatz kommen, wenn anspruchsvolle, hochwertige Problemlösungen gefragt sind. Das wachsende Angebot an hardwareseitig lokal einsetzbaren Systemen wird diese Entwicklung zusätzlich beschleunigen.
Evaluation, Metriken und Governance werden unverzichtbar
KI muss im Jahr 2026 endlich erwachsen werden. Für Unternehmen verschiebt sich damit die zentrale Frage von „Können wir das bauen?“ hin zu einer deutlich schwierigeren: „Können wir dem System vertrauen und können wir seine Outputs nachvollziehen?“
Damit beginnt eine Ära, in der belastbare Nachweise Pflicht werden. Teams werden gezwungen sein, systematische Evaluationspipelines aufzubauen, um Qualität, Halluzinationen (der höfliche Fachbegriff für „Unwahrheiten“), Latenzen und Kosten kontinuierlich zu überwachen. Governance entwickelt sich weg von statischen Richtlinien hin zu laufendem Monitoring, Nachvollziehbarkeit und Auditierbarkeit. Eine lückenlose Dokumentation und Steuerung der Daten wird zum entscheidenden Faktor dafür, ob ein Agentic AI System den Sprung in den produktiven Einsatz schafft oder im endlosen Pilotmodus steckenbleibt.
Zunehmend synthetische Inhalte machen Herkunftsnachweise unverzichtbar
Machen Sie sich auf eine Welle synthetischer Inhalte gefasst. Wir rechnen mit einem deutlichen Anstieg von KI-generierten Texten, Bildern und Videos, vor allem in Marketing, Contentproduktion und der Kundenkommunikation. Vielleicht ist Ihr Markenmaskottchen ja schon zu Weihnachten ein Deepfake?
Doch je leichter sich glaubwürdige Inhalte synthetisch erzeugen lassen, desto größer werden die Sorgen rund um Authentizität, (Urheber-)Rechte und möglichen Missbrauch. Herkunftsnachweise, Wasserzeichen und Verfahren zur Echtheitsprüfung werden sich schnell von technischen Nischenthemen zu strategischen Fragen im Markenmanagement, in der Rechtsabteilung und auf Vorstandsebene entwickeln. Wer nicht nachweisen kann, woher sein Content stammt, steht am Ende mit leeren Händen da.
Systemdesign schlägt Modellauswahl
In 2026 wird es kaum noch jemanden beeindrucken, welches LLM man verwendet. Das wäre in etwa so, als würde man sich über die Marke seines Schraubendrehers definieren. Der eigentliche Unterschied entsteht also nicht mehr durch das genutzte Modell, sondern durch robuste Systeme, die das Modell sinnvoll einbinden. Erfolg im Unternehmen wird daher zunehmend davon abhängen, wie gut Retrievalsysteme, Dokumentenverarbeitung, Wissensgraphen, durchdachte Orchestrierungsmuster und sauber gestaltete Workflows zusammenspielen.
Nur, wer KI also als Produkt- und Ingenieursdisziplin versteht, statt als magisches Werkzeug gegen alle Geschäftsprobleme, wird künftig vorne liegen. Diese Unternehmen erzielen langfristig Ergebnisse, die verlässlich, skalierbar und – mal ehrlich – deutlich weniger peinlich sind.
Jenseits der Top Fünf
In einer Welt, in der technologischer Fortschritt weitreichende politische Reaktionen auslöst, verändert sich die Lage zu schnell, um eindeutige Prognosen abzugeben. Unsere interne Umfrage spiegelt diese Dynamik wider und bringt weitere Signale des Wandels ans Licht, die den Verlauf der oben beschriebenen Entwicklungen beeinflussen könnten.
Dazu gehören eine wachsende Sensibilität für Rechen- und Energiekosten, da der CO₂ Fußabdruck von KI zunehmend in den Fokus rückt; steigende Erwartungen an Sicherheit (schließlich fühlt es sich beruhigend an, einem Agenten sensible Daten anzuvertrauen – oder vielleicht auch nicht?); sowie der Trend hin zu Sprach- und multimodalen Schnittstellen als Standard. Wir erwarten außerdem, dass sich Suchfunktionen weiterentwickeln - weg vom bloßen Anzeigen von Treffern hin zu klar formulierten, vollständigen Antworten. Ebenso wird sich die Arbeitswelt stärker an die Zusammenarbeit mit Agentic Tools gewöhnen, Ausgaben werden strukturierter und stärker auf Workflows ausgerichtet sein, und es könnten sogar offizielle KI-Vertreter für Teams oder ganze Unternehmen entstehen.
Im Jahr 2026 wird sich zeigen, welche dieser Entwicklungen tatsächlich den Durchbruch schaffen.
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