KI 2026: So orientieren Sie sich als Entscheider richtig (Teil 1)

Das Jahr 2026 markiert für viele Unternehmen einen Wendepunkt im Umgang mit Künstlicher Intelligenz (KI). Nach einer Phase stark überhöhter Erwartungen rückt nun eine realistischere, strategisch fundierte Betrachtung in den Vordergrund: Was ist technologisch tatsächlich machbar und absehbar, und wo sollten Unternehmen heute investieren?

 

AGI: Der große Hype ist leiser geworden

In den Jahren 2024 bis Anfang 2025 dominierte die Erwartung, Artificial General Intelligence (AGI) stehe unmittelbar bevor. AGI bezeichnet eine KI, die – ähnlich wie ein Mensch – lernen, denken und grundsätzlich alle kognitiven Aufgaben ausführen kann. Diese Erwartungen haben sich inzwischen deutlich relativiert.

Die meisten in 2025 veröffentlichten Modelle zeigten lediglich inkrementelle Verbesserungen. Auch AI-Agents funktionieren bislang eher punktuell zuverlässig als flächendeckend stabil. Einschätzungen führender Experten wie Ilja Sutskever oder Andrei Karpathy verorten AGI realistisch in einem Zeithorizont von fünf bis zwanzig Jahren. Für die strategische Planung bedeutet das: AGI ist aktuell kein kurzfristiger Treiber für Investitions- oder Transformationsentscheidungen.

 

Fokuswechsel: Von Technologie zu Integration

Für Unternehmen ergibt sich daraus eine klare Priorität. Nicht die Erwartung eines disruptiven Durchbruchs sollte das Handeln leiten, sondern die konsequente Integration vorhandener KI-Technologien. Entscheidend ist, KI nicht als einmalige Initiative zu behandeln, sondern als fortlaufenden Bestandteil der Organisationsentwicklung.

 

Modelllandschaft: Mehr Releases, mehr Entscheidungsaufwand

In 2026 ist mit häufigeren Modellveröffentlichungen zu rechnen, oft mit stärkerer Spezialisierung statt großer Sprünge. Für Unternehmen bringt das Chancen und Risiken. Einerseits können neue Fähigkeiten schneller genutzt werden. Andererseits steigt der Evaluierungsaufwand erheblich:

Neue Models müssen hinsichtlich Performance, Kosten, Stabilität und Rentabilität geprüft werden. Bestehende Prompts verlieren mitunter ihre Wirksamkeit und müssen angepasst werden. Für Entscheider heißt das, Strukturen und Verantwortlichkeiten für kontinuierliche Modellbewertung einzuplanen.

 

Technologische Reife und Multimodalität

Die Leistungsfähigkeit führender Modelle nähert sich zunehmend an. Ursache ist unter anderem die begrenzte Verfügbarkeit neuer Trainingsdaten. Fortschritte sind dennoch sichtbar, insbesondere im Bereich der Multimodalität – also der kombinierten Verarbeitung von Text, Bild, Video und Audio.

Aus strategischer Sicht ist jedoch relevant, dass viele dieser Fähigkeiten noch nicht praxistauglich sind. Videogenerierung stößt bei längeren Sequenzen an Grenzen, insbesondere aufgrund fehlender visueller Kontinuität. Auch bei der Sprachsynthese bleibt die authentische emotionale Abbildung eine offene Baustelle: Eine sprechende KI wird weiterhin erkennbar sein.

 

Marketing und Vertrieb: Potenzial mit Einschränkungen

Marketing und Vertrieb gehören zu den Bereichen mit dem höchsten KI-Einsatz. Kurzformate und experimentelle Inhalte lassen sich effizient erzeugen. Gleichzeitig bleiben Konsistenz, Wiedererkennbarkeit und die Einhaltung von Brandvorgaben kritisch.

Für Entscheider bedeutet das, KI-Einsatz nicht anhand beeindruckender Demos zu bewerten, sondern anhand der Frage, ob sich unternehmensspezifische Qualitätsanforderungen zuverlässig abbilden lassen.

 

KI als operativer Akteur

Der strategisch wichtigste Entwicklungsschritt liegt in der Prozessintegration. KI entfaltet ihren Mehrwert nicht als isoliertes Tool, sondern als operativer Bestandteil bestehender Systeme. Über Verbindungsmechanismen wie MCP können KIs auf vorhandene Unternehmensdaten zugreifen und aktiv in Abläufe eingebunden werden. Hier können Unternehmen in 2026 den größten Mehrwert durch KI schöpfen.

Damit wird KI zu einer operativen Größe: Sie kann Daten abrufen, validieren, Support-Tickets erstellen oder Workflows auslösen. Für Entscheider verschiebt sich der Fokus von Tool-Auswahl hin zu Prozessdesign, Governance und Verantwortlichkeiten.

 

Fazit für Entscheider

2026 ist kein Jahr des KI-Durchbruchs, sondern der strategischen Konsolidierung. Unternehmen, die jetzt investieren, sollten weniger auf technologische Versprechen setzen, sondern auf Integration, Skalierbarkeit und organisatorische Verankerung. Der nachhaltige Wettbewerbsvorteil entsteht nicht durch den frühesten Zugang zu neuen Modellen, sondern durch die Fähigkeit, KI sinnvoll und kontrolliert in bestehende Wertschöpfungsprozesse einzubetten.

 

Podcast

 

Transcript

Anke: KI fürs Business, das Wesentliche in 10 Minuten mit Andreas Schrade und Anke Precht. Wir sind in 2026. Grund für uns, heute einen Reality -Check vorzunehmen. Was ist 2026 für Unternehmen in Sachen KI zu erwarten? Was ist Hype? Was hilft weiter? Und auf was sollten Führungskräfte jetzt schon ihre Organisation vorbereiten? Andreas, lass uns mit dem Elefanten im Raum anfangen. 2024 und Anfang 2025 klang es überall so, als ob AGI, also Artificial General Intelligence, praktisch morgen früh anklopft. Jetzt klingt es plötzlich irgendwie leiser. 

 

Andreas: Genau, um einmal kurz die Begrifflichkeit zu klären. Also AGI bezeichnet letztendlich eine künstliche Intelligenz, die wie ein Mensch in der Lage ist, zu lernen, zu denken. Und damit auch all die Aufgaben erledigen kann, die auch ein Mensch erledigen kann. Alles, was bis dato an KI existiert, ist jedoch immer aufgabenbezogen. Das heißt, wir haben eine KI, die kann komponieren, wir haben eine KI, die kann Bilder generieren und so weiter. Und gerade im letzten Jahr gab es sehr viel Diskussion zu diesem Thema. In diesem Jahr würde ich davon ausgehen, dass AGI -Virus weniger heißt diskutiert wird. Nicht unbedingt, weil die Idee oder der Gedanke verschwunden ist, sondern weil man mehr und mehr eben mit dem Umgang mit der Technologie wirklichkeitsnah geworden ist. Also einerseits sei es etwa, dass viele hoch erwartete Models in 2025 eher inkrementelle, kleinere Fortschritte gemacht haben. als wie man es erwartet hätte, oder auch AI -Agents, die zwar im Kern punktuell auch sehr gut funktionieren, aber in der breiten Anwendung oft noch unzuverlässig sind. Dazu kommt auch, dass bekannte, einflussreiche Stimmen wie Ilja, dem Mitgründer von OpenAI, oder auch Andrei Karpathy, ebenfalls eine wichtige, langjährige, bekannte Stimme im KI -Umfeld. eben kürzlich auch sich dazu geäußert haben und etwa annehmen, dass AGI grob in den nächsten 5 bis 20 Jahren Realität werden könnte, wobei man dann aber eher von etwa 10 Jahren ausgehen kann. Heißt für uns, das Thema AGI steht nicht vor der Haustür.

 

Anke: Okay. Und was heißt das jetzt für Entscheider und für Unternehmen?

 

Andreas: Genau, also der Gedanke, dass AGI morgen vor der Tür steht und unser aller Leben grundlegend verändern wird, ist nicht realistisch. Heißt für Unternehmen dennoch den aktuellen Trend mitzugehen, zu prüfen, wie kann ich nun KI zu einem integralen Bestandteil meines Unternehmens werden lassen. Und das nicht einmalig punktuell durchführen, sondern konsequent an dieser Integration, an der Weiterentwicklung zu arbeiten.

 

Anke: Dann lasst uns gleich schauen. Wie wird es deiner Einschätzung nach 2026 mit der Weiterentwicklung von Models weitergehen? Werden wir hier große Veränderungen sehen? 

 

Andreas: Wir werden wahrscheinlich häufiger neue Models zur Verfügung gestellt bekommen. Das liegt daran, dass in der Vergangenheit hatten wir oft eine große Erwartungserhaltung an diese Mega -Releases, gerade von OpenAI -Seite. Die Erwartungshaltung war hoch und wenn es dann doch am Ende nur eine eher marginale Verbesserung ist, wirkt es aus Marketing -Sicht eher wie ein Flop. Deswegen würde ich davon ausgehen, dass wir zukünftig häufiger neue Versionen sehen und vielleicht dann eben auch mit mehr Spezialisierung.

 

Anke: Und bedeutet dies für Unternehmen?

 

Andreas: Das Thema ist eigentlich zweischneidig. Also der Vorteil liegt darin, dass wenn Veröffentlichungen häufiger geschehen, dass man aus Anwendersicht schneller neue Fähigkeiten erhält. Der Nachteil liegt dann darin, dass man häufiger neu evaluieren muss, inwiefern diese neuen Models nun die alten ablösen. Sprich, man muss es umstellen, man muss es neu testen. Prompts, die beim alten Model gut funktioniert haben, müssen eventuell angepasst werden. Man muss die Performance vergleichen, man muss auch die Rentabilität prüfen. Kurzum, es entsteht quasi ein gewisser Overhead, um neue Models auf deren Tauglichkeit

 

Anke: Neben dieser Output -Qualität merke ich ja bei meinem persönlichen Umgang mit KI, dass mir auch immer wichtiger wird, mit welcher KI ich irgendwie lieber zusammenarbeite. Also welches Tool sich menschlicher oder authentischer oder praktischer anfühlt, wenn solche, sagen wir mal, Soft -Skills An Wertgewinn, nicht nur bei mir, sondern auch bei anderen Nutzern. Heißt das auch, dass die eigentliche Leistungsfähigkeit der Top -Modelle zunehmend verdichtet ist, also vergleichbar ist oder dass es so eine Sättigung gibt?

 

Andreas: Genau, also grundsätzlich ist es durchaus so, dass die technologische Basis, auf deren KIs aktuell basieren, sich allmählich Es liegt daran, dass all die Daten, die zum Training von KIs benötigt werden, mehr oder minder schon benutzt wurden. Dennoch, eine Verbesserung der Leistungsfähigkeit findet nach wie vor statt. Also gerade wenn man an Google denkt, die haben uns 2025 mit Gemini überrascht. Spannend wird in 2026 dann vor allem die Entwicklung. im Bereich dieser Multimodalität, also sprich Modelle, die zufriedenstellend Text und Bild und Video und Audio gut verarbeiten können. Einzellösungen gibt es auch. Man muss auch ehrlich sagen, gerade auch im Umgang mit Medien sind die jetzigen Lösungen noch nicht sonderlich praxistauglich. Also zum Beispiel Videos funktionieren grundsätzlich gut, solange man lediglich kurze Videos kreieren möchte. Lange Sequenzen scheitern dann dagegen häufig daran, dass zum Beispiel Charaktere, die man imprompt beschreibt, von Szene zu Szene, die neu generiert werden muss, unterschiedlich aussehen. Das heißt, es fehlt an Kontinuität und das ist gerade, wenn man jetzt an längere Filme denkt, denkbar ungünstig, wenn unsere Charaktere mit jeder Szene ein bisschen anders aussehen. Ein anderes Thema ist auch alles rund um die Sprachsynthese, also aus Text. menschliche Sprache zum Anhören zu generieren, die ist auch ein guter Weg, aber auch hier sieht man, dass noch einiges fehlt, um auch wirklich authentisch Emotionen zu transportieren.

 

Anke: Ich denke jetzt gerade an Charaktere in Filmen, die immer unterschiedlich aussehen. Das ist ja okay, solange sie in Würde altern, aber das ist nicht das, was du gemeint hast. Lass uns das für Unternehmen übersetzen. Gerade Marketing und Vertrieb sind sehr medienlastig. Siehst du eine reelle Chance, KI konsequenter als bisher noch für Marketing und Vertrieb einzusetzen?

 

Andreas: Ja, grundsätzlich definitiv. Also KI wird momentan auch häufig von Marketingseite genutzt. Wichtig ist nur, dass man sich nicht von oftmals sehr beeindruckenden, imposanten Produktdemos oder auch von KI -Spielereien auf Social Media blenden lässt. Das ist genau dieses Thema. Kurze Clips funktionieren zum Beispiel sehr gut, aber Konsistenz ist ein Problem. Und wenn wir jetzt zum Beispiel auch an Firmen denken, dort ist eben auch ein einheitliches, konsistentes Erscheinungsbild für Grafiken, für Videos wesentlich. Und dann geht es auch darum, dass man auch Brandvorgaben einhält. Am Ende gilt es, das einfach herauszufinden, inwiefern die eigenen individuellen Anforderungen abgedeckt werden können mit der jetzigen Technologie, die uns zur Verfügung steht.

 

Anke: Sag, was ist der wichtigste Punkt in all dem?

 

Andreas: Der wichtigste Punkt ist, dass man KI momentan auch wirklich in die Unternehmensprozesse integriert. dahin bewegen, dass eben nicht nur jeder Mitarbeiter einen Zugang zu OpenAI bekommt. Es wird eher darum gehen, dass man nun erkennt, dass KI auch wirklich in die Prozesse integriert werden muss. KI, die dann mit Verbindungsstücken wie MCP, also einer Möglichkeit etwa Überschnittstellen, KI mit Daten, die schon in anderen Systemen existieren, anzufüttern, um daraus auch wirklich einen Mehrwert.

 

Anke: Übersetzt für Nicht -Techies. KI wird nicht nur Textgenerator, der Stück für Stück von Mitarbeitern händisch befüttert wird, sondern ein operativer Teilnehmer oder Mitarbeiter im Unternehmen? Genau, genau. Es ist ein guter Punkt. Es wird wirklich zu einer operativen Größe, ein operativer Teilnehmer, der dann eben auch in der Lage ist, eigenständig Zahlen abzurufen, eigenständig Daten zu validieren, zu prüfen oder auch Support -Tickets zu erstellen, Workflows anzustoßen und so weiter. Gut, das war schon unser heutiges KI -Update fürs Business. Ausnahmsweise gibt es nämlich eine Fortsetzung. Nächste Woche schauen wir uns zusammen an, was in Sachen Agent -Manager, Open Source und Robotik zu erwarten ist. Und wir stellen uns die Frage, ob die KI -Bubble demnächst platzen könnte, mit allem, was dabei aus technologischer Sicht eine Rolle spielt und den Infos, die man gerade kriegen kann. Es wird also noch spannend, also dranbleiben. Vielen Dank fürs Zuhören da draußen und bis zur nächsten Folge.