10 Daten- und Künstliche-Intelligenz-Trends werden 2026 neu gestalten (die meisten Menschen sind noch nicht darauf vorbereitet)

Die Entwicklung von Daten und Künstlicher Intelligenz verläuft in einer beinahe unglaublichen Geschwindigkeit. Alle paar Monate erleben wir Brüche, die vor einigen Jahren noch kaum vorstellbar waren. Mit der Annäherung an das Jahr 2026 wird die Grenze zwischen menschlichen und maschinellen Entscheidungen immer verschwommener.

Unternehmen werden nicht länger einfach nur „Daten nutzen“, sondern von Daten angetrieben. Künstliche Intelligenz bleibt nicht länger stumm im Hintergrund; sie greift in die Arbeitsabläufe ein, trifft Entscheidungen und beeinflusst die Ergebnisse in Echtzeit.

Ob es sich um schnellere Diagnosen im Gesundheitswesen, die Vorhersage von Bedürfnissen im Einzelhandel, bevor die Kunden sie äußern, oder die Automatisierung von Entscheidungen auf großem Maßstab in der Regierung handelt – intelligente Technologien werden bald zu einer Säule des modernen Lebens werden.

Das Jahr 2025 war nur das Auftaktspiel, 2026 wird der eigentliche Wendepunkt sein.

Die folgenden zehn Kräfte werden die Art und Weise, wie wir Daten und Künstliche Intelligenz aufbauen, einsetzen und nutzen, neu gestalten – und warum die meisten Menschen überhaupt nicht auf das bevorstehende Geschehen vorbereitet sind.

1. Agenten-Künstliche Intelligenz wird zur digitalen Belegschaft

Seit Jahren betrachten wir Künstliche Intelligenz als Assistent – sie kann E-Mails verfassen, Codeausschnitte generieren oder Fragen beantworten. Aber das Jahr 2026 markiert einen Wendepunkt. Künstliche Intelligenz wird nicht länger ein Werkzeug sein, sondern ein Agent. Sie wird end-to-end-Aufgaben übernehmen und geschlossene Prozesse abschließen, ohne auf menschliche Anweisungen warten zu müssen.

Stellen Sie sich vor, ein KI-System könnte während Ihres Schlafs automatisch defekte Rohre entdecken, die Ursache diagnostizieren, Reparaturmaßnahmen anwenden, die Ergebnisse überprüfen und die Störungsmeldung aktualisieren. Oder ein finanzieller KI-Agent könnte automatisch Buchungsdifferenzen ausgleichen, Daten prüfen und aktualisierte Berichte senden.

Diese Veränderung ist nicht länger reine Theorie. Unternehmen beginnen bereits, manuelle Arbeitsabläufe durch autonome Agenten zu ersetzen, die ähnliche Aufgaben wie digitale Mitarbeiter ausführen können.

Die eigentliche Frage im Jahr 2026 lautet nicht „Was können wir automatisieren?“, sondern „Was sollte die Künstliche Intelligenz standardmäßig übernehmen?“

2. Daten-Engineering entwickelt sich zu Intelligent Engineering

Daten-Engineering ist nicht länger nur das Verschieben von Daten. Seine Rolle erweitert sich und wird tiefergreifender: Es befähigt die interne Intelligenz von Unternehmen. Teams werden Systeme entwerfen, die nicht nur Daten sammeln, sondern auch Daten aufbereiten, ihnen Kontext geben und sie für Inferenzmodelle und unternehmensweite KI-Agenten nutzbar machen.

Ingenieure müssen Fähigkeiten wie das Aufbauen von Kontextschichten, die Verarbeitung von vektorbasierten Daten, die Integration von semantischen Strukturen und die Unterstützung von autonomen Arbeitsabläufen erlernen. Diese Entwicklung verändert grundlegend die Arbeit der Ingenieure.

Ingenieure werden nicht länger nur auf Abfragen, Transformationen und Datenpipelines achten, sondern mehr Zeit damit verbringen, zu planen, wie Maschinen mit Daten denken und Entscheidungen treffen können.

Im Jahr 2026 werden die Fachleute belohnt werden, die über die Werkzeuge hinausgehen und die Intelligenzschicht über den Daten verstehen.

3. RAG 2.0 löst das Vertrauensproblem in der Unternehmens-KI

In den Jahren 2024 und 2025 wurde die Retrieval Augmented Generation (RAG) zum Schlagwort des Jahres. Fast alle haben versucht, sie umzusetzen, aber nur wenige sind wirklich erfolgreich gewesen. Der Grund ist einfach: Die herkömmliche RAG ist zu oberflächlich. Sie kann Dokumente abrufen, aber nicht darüber nachdenken.

RAG 2.0 ändert das völlig. Sie führt tiefere Suchstrategien, schrittweise Abfrageplanung, strukturiertes Kontextaufbau und eine Validierungsschicht zur Bewertung der Lesbarkeit der abgerufenen Inhalte ein.

Die Künstliche Intelligenz sucht nicht länger einfach nur nach Informationen. Sie bewertet mehrere Informationsquellen, verifiziert die Details und bestimmt, welche Informationen am vertrauenswürdigsten sind, bevor sie eine Antwort gibt.

Das ist die RAG-Version, auf die Unternehmen seit langem gewartet haben – sie bringt schließlich Vorhersagbarkeit und Wiederholbarkeit für KI-Systeme in regulierten Branchen.

4. Wissensgraphen kehren als fehlende Struktur für Künstliche Intelligenz zurück

Seit Jahren existieren Wissensgraphen stumm in einer Ecke der Branche. Sind sie nützlich? Sicher. Aufregend? Nicht unbedingt. Doch inzwischen hat die Branche endlich einen entscheidenden Punkt erkannt: Künstliche Intelligenz braucht Struktur. Und nichts ist effizienter als Graphen, um Geschäftswissen aufzubauen.

Graphen zeigen Beziehungen auf, geben Bedeutung und bieten Kontext, den man allein durch Einbettungen nicht vollständig erfassen kann. Deshalb werden Unternehmen in allen Branchen beginnen, ihre Produktkataloge, Klassifikationssysteme, Stammdatensysteme und Betriebsdaten in einen einheitlichen Wissensgraphen zu integrieren.

Diese Graphen werden KI-Modellen ein tieferes Verständnis für die Art und Weise geben, wie ihr Geschäft funktioniert – etwas, das Unternehmen dringend benötigen, wenn sie KI-Agenten einsetzen, die nicht nur Text generieren, sondern auch handeln können.

Im Jahr 2026 werden Wissensgraphen wieder in Mode kommen, nicht weil sie populär sind, sondern weil sie notwendig sind.

5. KI-Chips und gemischte Workloads werden zum Schlüssel für Kosteneinsparungen

Bei KI-intensiven Arbeitsabläufen ist der Cloud-Kostenfaktor ein Hauptproblem. Das Ausführen von Inferenz auf großem Maßstab ist kostspielig, und nicht alle Organisationen können sich unbegrenzt auf große Cloud-GPU-Clustern verlassen. Deshalb wird es im Jahr 2026 erneut ein Interesse an gemischten und lokal installierten KI-Infrastrukturen geben.

Spezialisierte KI-Chips werden immer schneller, billiger und effizienter. Für wiederholte und vorhersagbare Workloads auf Unternehmensebene wird die Inferenz auf lokalen GPU-Knoten zur Norm werden. Branchen mit strengen Latenzanforderungen, wie Finanzwesen, Gesundheitswesen und Fertigung, werden einen Teil der KI-Verarbeitungstasks näher an den Rand verlagern. Dies ist sowohl aus Kosten- als auch aus Geschwindigkeitsgründen und in vielen Fällen auch aus regulatorischen Gründen.

Diese Veränderung bedeutet, dass Daten-Teams erneut die Hardware verstehen müssen. Aber das ist kein Nachteil – es zeigt, dass Künstliche Intelligenz zum alltäglichen Ingenieurwesen wird und nicht länger eine geheimnisvolle Cloud-Funktion ist.

6. Die Datenqualität wird autonom verwaltet (weil es notwendig ist)

Einer der größten Bedrohungen für Unternehmens-KI ist nicht das Modell selbst, sondern die Daten, die in das Modell eingehen. Falsche Eingaben führen zu falschen Ausgaben. In einer Welt, in der KI-Agenten autonom arbeiten, können selbst kleine Abweichungen schwerwiegende Folgen haben.

Im Jahr 2026 wird die Datenqualität selbstregulierend sein. Systeme werden nicht länger auf Menschen angewiesen, um Fehler zu finden, sondern können Anomalien erkennen, Musteränderungen überwachen, Unstimmigkeiten ausgleichen und Probleme automatisch korrigieren. Datenpipelines werden ein eingebautes „Immunsystem“ haben, das ständig auf Dateninkonsistenzen achtet.

Die Rolle der Daten-Teams wird sich von „Fehler beheben“ zu „Systeme entwerfen, die Fehler vermeiden“ wandeln. Unternehmen werden dadurch Vertrauen in intelligente Systeme aufbauen, die Entscheidungen treffen können, ohne dass eine manuelle Überprüfung erforderlich ist.

7. Synthetische Daten werden zum neuen Rohstoff für Künstliche Intelligenz

Die globalen Datenschutzgesetze werden immer strenger, und Unternehmen erkennen, dass der Zugang zu echten Kundendaten immer stärker eingeschränkt wird. Dennoch hat die Innovation in der KI nicht nachgelassen, sondern sich in eine klügerere Richtung entwickelt: hin zu synthetischen Daten.

Synthetische Datensätze können die statistischen Muster echter Daten simulieren, gleichzeitig die Vertraulichkeit schützen und die Offenlegung sensibler Informationen vermeiden. Sie ermöglichen es Unternehmen, Millionen von Stichproben kostengünstig, sicher und bedarfsgerecht zu generieren. Synthetische Datensätze eignen sich hervorragend für das Training von KI-Modellen, das Testen von Agenten, die Simulation von Extremfällen und die Verbesserung von Entscheidungssystemen.

Es ist erstaunlich, dass synthetische Daten in vielen Fällen besser performen als echte Daten, weil sie perfekt balanciert, repräsentativ und unendlich anpassbar sind.

8. Echtzeitdaten werden endlich zur Standardoption für Unternehmen

Seit Jahren betrachten wir Echtzeitdaten als zukünftige Tendenz. Im Jahr 2026 wird sie zur Realität werden. Unternehmen brauchen nicht länger Dashboards, die nur alle paar Stunden aktualisiert werden, sondern Systeme, die den gegenwärtigen Zustand der Welt genau widerspiegeln.

Echtzeitempfehlungen, Echtzeit-Betrugserkennung, Echtzeit-Vorhersagen der Lieferkette, Echtzeit-Betriebsintelligenz – all dies wird zum Standard werden. Technologien wie das Sammeln von Streaming-Daten, Echtzeit-Aktualisierung von Tabellen und intelligente Ereignisverarbeitungssysteme werden tief in die täglichen Arbeitsabläufe integriert werden.

Die Veränderung ist einfach: Wenn die Daten verzögert sind, werden auch die Entscheidungen verzögert. Und im Jahr 2026 bedeutet eine Verzögerung bei den Entscheidungen, dass Chancen verpasst werden.

9. Die Governance von Künstlicher Intelligenz entwickelt sich zur echten Betriebssicherheit

Mit der Einführung von autonomen Agenten in Unternehmen ist die Frage nicht länger nur „Ist unsere Künstliche Intelligenz genau?“, sondern „Ist unsere Künstliche Intelligenz sicher?“

In der Vergangenheit bestand die Governance hauptsächlich aus Dokumentationen und Compliance-Checklisten. Aber im Jahr 2026 wird es ein Echtzeit- und kontinuierliches Überwachungssystem werden.

Unternehmen werden das Verhalten der KI, ihre Denkprozesse, die Regeln, denen sie folgt, die Stellen, an denen sie von den Regeln abweicht, und die Gründe dafür verfolgen. Sie müssen Schutzmaßnahmen einführen, um die Zugriffsrechte von KI-Agenten zu kontrollieren. Transparente Protokolle können den Entscheidungsprozess erklären. Risikobewertungssysteme werden eingesetzt, um zu bewerten, ob das Verhalten der KI verantwortungsbewusst ist.

Dies ist nicht länger eine Option. Es ist die Grundlage, auf der Unternehmen Künstliche Intelligenz mit Selbstvertrauen auf großem Maßstab einsetzen können.

10. KI-native Anwendungen ersetzen die traditionelle Softwareerfahrung

Heute wird Künstliche Intelligenz in den meisten Softwareanwendungen als Funktion „hinzugefügt“ – beispielsweise als Seitenleiste, Chatbot oder kleine Verbesserungen. Aber die nächste Generation von Anwendungen wird von Grund auf um Künstliche Intelligenz herum entwickelt werden.

Dies sind KI-native Anwendungen, und ihre Nutzungserfahrung wird sich völlig von den Tools unterscheiden, die wir heute verwenden.

Sie werden dynamisch und nicht statisch sein. Sie werden Arbeitsabläufe in Echtzeit generieren. Sie werden sich an das Verhalten der Benutzer anpassen. Sie werden auf Agenten und nicht auf Schaltflächen basieren. Sie werden Dashboards, Berichte oder Erkenntnisse bedarfsgerecht erstellen, anstatt feste Ansichten anzuzeigen.

Für Benutzer wird das Interagieren mit der Software nicht mehr wie das Durchsuchen eines Menüs, sondern eher wie die Zusammenarbeit mit einem intelligenten Partner, der ihre Ziele versteht, empfinden.

KI-native Anwendungen sind keine Verbesserung, sondern ein neues Paradigma.

Was das für Fachleute im Jahr 2026 bedeutet

Egal, ob Sie Dateningenieur, Analyst, Machine-Learning-Ingenieur, Produktverantwortlicher oder KI-Architekt sind, die Botschaft ist klar: Die nächste Welle der Technologie wird nicht diejenigen belohnen, die nur mit Werkzeugen umgehen können, sondern diejenigen, die Systeme, Kontext und Intelligenz verstehen.

Drei Dinge werden wichtiger sein als je zuvor:

• Die Fähigkeit, Daten zu entwerfen, mit denen Künstliche Intelligenz schließen kann
• Die Fähigkeit, Intelligenz in die Betriebsprozesse zu integrieren
• Ein Denkmodell, das sich an schnell wechselnde Architekturen anpassen kann

Fachleute, die sich gut anpassen können, werden gedeihen, während diejenigen, die sich der Veränderung widersetzen, Schwierigkeiten haben, mit der Zeit Schritt zu halten.

Zusammenfassung

Wir treten in eine Zeit ein, in der Maschinen nicht länger nur rechnen, sondern zusammenarbeiten; in der Daten nicht länger nur Informationen liefern, sondern antreiben; und in der Software nicht länger nur auf Ereignisse reagiert, sondern vorhersagt.

Die Zukunft der Künstlichen Intelligenz ist nicht mehr fern, sondern schleicht sich in unsere Systeme ein und verändert Stück für Stück die Art und Weise, wie wir arbeiten, leben und bauen.

Wenn Sie diesen Artikel lesen, sind Sie bereits einen Schritt voraus. Im Jahr 2026 wird der Vorsprung nicht nur ein Vorteil, sondern eine Superkraft sein.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account „Data-driven Intelligence“ (ID: Data_0101), Autor: Xiaoxiao, veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.