Jitterbits Top Ten KI- und Automatisierungsprognosen für 2026

Von Bill Conner, Präsident und CEO von Jitterbit

Bestehende und neu entstehende KI-Technologien blieben auch 2025 ein Schwerpunkt unserer Arbeit. Dies führte zur Einführung mehrerer neuer KI-Assistenten und einer Reihe leistungsstarker neuer KI-Agenten zur Verbesserung von Automatisierung, Integration und Orchestrierung.

Auch in diesem Jahr setzen wir unser Engagement fort, Kunden dabei zu unterstützen, die neuesten KI-Entwicklungen optimal zu nutzen und aufkommende Herausforderungen zu meistern. Hier sind die zehn wichtigsten Trends und Veränderungen, die unserer Prognose nach im Jahr 2026 eintreten könnten:

1. Integration wird zur Grundlage des KI-Stacks im Unternehmen.

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Systemen wird die größte Hürde für deren unternehmensweite Einführung nicht mehr die Modellqualität, sondern die Vernetzung sein. KI-Systeme schaffen nur dann Mehrwert, wenn sie in der Lage sind, Geschäftsanwendungen zu lesen, zu schreiben, zu aktualisieren und Aktionen auszulösen. Anders ausgedrückt: KI ohne Integration liefert Erkenntnisse; KI mit Integration liefert Ergebnisse.

Als Folge davon wird die Integration zur Grundlage des KI-Zeitalters werden, ähnlich wie die Cloud-Infrastruktur in den 2010er Jahren.

Unternehmen werden Plattformen fordern, die Folgendes bieten:

• Sicherer Zugriff auf Systeme über APIs, Ereignisse und Datenpipelines.
• Einheitliche Authentifizierung und Autorisierung über alle Agenten hinweg
• Vollständige Steuerung und Beobachtbarkeit KI-gesteuerter Aktionen
• Die Fähigkeit, mehrstufige Prozesse von Anfang bis Ende zu orchestrieren

Im KI-gesteuerten Unternehmen ist Middleware nicht mehr nur die Infrastruktur – sie ist zum Kern des Betriebsmodells geworden.

2. NLP wird zur primären Schnittstelle für die Entwicklung einfacher KI-Agenten

Im Jahr 2026 wird die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) neben traditionellen Low-Code-Tools für die alltägliche Automatisierung und die Entwicklung von Agenten eingesetzt werden. Anstatt Elemente per Drag & Drop zu verknüpfen oder skriptartige Logik zu schreiben, werden Anwender einfach die gewünschten Ergebnisse beschreiben: „Wenn ein neuer Lead eingeht, qualifiziere ihn, reichere ihn an und benachrichtige den Vertriebsmitarbeiter.“

KI-Agenten interpretieren Absichten, erstellen Arbeitsabläufe und passen sich automatisch an Systemänderungen an. Low-Code wird weiterhin komplexe Prozesse steuern, aber NLP wird zur Standardschnittstelle für Routineaufgaben.

Es ist derselbe Wandel, den wir schon erlebt haben, als die Suche die Verzeichnisse ablöste und der Touchscreen die physischen Tasten ersetzte: NLP wird zur neuen Abstraktionsschicht für die Automatisierung.

3. Der Marktwert einfacher „Task-Bots“ bricht auf nahezu Null ein.

Einfache Automatisierungen – wie das Verschieben von Dateien, das Versenden von Benachrichtigungen oder das Synchronisieren von Zeilen zwischen Apps – werden keine eigene Marktkategorie mehr rechtfertigen. Einfache Bots werden unauffällig in den Hintergrund treten.

Alle wichtigen Plattformen, von Microsoft und Google bis hin zu Salesforce, ServiceNow und Slack werden diese KI-gestützten Aufgaben direkt in ihre Kernprodukte integrieren. Dadurch werden „Mikrobots“ zu Massenprodukten, und Anbieter, deren Lösungen auf grundlegender Workflow-Automatisierung basieren, verlieren an Preissetzungsmacht.

Die wahren Gewinner werden die Plattformen sein, die eine umfassende Orchestrierung anstelle von Bots mit nur einer Aufgabe bieten, Governance und Observability auf Unternehmensebene bereitstellen und sich tief in Geschäftssysteme integrieren, anstatt nur Anwendungen miteinander zu verbinden.

Diese Entwicklung spiegelt die Evolution des E-Mail-Hostings von einem kostenpflichtigen Dienst zu einer Standardfunktion wider. Gartner untermauert dies mit der Prognose, dass bis 2026 80 % der einfachen Workflow-Automatisierung als integrierte Funktionen und nicht mehr als separate Produkte angeboten werden.

4. Hardwarekompetenz gewinnt wieder an Bedeutung als strategischer Vorteil

Wir treten in eine neue Ära ein, in der Hardware wieder eine entscheidende Rolle spielt. In den 90er-Jahren beruhten Wettbewerbsvorteile auf bahnbrechenden Innovationen bei CPUs, Speichern und Netzwerken. In den 2000er- und 2010er-Jahren verlagerte sich der Schwerpunkt auf Software wie SaaS, Cloud, APIs und mobile Anwendungen. Nun führt KI die Branche wieder in Richtung Hardware-Dominanz.

Länder wetteifern um GPUs, als wären sie strategische Güter. Unternehmen benötigen spezialisierte Chips für Inferenz und Feinabstimmung. Kundenspezifische Beschleuniger wie NPUs, TPUs und ASICs werden zu echten Wettbewerbsvorteilen.

Selbst die Resilienz der Lieferketten ist mittlerweile ein Thema für die Führungsebene. Regierungen investieren Milliarden in diesen Wandel: 52 Milliarden US-Dollar durch den US-amerikanischen CHIPS Act, 47 Milliarden US-Dollar durch den EU-Chips Act und über 140 Milliarden US-Dollar an Halbleitersubventionen in China. Das Training und der Betrieb von KI-Modellen im großen Maßstab erfordern einen enormen Energie- und Kühlungsaufwand, und der Ausbau von Rechenzentren stößt an geografische, regulatorische und energietechnische Grenzen.

Strom wird zu einem entscheidenden Faktor für die Leistungsfähigkeit von KI, und Regionen mit einem Überschuss an erneuerbarer Energie entwickeln sich zu KI-Zentren. Rechenzentrumsbetreiber konkurrieren nun um begrenzte Transformator- und Netzkapazität, und Unternehmen beginnen, den KI-Einsatz nicht nur leistungs-, sondern auch kostenorientiert zu planen.

Bis 2026 könnten Halbleiterengpässe die Verfügbarkeit und den Wertverlust von KI-Hardware weiterhin begrenzen, doch der entscheidende Unterschied zwischen führenden und nachzüglerischen Unternehmen wird sich eher durch Konnektivität als durch reine Rechenleistung auszeichnen. Organisationen, die KI-Potenzial durch nahtlose Integration, APIs und Automatisierung in konkreten Geschäftsnutzen umwandeln können, werden diejenigen überflügeln, die sich ausschließlich auf Verarbeitungskapazität verlassen.

Da Fertigungsengpässe voraussichtlich anhalten werden, ist es unerlässlich, praxisnahe und skalierbare Lösungen dem Hype vorzuziehen. Selbst die fortschrittlichsten KI-Modelle stoßen an die Grenzen der zugrundeliegenden Systeme. Architektur, Konnektivität und integrierte Arbeitsabläufe sind daher die entscheidenden Faktoren, die darüber bestimmen, welche Unternehmen nachhaltige Transformation und Wettbewerbsvorteile erzielen.

Die Arbeitslast von KI-Anwendungen wächst alle 18 Monate um das Zehnfache und übertrifft damit das Mooresche Gesetz bei Weitem. Der Besitz oder Zugriff auf die richtige Rechenleistung zum richtigen Zeitpunkt wird daher genauso wichtig sein wie der Besitz von geistigem Eigentum. Hardwarekapazität wird zum neuen entscheidenden Faktor für die Cloud-Abhängigkeit, und jedes große Unternehmen wird in der Lage sein, KI-Hardware zu verstehen, zu beschaffen und zu optimieren.

5. Rechenzentren und Stromversorgung werden zu den eigentlichen Engpässen

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI verlagert sich der Engpass von den Algorithmen hin zur Wirtschaftlichkeit der Infrastruktur. Das Training und der Betrieb von KI-Modellen in großem Umfang erfordern einen enormen Energie- und Kühlungsaufwand, und der Ausbau von Rechenzentren stößt an geografische, regulatorische und energietechnische Grenzen.

Bis 2028 wird Strom ein entscheidender Faktor für die Leistungsfähigkeit von KI sein. Da Regionen mit überschüssiger erneuerbarer Energie zu KI-Zentren werden, werden Rechenzentrumsbetreiber um begrenzte Transformator- und Netzkapazität konkurrieren, und Unternehmen werden beginnen, den KI-Einsatz nicht nur leistungs-, sondern auch kostenorientiert zu planen.

Die nächste Innovationswelle wird sich ebenso sehr mit Energiemanagement und nachhaltiger Infrastruktur wie mit Modellarchitektur befassen. Das Training eines einzelnen GPT-4-Skalenmodells verbrauchte schätzungsweise 5–7 Gigawattstunden, genug, um 1,000 US-Dollar zu versorgen. homes für ein Jahr.

6. Sicherheit und ROI werden zu obersten Prioritäten für KI in Unternehmen.

Nach dem anfänglichen KI-Hype werden Unternehmen von der Experimentierphase zur praktischen Anwendung übergehen, und die Diskussion wird sich verändern. Sicherheitsbedenken werden in den Mittelpunkt rücken: Datenleckrisiken durch LLMs, Schatten-KI-Nutzung durch Mitarbeiter, rechtliche Risiken durch unklare Modellherkunft und Forderungen nach Transparenz der Anbieter hinsichtlich Trainingsdaten und Modellentwicklung. CISOs werden auf robuste KI-Governance-Rahmenwerke bestehen, bevor sie eine breite Einführung zulassen.

Der ROI wird zum entscheidenden Faktor. Unternehmen werden KI-Projekte nicht mehr allein deshalb genehmigen, weil sie „innovativ“ erscheinen. Erfolg erfordert messbare Produktivitätssteigerungen, operative Einsparungen oder klare Umsatzergebnisse.

KI wird nur dann erfolgreich sein, wenn sie mit kürzeren Prozesszyklen, geringeren Arbeitskosten für wiederkehrende Aufgaben, höherer Kundenzufriedenheit und messbaren Umsatzsteigerungen einhergeht. Dadurch wird KI insgesamt endlich von „beeindruckenden Demos“ zu einem System mit messbarem Geschäftswert übergehen.

7. Natürliche Sprache wird zur nächsten großen Benutzeroberfläche

Über die Programmierung von Agenten hinaus entwickelt sich natürliche Sprache (NL) zur universellen Schnittstellenschicht für Anwendungen. Während das letzte Jahrzehnt von mobilen Endgeräten und APIs geprägt war, steht im nächsten Jahrzehnt die natürliche Sprache im Vordergrund. Mitarbeiter und Bürger werden gleichermaßen dialogbasiert mit Systemen interagieren.

Sie könnten eine Plattform beauftragen, Dashboards mit monatlichen Kundenabwanderungszahlen nach Regionen zu erstellen, Vertragsänderungen anhand von Vorlagen aus dem Vorjahr zu entwerfen oder Genehmigungsworkflows für neue Lieferantenanfragen zu entwickeln. Diese veränderte Benutzeroberfläche demokratisiert die Lösungsentwicklung.

Menschen, die noch nie programmiert oder Low-Code-Tools verwendet haben, werden plötzlich in der Lage sein, sinnvolle Automatisierungen, Apps und Analysen zu erstellen, indem sie diese einfach beschreiben. Organisationen, die diese Demokratisierung begrüßen, werden einen Innovationsschub von unten nach oben erleben.

8. KI-Governance wird für den Unternehmenseinsatz obligatorisch

Mit zunehmender Reife der regulatorischen Rahmenbedingungen und der beschleunigten Einführung von KI werden Unternehmen Governance nicht länger als optional betrachten. Organisationen werden Richtlinien und Systeme formalisieren, um einen sicheren, ethischen und gesetzeskonformen Einsatz von KI zu gewährleisten – ein Wandel, der durch wachsende Bedenken hinsichtlich Datenschutz, Modelltransparenz, Entscheidungsverantwortlichkeit und regulatorischer Risiken vorangetrieben wird.

Governance-Rahmenwerke werden:

• Überwachung und Prüfung von KI-Aktionen in verschiedenen Systemen
• Zugriff auf sensible Daten und Eingabeaufforderungen kontrollieren
• Modellherkunft, Trainingsquellen und Versionsverlauf verfolgen
• die Einhaltung globaler und branchenspezifischer Vorschriften sicherstellen
• Einrichtung einer Aufsicht für risikoreiche oder folgenreiche Anwendungsfälle

Die Steuerung von KI wird zur Voraussetzung für die unternehmensweite Skalierung von KI, nicht nur um Risiken zu reduzieren, sondern auch um organisatorisches Vertrauen aufzubauen und eine breitere Akzeptanz zu ermöglichen.

9. Der Mensch im Regelkreis wird zum Standardmodell für KI-Workflows in Unternehmen

Auch wenn KI-Systeme immer leistungsfähiger werden, werden Unternehmen hybride Arbeitsabläufe einführen, bei denen der Mensch weiterhin eine zentrale Rolle bei der Überwachung und Entscheidungsfindung spielt. HITL-Prozesse (Human-in-the-Loop) werden zum Standard für die Überprüfung kritischer Ergebnisse, die Sicherstellung der Einhaltung von Vorschriften, die Validierung der Korrektheit und die Aufrechterhaltung des Vertrauens innerhalb der Organisation.

HITL wird in eine Vielzahl von Arbeitsabläufen integriert werden:

• Kunden- und Mitarbeiterkommunikation
• Beschaffung, rechtliche und finanzielle Genehmigungen
• Dokumenterstellung
• Vertragsabwicklung
• komplexe Entscheidungsfindung mit regulatorischen Konsequenzen
• KI-Agenten führen automatisierte Aktionen in Kernsystemen aus

Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, KI schneller und sicherer einzuführen und sicherzustellen, dass KI menschliches Fachwissen ergänzt, anstatt es zu ersetzen. Er bietet zudem Effizienz, ohne Vertrauen, Kontrolle oder Verantwortlichkeit zu beeinträchtigen.

10. Kleine Sprachmodelle werden für KI in Unternehmen unerlässlich.

Da Unternehmen zunehmend Wert auf Effizienz, Datenschutz und spezialisierte Funktionen legen, werden kleine Sprachmodelle (SLMs) an Bedeutung gewinnen. Diese kompakten Modelle werden für spezifische Aufgaben, Bereiche oder Branchen optimiert und bieten im Vergleich zu ihren massiven Pendants schnellere Inferenz, geringere Kosten und bessere Kontrollierbarkeit.

SLMs werden besonders wertvoll sein für

• On-Device- und Edge-Anwendungen
• Stark regulierte Branchen, die eine lokale Verarbeitung erfordern
• Arbeitsabläufe, die eine vorhersehbare Leistung und minimale Halluzinationen erfordern
• Fein abgestimmtes Fachwissen in Bereichen wie Recht, Medizin oder Finanzdienstleistungen
• Organisationen mit begrenzten IT-Budgets

Anstatt sich auf ein einziges, gigantisches Modell für alle Aufgaben zu verlassen, werden Unternehmen künftig Modellportfolios einsetzen: eine Kombination aus universellen LLMs und hochspezialisierten SLMs, die zielgerichteten Mehrwert bei geringeren Kosten und Risiken bieten. Dies bedeutet einen klaren Wandel von „größer ist besser“ hin zu „passend dimensionierter Intelligenz für die jeweilige Aufgabe“.