KI soll 2026 laut VIER vor allem messbare Ergebnisse liefern. Das deutsche Technologieunternehmen geht davon aus, dass Unternehmen die Experimentierphase hinter sich lassen und KI im operativen Kundenkontakt mit skalierbarer Servicequalität und belastbarem Return on Investment (ROI) einsetzen wollen. Zusätzlich rücken Datensouveränität und Compliance beim KI-Einsatz in den Vordergrund.
VIER beschreibt fünf Entwicklungen, die den KI-Einsatz in Unternehmen im Jahr 2026 prägen könnten. Die Prognose bezieht sich auf technische, organisatorische und sicherheitsbezogene Anforderungen – von Cloud-Strategien über Automatisierung bis hin zu sprachbasierten Schnittstellen.
Sicherheit und Datensouveränität als Bestandteil von KI-Architekturen
Als ersten Trend nennt VIER eine stärkere Verankerung von Sicherheitsanforderungen in KI-Stacks. Nach Darstellung des Unternehmens setzen Firmen beim Einsatz generativer KI zunehmend auf Datensicherheit und die Einhaltung regulatorischer Vorgaben.
Vor dem Hintergrund „spürbarer geopolitischer Spannungen“ verlagerten bereits viele Unternehmen Daten und Workloads weg von globalen Hyperscalern hin zu souveränen oder regionalen Cloud-Umgebungen. VIER bezeichnet diese Entwicklung als „Geopatriation“ und erwartet, dass sie sich 2026 weiter verstärkt. Datensouveränität werde dabei zu einem strategischen Standortfaktor.
Ein weiterer Schwerpunkt in diesem Bereich ist nach Einschätzung von VIER die sogenannte Digital Provenance. Gemeint ist die nachvollziehbare Herkunft und Integrität von Daten, Modellen und Inhalten. Unternehmen benötigten Mechanismen zur Nachverfolgung und Authentifizierung digitaler Assets, um Vertrauen in KI-Systeme zu sichern. Carsten Fiegler, Vice President Business Communications bei VIER, sagt dazu: „Hier kommen AI Security Platforms ins Spiel. Diese neuen Sicherheitsplattformen sichern den gesamten Lebenszyklus von KI-Anwendungen – von Modelltraining und Datenqualität bis zu Richtlinien-Management und Angriffserkennung.“
Fokus auf Kostensenkungen, Effizienz und messbaren ROI
Als zweiten Trend beschreibt VIER, dass 2026 vor allem nachweisbarer Kundennutzen, Effizienzgewinne und ein belastbarer ROI zählen sollen. Unternehmen würden demnach weniger in frühe Proof-of-Concepts investieren, sondern erwarteten, dass sich KI im operativen Kundenkontakt bewährt.
Daniel Krantz, Vice President AI bei VIER, sieht die Technologie dafür als ausreichend entwickelt. Er erklärt: „Die KI-Technologie ist reif. Gen AI ist zuverlässig und kann – wenn strategisch und operativ sauber umgesetzt – für schnellere Bearbeitung, höhere Servicequalität und skalierbare Kapazitäten sorgen.“ Gleichzeitig verbindet VIER den Anspruch an Ergebnisse mit einem Zeitfaktor: Krantz betont, wer 2026 „noch kein messbares Ergebnis vorweisen kann“, verliere den Anschluss.
Damit verknüpft VIER die Erwartung, dass KI-Projekte stärker über Kennzahlen, Kostenwirkungen und Produktivitätsmessungen gesteuert werden. Der Einsatz soll sich nach dieser Darstellung weniger über Demonstratoren rechtfertigen, sondern über nachweisbare Effekte im Betrieb.
Multiagent Systems und spezialisierte Sprachmodelle
Als dritte Entwicklung nennt VIER Multiagent Systems (MAS). Dabei handelt es sich nach der Darstellung des Unternehmens um verteilte KI-Agenten, die autonom zusammenarbeiten und Aufgaben wie ein Team koordinieren können. VIER erwartet, dass Unternehmen mit solchen Systemen komplexe Geschäftsprozesse skalierbarer und resilienter gestalten.
Die Rolle des Menschen wird in diesem Zusammenhang als kontrollierend beschrieben. Carsten Fiegler sagt, die Arbeit der Agenten müsse „nur noch gelegentlich von einem Menschen korrigiert werden“. Zugleich verweist VIER auf den Human-in-the-Loop-Ansatz, bei dem menschliches Wissen und Entscheidungsfähigkeit in KI-Prozesse eingebunden bleiben.
Ebenfalls in diesem Trend verortet VIER Domain-Specific Language Models (DSLMs), also branchen- oder funktionsspezifische Sprachmodelle. Diese sollten laut VIER generische KI-Systeme zunehmend ersetzen. Genannt werden dabei mehrere erwartete Effekte: präzisere Ergebnisse, weniger Fehlausgaben sowie „regulatorisch sauberes Prompting“ in sensiblen Umgebungen.
Physical AI, Konvergenz von IT/OT/IoT und KI-native Softwareentwicklung
Als vierten Trend beschreibt VIER „Physical AI“, also KI-Anwendungen, die nicht nur im digitalen Raum wirken, sondern Roboter, Drohnen und Maschinen in der realen Welt steuern. Nach Prognose des Unternehmens führt das zu einer stärkeren Verbindung von IT (Information Technology), OT (Operational Technology) und IoT (Internet of Things) zu einer gemeinsamen „Intelligenzschicht“.
Parallel dazu erwartet VIER, dass Softwareentwicklung „KI-nativ“ wird. Gemeint sind Plattformen, die generative und assistive KI-Funktionen direkt in den Entwicklungsprozess integrieren. VIER spricht in diesem Zusammenhang von „AI-native Development Platforms“ und verbindet damit die Erwartung höherer Produktivität, besserer Qualität und kürzerer Time-to-Market.
Die Aussagen bleiben in der Quelle auf der Ebene einer Trendbeschreibung und benennen keine konkreten Produkte oder Implementierungsbeispiele. Der Fokus liegt auf der Annahme, dass KI-Funktionen in Entwicklungsumgebungen standardmäßig eingebettet werden.
Telefonie und KI-gestützte Voice Interfaces
Als fünften Trend nennt VIER den Ausbau KI-gestützter Sprachschnittstellen im Kundenservice. Trotz digitaler Kanäle bleibe Telefonie nach Einschätzung des Unternehmens der wichtigste Servicekanal, da Menschen weiterhin bevorzugt sprechen würden.
VIER sieht in AI-gestützten Voice Interfaces eine Verbindung dieser Kundenvorliebe mit Automatisierung. Daniel Krantz sagt: „Speech-to-Speech-Erlebnisse heben den Service auf ein neues Level und machen ihn persönlich, empathisch und sofort verfügbar.“ Zudem verbindet VIER Voice AI mit Kosteneffekten und Servicekennzahlen: Laut Krantz könne Voice AI die Kundenservicekosten senken und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit steigern.
Die fünf Trends laut VIER im Überblick
- Sicherheit, Datensouveränität und Compliance als fester Bestandteil von KI-Stacks
- Messbarer ROI, Kostensenkungen und Effizienzgewinne als zentrale Steuerungsgrößen
- Multiagent Systems mit Human-in-the-Loop sowie stärkere Nutzung spezialisierter Sprachmodelle (DSLMs)
- Physical AI sowie KI-native Entwicklungsplattformen und stärkere IT/OT/IoT-Konvergenz
- Ausbau KI-gestützter Voice Interfaces im telefonischen Kundenservice