„2025 war ein Jahr, in dem sich KI unglaublich schnell verbreitet und spürbar professionalisiert hat“, sagt Konstantin Leitz, Vice President Business Innovation bei INFORM. „2026 geht diese Entwicklung mit noch höherem Tempo weiter. Kaum ein Technologiefeld erlebt derzeit so viele Innovationen“, so der Experte. Von autonomen KI-Agenten über KI-native Softwarearchitekturen bis hin zu spezialisierbaren Modellen und neuen Governance-Standards wird KI 2026 in vielen Industrieunternehmen zu einem festen Bestandteil der operativen Wertschöpfung. Der Fokus verschiebt sich damit stärker auf die systematische Integration von KI in Software, Prozesse und Infrastrukturen.

Trend 1: KI-Agenten übernehmen zunehmend operative Aufgaben

2026 werden KI-Agenten verstärkt in tägliche Betriebsabläufe eingebunden. Sie verfolgen Abläufe in Echtzeit, bewerten Abweichungen und bereiten Entscheidungen vor, wenn sich Rahmenbedingungen kurzfristig ändern. Zum Beispiel wenn Transportzeiten schwanken oder Materialflüsse ins Stocken geraten. Mit der Verbreitung einzelner Agenten entsteht zudem ein neues Zusammenspiel, denn in vielen Unternehmen werden künftig mehrere spezialisierte Agenten parallel an verschiedenen Teilaufgaben arbeiten. So kann ein Planungsagent in der Produktion frühzeitig erkennen, dass ein Material nicht rechtzeitig verfügbar sein wird und automatisch die Abstimmung mit der Logistik anstoßen, um eine alternative Bereitstellung zu prüfen und einen reibungslosen Ablauf sicherzustellen.

Trend 2: KI wird zum Kern moderner Softwarearchitekturen

Mit der zunehmenden Reife großer Sprachmodelle verändert sich auch die Softwareentwicklung grundlegend. Anwendungen werden nicht länger um KI ergänzt, sondern von Beginn an so entworfen, dass Lernen, Datenverarbeitung und Entscheidungslogik integrale Bestandteile der Architektur sind. Gleichzeitig wandelt sich der Entwicklungsprozess selbst: KI-generierte Codesegmente, automatisiertes Testing und lernfähige Deployment-Pipelines werden 2026 zum Standard. Gefragt sind künftig Fähigkeiten wie die präzise Formulierung von Prompts, das Testen und Validieren von KI-generierten Ergebnissen sowie die Gestaltung komplexer Systemarchitekturen und die Pflege bestehender Systeme, für deren Kontext KI-Modelle oft nicht ausreichend sensibilisiert sind.

Trend 3: KI-Systeme werden spezialisierter und modular kombinierbar

Je breiter KI in Unternehmen eingesetzt wird, desto stärker wächst der Bedarf an spezialisierter Intelligenz. Statt universelle Modelle für alle Anwendungsfälle einzusetzen, gewinnen domänenspezifische Systeme an Bedeutung, die gezielt mit Fach- und Branchendaten trainiert werden. Sie liefern höhere Genauigkeit und Effizienz, insbesondere dort, wo Prozesse eng voneinander abhängen oder reibungslose Übergänge zwischen Planung, Steuerung und Ausführung entscheidend sind. Parallel setzt sich ein modularer Architekturansatz durch, der es ermöglicht, spezialisierte Modelle und Komponenten flexibel zu kombinieren. So lassen sich beispielsweise Prognosen zu verfügbaren Kapazitäten mit Modellen zur Priorisierung zeitkritischer Vorgänge oder zur Bewertung aktueller Ressourcensituationen verbinden. 

Trend 4: Transparente und regelkonforme KI-Systeme werden Pflicht

Mit zunehmender Komplexität KI-basierter Anwendungen wird Transparenz zum zentralen Qualitätsmerkmal. „AI Observability“ beschreibt die Fähigkeit, Verhalten, Performance und Entscheidungslogik von KI-Komponenten in Echtzeit zu überwachen. 2026 entstehen dafür spezialisierte Plattformen und Frameworks, die Training, Inferenz und Sicherheit systematisch nachvollziehbar machen. Gleichzeitig erreichen zentrale europäische Regelwerke wie der AI Act, die NIS-2-Richtlinie und der Cyber Resilience Act eine neue Stufe. Unternehmen müssen umfassend nachweisen, dass ihre KI-Systeme sicher, transparent und regelkonform betrieben werden.

Trend 5: Neue Rollen und Kompetenzen prägen den Umgang mit KI

2026 rückt stärker in den Vordergrund, wie Menschen in Unternehmen mit KI arbeiten und welche neuen Formen der Zusammenarbeit daraus entstehen. An den Schnittstellen zwischen Fachbereichen, Daten und KI-Anwendungen entstehen neue Verantwortlichkeiten und bestehende Aufgabenprofile entwickeln sich weiter, da Disponenten, Planer oder Schichtführer zunehmend mit KI-basierten Empfehlungen und Assistenzfunktionen arbeiten. Gleichzeitig gewinnen Qualifizierung und ein bewusster Umgang mit Veränderungsprozessen an Bedeutung, damit KI-Systeme im Alltag sicher beherrscht und verlässlich eingesetzt werden können.

„Für Unternehmen wird 2026 vor allem ein Jahr, in dem der praktische Umgang mit KI deutlich an Reife gewinnt“, fasst es Leitz zusammen. „Viele Entwicklungen rücken näher an den operativen Kern heran und zeigen, wo KI einen Unterschied macht. Unternehmen, die frühzeitig Erfahrungen sammeln und ihre Prozesse Schritt für Schritt anpassen, werden davon am meisten profitieren.“