Hat KI dir deinen Job schon weggenommen?
Schon im Jahr 2023, als GenAI erstmals an Bedeutung gewann, behaupteten unzählige Analysten, KI werde innerhalb von zwei oder drei Jahren viele Arbeitsplätze ersetzen. Wir haben jetzt 2026 – und … nicht viel hat sich geändert.
Oft beruhen solche Prognosen auf dem Wunsch, virale Beiträge zu erzeugen, oder sie stammen von sogenannten „Experten“, die die zugrunde liegende Technologie schlicht nicht verstehen.
Deshalb bieten wir in diesem Artikel eine andere Perspektive: Auf Basis realer, tatsächlich umgesetzter KI-Automatisierungsprojekte für unsere Kunden teilen wir unsere Einschätzung für die nahe Zukunft.
Prognosen: Trends in der intelligenten Automatisierung
These 1: Die Spaltung zwischen KMU und Großunternehmen (Single-Agenten vs. Multi-Agenten-Systeme)
Prognose: Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) werden sich darauf konzentrieren, einzelne, spezialisierte KI-Agenten einzusetzen, um konkrete Probleme zu lösen, und dabei agile SaaS-Tools wie n8n nutzen. Unternehmenskunden hingegen werden sich in Richtung komplexer Multi-Agenten-Systeme (MAS) bewegen, die von Plattformen wie UiPath orchestriert werden.
Warum das passieren wird: KMU benötigen Geschwindigkeit und einen geringen Overhead. Sie können sich die Infrastruktur nicht leisten, die nötig ist, um einen ganzen Schwarm von Agenten zu verwalten. Tools wie n8n ermöglichen es ihnen, schnell und kostengünstig einen „Customer-Service-Agenten“ oder einen „Lead-Gen-Agenten“ zusammenzusetzen.
Großunternehmen sind mit einfachen Bots und Agenten an eine Grenze gestoßen. Um komplexe Prozesse wie „Order-to-Cash“ zu bewältigen, brauchen sie Agenten, die miteinander kommunizieren. Zum Beispiel einen Agenten zum Auslesen der Rechnung, einen zur Prüfung im ERP-System und einen zur Betrugsvalidierung. Dafür ist eine Orchestrierungsschicht notwendig, die Governance und Sicherheit sicherstellt – und das spielt direkt etablierten Anbietern wie UiPath in die Hände, die sich zunehmend in Richtung „agentischer“ Orchestrierung entwickeln.
These 2: Human-in-the-Loop (HITL) wird verpflichtend sein
Prognose: Wir werden einen starken Anstieg von KI-Implementierungen sehen, die gezielt mit Human-in-the-Loop-(HITL-)Architekturen entworfen sind. Rein autonome Prozesse werden in kritischen Geschäftsabläufen weiterhin selten bleiben.
Warum das passieren wird: Das Vertrauen ist gering. Nach den gescheiterten Pilotprojekten der Jahre 2024–2025 haben Unternehmen erkannt, dass sie KI keine geschäftskritischen Prozesse ohne Aufsicht überlassen können. Die Halluzinationsrate ist für Finanz- oder Rechts-Compliance noch immer zu hoch. Plattformen, die einfache menschliche Eingriffe priorisieren – bei denen die KI die Arbeit erledigt, aber vor der Ausführung einer Transaktion eine Freigabe „einholt“ – werden sich durchsetzen. Das ist ein defensiver Schritt: Unternehmen wollen die Geschwindigkeit von KI, haben aber große Angst vor der Haftung, wenn ein autonomer Agent eine Million Dollar an die falsche IBAN überweist.
These 3: Aufstieg von KI-Assistenten, Stagnation autonomer Agenten
Prognose: 2026 wird das Jahr der KI-Assistenten sein (GenAI, die fest in Unternehmensdaten verankert ist) – nicht das der vollständig autonomen Agenten. Während Tech-X und LinkedIn von Agenten sprechen, die ganze Unternehmen steuern, werden Agenten in der Realität noch kriechen.
Warum das passieren wird: Echte Autonomie erfordert Fähigkeiten zum Schlussfolgern, die im großen Maßstab noch immer teuer und unzuverlässig sind. Die meisten „Agenten“ bleiben heute in Endlosschleifen hängen oder treffen falsche Entscheidungen, sobald sich Rahmenbedingungen ändern. Im Gegensatz dazu sind „Assistenten“ – Werkzeuge, die interne Wikis durchsuchen, Meetings zusammenfassen und E-Mails zur Prüfung durch einen Menschen entwerfen – ausgereift und zuverlässig. Wir werden eine massive Verbreitung von RAG-Systemen (Retrieval-Augmented Generation) sehen, die Mitarbeitenden helfen, ihre Arbeit schneller zu erledigen, anstatt sie vollständig durch Roboter zu ersetzen.
These 4: Hohe Anbieterfluktuation aufgrund gescheiterter Pilotprojekte
Prognose: Wir könnten eine Welle von Vertragskündigungen und Anbieterwechseln erleben. Unternehmen, die sich in den Jahren 2024–2025 vom Hype haben mitreißen lassen und erlebt haben, dass 95 % ihrer vertikalen KI-Projekte gescheitert sind, werden ihre aktuellen Anbieter feuern.
Warum das passieren wird: MIT-Studien zeigen, dass nahezu 95 % der GenAI-Pilotprojekte keinen messbaren Einfluss auf Gewinn und Verlust (P&L) erzielt haben. CIOs und CFOs sind es leid, für sogenanntes „Innovationstheater“ zu bezahlen. Sie beenden Investitionen in Tools, die keine Ergebnisse geliefert haben, und suchen nach neuen Partnern, die konkrete, langweilige und messbare Resultate versprechen können. Das schafft einen volatilen Markt für Dienstleister – etablierte Anbieter geraten unter Druck, während neue Herausforderer mit einer pragmatischen „Fix-it“-Mentalität eine echte Chance bekommen.
These 5: Geringer realer Einfluss auf P&L (aber hohes „AI Washing“)
Prognose: Trotz des ganzen Lärms wird KI im Jahr 2026 bei den meisten Nicht-Tech-Unternehmen nur einen vernachlässigbaren Einfluss auf die tatsächlichen Gewinn- und Verlustrechnungen haben. Dennoch werden CEOs weiterhin massive Effizienzgewinne verkünden, um die Aktienkurse nach oben zu treiben.
Warum das passieren wird: Die Integration von KI in Legacy-Systeme dauert Jahre, nicht Monate. Die Produktivitätsgewinne werden häufig durch die Kosten der KI selbst aufgezehrt (Lizenzen, Rechenleistung, Datenbereinigung). Gleichzeitig ist die Vergütung von Führungskräften an die Aktienperformance gekoppelt – und diese wiederum derzeit daran, ob ein Unternehmen eine „KI-Strategie“ vorweisen kann. Wir werden daher „AI Washing“ erleben: klassische Entlassungen oder Sparmaßnahmen werden als „KI-getriebene Optimierung“ umetikettiert, um den Kapitalmarkt zufriedenzustellen – selbst wenn KI damit nichts zu tun hatte.
Schwarze Schwäne: Ereignisse mit geringer Wahrscheinlichkeit und hoher Wirkung
These 1: Das „AI-Security-Pearl-Harbor“-Ereignis tritt ein
Mögliches Szenario: Es kommt zu einem massiven KI-Sicherheitsvorfall. Ein großes Unternehmen oder eine staatliche Institution bricht zusammen oder erleidet ein Datenleck in bislang ungekanntem Ausmaß, weil ein autonomer Agent übernommen wurde oder ein Modell manipuliert (vergiftet) wurde.
Auswirkung: Ein solches Ereignis würde sofort einen „KI-Winter“ in der Einführung auslösen. Regierungen würden Genehmigungen abrupt ausbremsen. CIOs würden Cloud-KI-Projekte über Nacht abschalten. Wir würden eine panikgetriebene Rückkehr zu On-Premise-Hardware und „dummer“ Software erleben, was die Branche um Jahre zurückwerfen würde. Für KI gebaute Rechenzentren stünden leer, da die Risikobereitschaft schlagartig verschwinden würde.
These 2: Das „Market-Killer“-Modell
Mögliches Szenario: Ein neuer Akteur (oder eine außer Kontrolle geratene Veröffentlichung aus einem großen Labor) bringt ein Modell auf den Markt, das exponentiell besser und günstiger ist als alles bisher Dagewesene – praktisch kostenlos und deutlich intelligenter als jedes andere LLM.
Auswirkung: Das würde die KI-Aktienblase zum Platzen bringen. Wenn Intelligenz kostenlos wird, brechen die Geschäftsmodelle von OpenAI, Google und Microsoft (die auf dem Verkauf von Rechenleistung und API-Zugängen basieren) zusammen. Bewertungen in Billionenhöhe würden sich in Luft auflösen. Dieser deflationäre Schock würde die Wirtschaft des Tech-Sektors schwer beschädigen, könnte aber zugleich eine chaotische Welle von Konsumenteninnovation auslösen – weil hochentwickelte Intelligenz zu einer Ware wie Strom wird.
Aber atmen wir erst einmal tief durch…
Das sind lediglich Prognosen auf Basis unserer aktuellen Marktanalysen und Projekterfahrungen – keine Garantien für die Zukunft.
Wir übernehmen keine Verantwortung dafür, wie sich der Markt letztlich entwickelt.
„Black-Swan“-Szenarien haben eine geringe (oder sogar sehr geringe) Eintrittswahrscheinlichkeit, doch ihre potenziellen Auswirkungen sind systemisch und gravierend. Wir sind fest davon überzeugt, dass eine robuste Unternehmensstrategie auch Vorkehrungen für solche Randfälle enthalten muss – denn auf das Unwahrscheinliche vorbereitet zu sein, ist oft der entscheidende Faktor für das Überleben.
Viel Erfolg bei all euren KI- & Automatisierungsprojekten im Jahr 2026!
