Auch im Jahr 2026 ist der Hype um KI ungebrochen. Nachdem bereits das Jahr 2025 voll im Zeichen von KI stand, wird die Technologie auch in diesem Jahr das Maß aller Dinge sein. Welchen Impact wird KI in diesem Jahr auf Unternehmen haben? Dieser Frage hat sich Progress ausführlich gewidmet und die fünf Top-Trends für 2026 identifiziert.
AI Plumbing wird zur Pflicht
Der KI-Hype sorgt dafür, dass LLMs, Frameworks und Standards sich auch dieses Jahr so rasant weiterentwickeln, dass viele aktuelle Lösungen schnell veraltet und möglicherweise unsicher sein werden. Unternehmen werden daher einen erheblichen Aufwand betreiben müssen, um ihre Pilotprojekte neu zu strukturieren und zu modernisieren.
Im Jahr 2026 steht für sie daher vor allem „AI Plumbing“ an. Damit ist gemeint, die grundlegenden technischen Rahmenbedingungen, Standards und Architekturen so zu definieren und aufzubauen, dass sie für Unternehmen skalierbar, flexibel und sicher sind. Dieses notwendige Übel hat leider auch unmittelbaren Einfluss auf die KI-Innovation und wird sie allgemein verlangsamen.
Spezialisierte SLMs laufen LLMs den Rang ab
KI-Modelle werden weiterhin größer, leistungsfähiger und vielseitiger, sodass Large Language Models (LLMs) auch dieses Jahr die Grenzen des Machbaren sprengen werden. Doch für viele Unternehmen liegt der größte Mehrwert in kleineren, maßgeschneiderten und kosteneffizienten Small Language Models (SLMs), die sie flexibel intern oder direkt am Edge einsetzen können.
Der Grund dafür ist, dass speziell zugeschnittene Modelle oft schneller, ressourcenschonender und sicherer sind. Sie lassen sich außerdem besser in bestehende Systeme integrieren und einfacher warten. Insbesondere bei der Verwendung sensibler Daten, der Datenverarbeitung in Echtzeit oder begrenzten Infrastrukturressourcen bieten diese kleineren Modelle strategische Vorteile.
Sie sind unter anderem in der Lage, schnellere Entscheidungen direkt am Edge zu treffen, etwa im Kontext von KI-Agenten am Netzwerkrand. Zudem benötigen SLMs geringere Bandbreiten und erfüllen Compliance- und Sicherheitsanforderungen besser.
KI hält mehr und mehr Einzug in DevOps-Pipelines
Im Kontext von DevOps setzen Unternehmen schon länger auf AIOps, um die IT-Infrastruktur zu managen. Gemeint sind spezielle KI-Anwendungen, die Mitarbeitende beim Monitoring und der Anomalieerkennung sowie der Fehleranalyse unterstützen.
In diesem Jahr wird sich AIOps mittels KI-Agenten über die Bereitstellung reaktiver Alarme hin zu echten selbstheilenden Systemen entwickeln, die vollautomatisiert Ursachenanalysen durchführen, kontextbezogene Empfehlungen geben und Fehler autonom beheben. Unternehmen werden zudem die Governance fest in DevSecOps-Pipelines verankern, sodass ethische Anforderungen, Compliance und Modellverantwortung durchgängig sichergestellt sind.
Auch CI/CD-Prozesse werden zunehmend autonom, da KI-Agenten Builds, Tests und Deployments dynamisch optimieren, Fehler vorhersagen und Probleme selbst beheben. Außerdem wird „Conversational DevOps“ 2026 endlich Realität, da KI es ermöglicht, dass Ingenieure Infrastruktur und Deployments zunehmend über natürliche Sprache steuern können.
KI evoziert neue Sicherheitsrisiken und Schutzmechanismen
Die Einführung von KI wird neue Sicherheitsherausforderungen mit sich bringen. Ein besonderes Problem stellt in diesem Zusammenhang natürliche Sprache dar, denn KI-Systeme mit NLP (Natural Language Processing)-Kapazitäten können schwer erkennen, ob es sich bei der Eingabe um reinen Dateninput oder eine Anweisung handelt.
Dadurch werden Hacker neue und kreative Wege entwickeln, Sicherheitsmaßnahmen zu umgehen, Daten zu exfiltrieren oder zu manipulieren. Eine sorgfältige Governance bei der Einführung von KI wird daher entscheidend sein, um diese Risiken zu minimieren. Cyberkriminelle werden KI dieses Jahr zudem intensiv einsetzen, um Deepfakes für mehrschichtige Social-Engineering-Attacken anzufertigen.
Doch auch für die Verteidigung wird KI 2026 wahre Wunder wirken: Generative KI simuliert beispielsweise Angriffsvektoren im Voraus, erstellt automatisiert hocheffektive Testszenarien und hilft beim Auffinden von Schwachstellen in Code-Basen.
KI-Governance made in Europe
Die EU setzt mit dem EU AI Act, der Erweiterung der DSGVO und neuen Transparenzpflichten einen strikten Rahmen für die Nutzung und Entwicklung von KI. Unternehmen, die die Technologie für das Infrastrukturmanagement nutzen wollen, müssen strenge Vorgaben erfüllen: Daten europäischer Bürger sind in der EU zu verarbeiten, Trainingsdaten müssen anonymisiert sein und Entscheidungen der KI müssen für Nutzer nachvollziehbar sein.
Daraus wird eine geografische Fragmentierung resultieren, die zu unterschiedlichen KI-Fähigkeiten in der EU, den USA und dem asiatischen Raum führt. Außerdem wird sich die Nutzung von KI in stark regulierten Märkten wie der EU langsamer durchsetzen, dafür werden entsprechende Tools allerdings immer öfter mit nativen Compliance-Funktionen ausgestattet sein.
„In vielen Bereichen werden Unternehmen zunächst konsolidieren und ein sicheres, zukunftsfähiges Fundament aufbauen müssen, um das transformative Potenzial von KI vollständig ausschöpfen zu können. Das KI-Wettrennen ist eben kein Sprint, sondern ein Marathon“, betont Thomas Schuller, Regional Sales Director DACH bei Progress Software.