Steinbeis-Beratungszentrum Wissensmanagement

KI-Trends 2026: Agenten, Spezialmodelle und hybride Strategien

Die Testphase ist vorbei, die wichtigsten Erkenntnisse liegen auf dem Tisch. Für Unternehmen geht es nun darum, KI zu skalieren und verlässlich in den Betrieb zu überführen. Genau hier wird 2026 zum Wendepunkt: Der Übergang von Experimenten in produktive Umgebungen bringt neue Risiken mit sich, von steigenden Kosten über wachsende Abhängigkeiten bis hin zu einer Komplexität, die den wirtschaftlichen Nutzen untergräbt. Umso wichtiger ist der Blick auf genau die Trends, die jetzt die Richtung vorgeben. Vier Entwicklungen stechen dabei besonders hervor:

1. Agenten werden zum neuen Standard

KI-Agenten entwickeln sich 2026 von erweiterten Assistenten zu selbstständig handelnden digitalen Mitarbeitenden. Sie agieren zielorientiert, greifen autonom auf APIs, Datenquellen oder interne Systeme zu und koordinieren Aufgaben immer öfter auch in noch leistungsstärkeren Multi-Agenten-Umgebungen. Damit werden auch robuste Standards für die Interoperabilität unverzichtbar, allen voran offene Kommunikationsprotokolle wie MCP. Open Source spielt dabei eine Schlüsselrolle, um insbesondere im Kontext von Agentensystemen die notwendige Flexibilität und Unabhängigkeit von einzelnen Anbietern sicherzustellen. In der Praxis können Agenten modular und basierend auf offenen Standards effizient entwickelt und betrieben werden - etwa mit dem Llama Stack.

2. Operative Phase wird zum entscheidenden Faktor

Mit dem Übergang in die produktive Nutzung verlagert sich eine der zentralen Problemstellungen zur Wirtschaftlichkeit von KI-Lösungen. Die Herausforderung dabei: Große Reasoning-Modelle liefern beeindruckende Ergebnisse, erzeugen jedoch massive Lastspitzen und treiben die Kosten in die Höhe. War der reine Betrieb kleinerer Experimente bei Cloud-Anbietern noch sinnvoll, suchen Unternehmen für den Produktionseinsatz ihrer Modelle oft neue Wege. Als besonders vielversprechend gelten dabei Hybrid-Cloud-Ansätze, um Use Cases flexibel und effizient überall realisieren zu können. Gleichzeitig setzt sich eine Architektur aus spezialisierten Modellen durch - kleinere, komprimierte und domänenspezifische Modelle lösen konkrete Aufgaben schneller und deutlich günstiger. 2026 markiert damit auch einen Übergang zu Systemen, die aus mehreren Modellen bestehen, die sich je nach Anfrage dynamisch orchestrieren lassen und ein Höchstmaß an Effizienz bieten.

3. KI-Modelle werden zu echten Spezialisten

Für den Unternehmenseinsatz sind generische KI-Modelle meist zu groß oder zu ungenau. Das klassische Fine-Tuning erweist sich allerdings ebenfalls zunehmend als zu teuer und ineffizient, weshalb sich die Anpassung der Modelle mehr auf die Daten verlagern wird. Synthetische Daten, also gezielt erzeugte Trainingsdaten für konkrete Fachdomänen und Use Cases, werden dabei zum zentralen Hebel. Neue Verfahren zur kontinuierlichen Wissenseinspeisung integrieren zusätzliches Know-how, ohne bestehende Fähigkeiten zu überschreiben. So entstehen kleinere, passgenaue Modelle. Der Trend geht damit klar weg von einem aufwändigen Modelltraining und hin zu kontrollierter, datengetriebener Spezialisierung sowie neuen Ansätzen wie Orthogonal Subspace Fine-Tuning (OSF). Indem diese Methode neues Wissen kontinuierlich in bestehende Modelle integriert, ohne dass dabei bereits vorhandenes Wissen verloren geht, adressiert sie ein großes Problem des standardmäßigen Finetunings.

4. Hardware wird vielfältiger

Die starke Abhängigkeit von wenigen GPU-Anbietern macht sich für viele Unternehmen zunehmend negativ bemerkbar - etwa durch hohe Kosten, lange Lieferzeiten oder Vendor Lock-in. Neben klassischen GPUs werden daher verstärkt alternative Plattformen und Beschleuniger zum Einsatz kommen. Möglich wird das vor allem durch eine Softwareebene, die diese Vielfalt vereinheitlicht. Abstraktionsschichten können dabei zukünftig sicherstellen, dass Unternehmen ihre Modelle auch Hardware-unabhängig einsetzen können, ohne dass aufwändige Code-Anpassungen notwendig sind. Das Ergebnis sind flexiblere Infrastrukturen, die sich besser an Kosten, Verfügbarkeit und Energieverbrauch anpassen lassen - und Unternehmen mehr technologische Handlungsspielräume geben.

Mehr Infos: www.redhat.com/de/

Dokumentenmanagement zwischen KI & Kontrolle: Wie AI-Governance, digitale Souveränität und Datenstrategien das DMS neu ausrichten

#1 KI-Agenten: Junior Controller unter Aufsicht

KI-Agenten verändern Dokumentenmanagementsysteme (DMS) und die damit verbundenen Prozessketten grundlegend. Die intelligenten Helfer bündeln mehrere Aufgaben und treiben Routineprozesse eigenständig voran. Sie prüfen Rechnungen, vergleichen Dokumente, melden Abweichungen und stoßen eigenständig Prüfprozesse an. Laut Gartner wird das B2B-Beschaffungswesen dadurch komplett neu programmiert: Bis 2028 sollen 90 % der B2B-Einkäufe über KI-Agenten laufen und mehr als 15 Billionen US-Dollar an Ausgaben durch agentenbasierte Marktplätze fließen.

Der Weg dorthin ist jedoch noch lang. Momentan experimentieren Unternehmen vor allem mit Agentic AI und bauen mit Context Engineering, robusten Datenpipelines, RAG, Orchestrierungslayern (z. B. MCP) und Governance-Mechanismen noch an der technischen Infrastruktur. Selbst Vorreiter skalieren diese Technologie laut McKinsey bislang nur in Teilbereichen und halten den KI-Junior Controller unter strenger Aufsicht. Der Mensch bleibt die entscheidende Instanz: Unternehmen wollen nachvollziehen, wie die Entscheidungen entstehen - und jederzeit eingreifen können.

#2 Enterprise Search: Wenn die Suche mitdenkt

Schon heute verändert KI die Informationsarbeit in Unternehmen grundlegend. Moderne Enterprise-Search-Systeme verlassen das starre Stichwortdenken. Für Mitarbeitende heißt das: Sie müssen nicht mehr nach exakten Begriffen suchen, sondern formulieren ihre Anfrage frei in Alltagssprache - oft sogar per Spracheingabe. Die Antworten der KI fallen ebenso kontextreicher aus. Wer etwa "Reifen" sagt, erhält auch Dokumente zu Lieferanten, Werkstattbelegen oder Bestellhistorie. Laut Anthropic Economic Index 2025 wandelt sich damit auch die Intention: Neben Augmentation, die KI-Mitarbeitenden bei der Suche und Auswertung unterstützt, rückt Automation immer stärker in den Fokus. Hier erledigt die KI komplette Recherche- oder Analyseaufgaben eigenständig.

Ein Effizienzschub bei der Informationssuche ist dringend nötig: Laut einer Studie von Atlassian verbringen deutsche Büroangestellte zehn Stunden pro Woche damit, Informationen zu recherchieren oder auf sie zu warten. KI-gestützte Enterprise Search kann hier Arbeitsabläufe deutlich effizienter gestalten. Ein zentraler Engpass bleibt jedoch der Kontext: Unternehmen müssen Dokumente, Daten und Wissensbestände strukturiert bereitstellen, damit KI sinnvoll suchen kann. Moderne RAG-Modelle (Retrieval Augmented Generation) greifen dafür direkt auf Archive, Metadaten und angebundene Systeme (z. B. ERP, CRM, CMS) zu und kombinieren dieses Wissen mit generativer KI - so entstehen Treffer, die den tatsächlichen Kontext präzise wiedergeben.

#3 Intelligent Document Processing: Ordnung für die KI

Bei der Frage nach Kontext steht im Dokumentenmanagement Intelligent Document Processing (IDP) im Vordergrund. IDP beschreibt die Fähigkeit, Dokumente automatisiert zu erkennen, zu strukturieren und mit eindeutigen Metadaten anzureichern. Oder vereinfacht: Erst ein sauber beschriebenes Dokument macht KI überhaupt arbeitsfähig. Im SAP-Umfeld gewinnt zudem CMIS (Content Management Interoperability Services) an Bedeutung. Der offene Standard sorgt dafür, dass DMS und SAP-Systeme Dokumente strukturiert austauschen können und damit genau die konsistente Datenbasis liefern, die IDP- und KI-Modelle für präzise Analysen benötigen.

Für viele Unternehmen hat die Modernisierung ihrer Dokumenten- und Archivlandschaften damit im nächsten Jahr Priorität. Ältere Systeme stoßen bei KI-gestützten Prozessen schnell an Grenzen, weshalb zunehmend abwärtskompatible und hybride Ansätze gefragt sind: Neue DMS-Generationen binden bestehende Archive direkt an, erneuern Metadaten bei Bedarf und ermöglichen so einen schrittweisen Übergang in eine KI-fähige Umgebung - ohne die zeitliche und organisatorische Belastung kompletter Systemwechsel.

#4 Cloud: hybrid und pragmatisch

Die Cloud bleibt als Grundlage für KI auch im nächsten Jahr ein No-Brainer. Sie liefert die Rechenleistung und Flexibilität, die KI-Agenten, semantische Suche und IDP-Prozesse benötigen. Gleichzeitig zeigt die Praxis: Unternehmen setzen weiterhin bewusst auf hybride und pragmatische Modelle. Laut Flexera verfolgen rund 70 % der Unternehmen eine hybride Cloud-Strategie - also eine Kombination aus lokaler IT und Public-Cloud-Diensten.

Moderne DMS unterstützen diesen Ansatz, indem sie sensible Dokumente und kritische Workloads weiterhin lokal halten, während weniger sensible Inhalte flexibel in der Cloud verarbeitet werden können. Mitarbeitende - und zunehmend KI-Systeme - greifen über Hybrid-Connectoren nahtlos auf beide Welten zu. Für viele Unternehmen entsteht daraus ein stabiler Kompromiss: Sie nutzen die Potenziale generativer KI, semantischer Modelle und automatisierter Prozesse, ohne ihre bestehende Infrastruktur vollständig umbauen zu müssen.

#5 Digitale Souveränität: Standortfaktor im Fokus

Wenn Unternehmen ihre IT zunehmend hybrid organisieren, wächst zugleich der Druck, Kontrolle über sensible Informationen und digitale Souveränität zu sichern. Auch politisch steht das Thema weit oben auf der Agenda. Auf dem EU-Gipfel zur digitalen Souveränität im November 2025 forderten europäische Vertreter mehr Unabhängigkeit von internationalen Hyperscalern und stärkere, sichere Cloud- und Dateninfrastrukturen in Europa. Laut einer Bitkom-Studie beziehen 96 % der deutschen Unternehmen digitale Technologien aus dem Ausland. Angesichts wachsender politischer und wirtschaftlicher Unsicherheiten entwickelt sich diese Abhängigkeit zunehmend zu einem Risikofaktor.

Europäische DMS-Anbieter gewinnen deshalb vermehrt an Bedeutung. Sie speichern Daten in regionalen Rechenzentren und arbeiten nach dem europäischen Rechtsrahmen - von DSGVO bis NIS2 und dem AI Act, dessen wesentliche Vorgaben ab August 2026 bindend werden. Vor allem der Mittelstand setzt dabei verstärkt auf Ansprechpartner in derselben Zeitzone, Sprache und Rechtsordnung. Lokale Anbieter kennen die Anforderungen ihrer Kunden, bringen Stabilität sowie verlässliche Partnerschaften mit und begleiten Digitalisierungsprojekte mit der Kontinuität, die künftig immer wichtiger wird.

Mehr Infos: www.easy-software.com/de/

So viele Mails wie noch nie! Quillt Ihr Postfach auch über?

"Die E-Mail ist für viele nach wie vor die wichtigste Form der beruflichen Kommunikation. Sie ist gut etabliert, leicht zu bedienen und funktioniert zuverlässig", sagt Bitkom-Hauptgeschäftsführer Dr. Bernhard Rohleder. "Zudem basiert die E-Mail auf einer offenen Infrastruktur mit unabhängigen Anbietern und schafft keine Abhängigkeit von einzelnen Plattformen."

Ein Blick auf die Verteilung zeigt: Etwa jede und jeder Siebte (14 Prozent) erhält täglich 100 oder mehr berufliche Mails. 22 Prozent erhalten täglich zwischen 50 und 100 berufliche Mails und 46 Prozent erhalten zwischen 10 und 50 Mails am Tag. Lediglich 1 Prozent bekommt weniger als 10 Mails am Tag.

Mehr Infos: www.bitkom.org