Illustration Absmeier foto freepik ki

2026 wird das Jahr, in dem KI in vielen Unternehmen erwachsen werden muss. Mit dem Ende der Experimentierphase rücken Fragen in den Mittelpunkt, die über den Erfolg ganzer Strategien entscheiden: Wie lässt sich KI verlässlich betreiben, wie bleibt sie bezahlbar – und wie verhindern Unternehmen neue Abhängigkeiten? Max Murakami, AI Platform Specialist Solution Architect bei Red Hat, zeigt, welche Entwicklungen dabei den Unterschied machen und welche Trends das KI-Jahr 2026 prägen werden.

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:

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.

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.

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.

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.

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14. Dezember 2025

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