Illustration Absmeier foto freepik ki

Bis 2030 ist mit einer beschleunigten Verbreitung von generativer KI und agentischen Systemen, starker Marktfragmentierung, tiefgreifenden Veränderungen im Arbeitsmarkt und verschärfter Regulierung zu rechnen.

Technologische Entwicklungen

Generative KI und KI‑Agenten werden Mainstream‑Produktivitätstools herausfordern und beträchtliche Marktverschiebungen auslösen; Anbieter werden Funktionen neu packen und Preismodelle anpassen.
Multiagenten‑Systeme werden Routine‑CRM‑ und Serviceprozesse weitgehend automatisieren, Menschen bleiben für komplexe, emotionale oder regulierte Fälle zuständig.
Programmierbares Geld und maschinenfähige Transaktionen werden KI‑Agenten wirtschaftliche Handlungsfähigkeit verleihen und neue autonome Geschäftsmodelle ermöglichen; bis 2030 werden programmierbare Transaktionen massenhaft an Bedeutung gewinnen.

Markt und Wirtschaft

Regionale Fragmentierung: Ein signifikanter Anteil der Länder wird auf regionsspezifische KI‑Plattformen setzen, was globale Einheitlichkeit erschwert und Multi‑Cloud/Mehranbieter‑Strategien erforderlich macht.
Verkaufs‑ und Beschaffungsökosysteme wandeln sich: KI‑Agenten werden B2B‑Transaktionen und Kundenakquise massenhaft vermitteln, was Verkaufszyklen verkürzt und neue Daten‑Wertmodelle schafft.

Arbeit, Talente und Organisation

KI‑Kompetenz wird zur Einstellungswährung; standardisierte Tests und Zertifizierungen für GenAI‑Fähigkeiten werden in Recruitingprozessen üblich sein.
Parallel entstehen KI‑freie Kompetenzbewertungen, um kritisches Denken zu sichern; Organisationen werden aktiv Rollen und Lernpfade neu gestalten, um kognitive Kernfähigkeiten zu erhalten.

Governance, Risiko und Recht

Regulierung und Haftungsfälle werden stark zunehmen; rechtliche Risiken durch KI‑Fehler führen zu mehr Kontrolle, Compliance‑Kosten und branchenspezifischen Vorsichtsmaßnahmen.
Unternehmen müssen dedizierte KI‑Governance‑Programme, laufende Rechtslandkarten und technische Schutzmaßnahmen implementieren, um Compliance und Transparenz sicherzustellen.

Konkrete Prioritäten bis 2028–2030

Architektur: Aufbau von Multi‑Region, API‑first und datensouveränen Plattformstrategien.
Governance: Einführung eines kontinuierlichen »Laws & Regs«‑Registers, Rollen für OVO (Operate, Verify, Override) und Audit‑Trails.
Talent: Kombination aus GenAI‑Kompetenztests und KI‑freien Assessments; Upskilling‑Programme priorisieren.
Business: Pilotierung agentischer Automatisierung in kundenorientierten Prozessen und Design programmierbarer Zahlungsflüsse dort, wo ökonomischer Nutzen klar ist.

Priorisierte Maßnahmen für die nächsten 12 Monate

Identifiziere 2–3 Kernprozesse für agentische Automatisierung und starte kontrollierte Piloten.
Erstelle ein KI‑Risiko‑Heatmap und ein Compliance‑Tracker für regionale Anforderungen.
Entwickle ein Kompetenzrahmenwerk mit GenAI‑Tests und KI‑freien Assessment‑Stations.

Albert Absmeier & KI

Quellen: Markt‑ und Prognosedaten sowie Trendanalysen zu GenAI, Agenten, Regulierung und Talenttrends.

https://ap-verlag.de/prognosen-fuer-2026-2030-der-umgang-mit-kuenstlicher-intelligenz-in-einer-welt-des-wandels/99951/

Prognosen für 2026 – 2030: Der Umgang mit künstlicher Intelligenz in einer Welt des Wandels

GenAI und KI-Agenten werden bis 2027 die Mainstream-Produktivitätstools herausfordern und einen Marktumbruch in Höhe von 58 Milliarden Dollar auslösen.
75 % der Einstellungsprozesse werden bis 2027 Zertifizierungen und Tests zur KI-Kompetenz umfassen, um die KI-Fähigkeiten der Kandidaten zu bewerten.
35 % der Länder werden bis 2027 an regionsspezifische KI-Plattformen gebunden sein, die proprietäre kontextuelle Daten verwenden.
Organisationen, die Multiagenten-KI für 80 % der kundenorientierten Geschäftsprozesse nutzen, werden bis 2028 dominieren.
90 % der B2B-Käufe werden bis 2028 durch KI-Agenten vermittelt, was über 15 Billionen Dollar an B2B-Ausgaben durch KI-Agenten-Austausche betragen wird.

Gartner, ein Unternehmen für Geschäfts- und Technologieanalysen, hat seine zentralen strategischen Prognosen für 2026 und darüber hinaus vorgestellt. Diese Prognosen konzentrieren sich auf drei Kernbereiche: Talente im Zeitalter der KI, Souveränität und latente KI-Risiken.

»Die Risiken und Chancen des rasanten technologischen Wandels beeinflussen zunehmend das menschliche Verhalten und die Art, wie Entscheidungen getroffen werden«, erklärte Daryl Plummer, VP, Distinguished Analyst, Gartner Fellow und Chief of AI Research im Bereich Gartner High Tech Leaders and Providers. »Um sich erfolgreich auf die Zukunft vorzubereiten, sollten CIOs und Führungskräfte Verhaltensänderungen ebenso ernst nehmen wie technologische Entwicklungen – und ihnen höchste Priorität einräumen.«

Bis 2027 wird die Nutzung von GenAI und KI-Agenten die erste echte Herausforderung für Mainstream-Produktivitätstools in 30 Jahren darstellen und einen Marktumbruch in Höhe von 58 Milliarden Dollar auslösen.

GenAI-Änderungen werden es Organisationen ermöglichen, Anforderungen an GenAI-Innovationen zu priorisieren, die die Arbeitsausführung beschleunigen. Legacy-Formate und Kompatibilität werden an Bedeutung verlieren, wodurch Eintrittsbarrieren gesenkt und neue Wettbewerber aus einer Vielzahl von Anbietern entstehen werden.

Die Kosten und das Packaging von alltäglicher generativer KI (GenAI) werden sich im Laufe der Zeit wahrscheinlich ändern, wobei Anbieter kostenpflichtige Funktionen in eine kostenfreie Stufe verschieben, was kostenfreie Produkte für mehr Benutzer geeignet macht.

Bis 2027 werden 75 % der Einstellungsprozesse Zertifizierungen und Tests zur KI-Kompetenz am Arbeitsplatz während der Rekrutierung umfassen.

In den nächsten zwei Jahren ist zu erwarten, dass viele Organisationen praktische KI-Kompetenzbewertungen in ihre Einstellungsprozesse integrieren. Diese standardisierten Rahmenwerke und gezielten Umfragen ermöglichen es Unternehmen, die Kompetenz der Kandidaten zu verstehen und Lücken in den KI-Fähigkeiten ihrer Belegschaft zu schließen. Dieser Trend wird besonders ausgeprägt sein für Berufe, bei denen Informationsaufnahme, -speicherung und -synthese wichtige Bestandteile sind.

Da GenAI-Fähigkeiten zunehmend mit Gehältern korreliert sind, werden motivierte Kandidaten einen deutlich höheren Wert auf den Erwerb von KI-Fähigkeiten legen und diese Fähigkeiten nachweisen müssen, um Probleme zu lösen, die Produktivität zu steigern und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Bis 2026 wird der Verlust kritischer Denkfähigkeiten durch den Einsatz von GenAI 50 % der globalen Organisationen dazu veranlassen, »KI-freie« Kompetenzbewertungen zu verlangen.

Da Unternehmen ihre Nutzung von GenAI ausweiten, werden sich die Einstellungspraktiken zunehmend zwischen Kandidaten unterscheiden, die unabhängig denken können, und solchen, die sich zu stark auf maschinell erzeugte Ergebnisse stützen. Die Rekrutierung wird zunehmend die Fähigkeit betonen, Problemlösungen, Beweisbewertungen und Urteilsvermögen ohne KI-Unterstützung nachzuweisen.

Dieser Wandel wird die Einstellungsprozesse verlängern und den Wettbewerb um Talente mit nachgewiesenen kognitiven Fähigkeiten verschärfen. In hochsensiblen Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Recht wird die Knappheit solcher Talente die Akquisitionskosten erhöhen und Unternehmen zwingen, neue Beschaffungs- und Bewertungsstrategien zu entwickeln. Spezialisierte Testmethoden und Plattformen, die darauf ausgelegt sind, die menschliche Denkfähigkeit zu isolieren, werden wahrscheinlich entstehen und einen Sekundärmarkt für KI-freie Bewertungstools und -dienste schaffen. Unternehmen, die KI-freie Bewertungen erfolgreich in ihre umfassenderen Talentstrategien integrieren, werden den »menschlichen Vorteil« in der Entscheidungsqualität und Anpassungsfähigkeit schützen und einen Vorteil bieten, der sich verstärken wird, wenn GenAI die Wettbewerbslandschaft neu gestaltet.

Bis 2027 werden 35 % der Länder an regionsspezifische KI-Plattformen gebunden sein, die proprietäre kontextuelle Daten verwenden.

Die KI-Landschaft wird sich fragmentieren, da technische und geopolitische Faktoren Organisationen zwingen, Lösungen zu lokalisieren, um auf strenge Vorschriften, sprachliche Vielfalt und kulturelle Ausrichtung zu reagieren. Universelle KI-Lösungen werden verblassen, da regionale Unterschiede zunehmen.

Multinationale Unternehmen werden komplexe Herausforderungen bei der Bereitstellung einheitlicher KI über globale Märkte hinweg bewältigen müssen und mehrere Plattformpartnerschaften verwalten, von denen jede einzigartige Compliance- und Datenverwaltungsanforderungen hat. Käufer werden regionale Plattformen bevorzugen, die starke Leistung und lokale Compliance bieten, während Anbieter Allianzen mit souveränen Cloud-Anbietern und Open-Source-Modellen eingehen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Globale Modellanbieter müssen ihren kontextuellen Wert nachweisen oder riskieren, Marktanteile zu verlieren, insbesondere in regulierten oder kulturell sensiblen Sektoren.

Bis 2028 werden Organisationen, die Multiagenten-KI für 80 % der kundenorientierten Geschäftsprozesse nutzen, dominieren.

Ein hybrides KI-Modell, bei dem KI im Kundenbeziehungsmanagement (CRM) routinemäßige Aufgaben übernimmt und Menschen sich auf komplexe, emotional aufgeladene Interaktionen konzentrieren, wird zum Branchenstandard. Darüber hinaus werden Kunden weiterhin zwischen vollständigem Selbstbedienungsservice, unterstützt durch KI-Interaktionen wie das Durchführen einer Transaktion oder das Erlernen eines Produkts, und einem Menschen, unterstützt durch KI, wählen können, um ihnen bei komplexen Situationen oder Abrechnungsstreitigkeiten zu helfen.

Organisationen, die keine Multiagenten-KI für ihre CRM-Organisationsprozesse übernehmen, riskieren, ihren Wettbewerbsvorteil zu verlieren, da die Kundenerwartungen an einen geringen Aufwand und schnellen Service zur Norm werden. Darüber hinaus bleiben Kunden, die geringe Aufwands-Erfahrungen machen, oft beim Anbieter/Marke, weil sie die bessere Erfahrung gemacht haben.

Bis 2028 werden 90 % der B2B-Käufe durch KI-Agenten vermittelt, was über 15 Billionen Dollar an B2B-Ausgaben durch KI-Agenten-Austausche treiben wird.

In diesem neuen Ökosystem wird verifizierbare Betriebsdaten zu einer Währung, die eine Datenfeed-Wirtschaft antreibt, in der digitale Vertrauensrahmen und Verifizierbarkeit Voraussetzungen für die Teilnahme sind. Produkte, die mit zusammensetzbaren Mikroservices, API-First, Cloud-nativen, kopflosen Architekturen entwickelt wurden, werden einen erheblichen Wettbewerbsvorteil schaffen. Neue kommerzielle Modelle werden entstehen, die hochfrequente, reibungslose Verkäufe bieten, die den Verkaufszyklus für eine große Bandbreite an Geschäfts- und Technologieeinkäufen radikal verkürzen können.

Bis Ende 2026 werden »Tod durch KI«-Rechtsansprüche aufgrund unzureichender KI-Risikoschutzmaßnahmen 1.000 übersteigen.

Steigende Fälle von unrechtmäßigen Todesfällen durch KI-bezogene Sicherheitsfehler oder »Tod durch KI« werden zu erhöhter behördlicher Kontrolle und Regulierung, Rückrufen, Einbeziehung von Strafverfolgungsbehörden und höheren Prozesskosten führen.

Mit zunehmender behördlicher Kontrolle werden Organisationen unter Druck geraten, nicht nur die gesetzlichen Mindestanforderungen zu erfüllen, sondern auch Sicherheit und Transparenz in ihren Geschäftssystemen durch den Einsatz von KI-Schutzmaßnahmen zu priorisieren. Paradoxerweise werden Unternehmen wahrscheinlich entweder ihre KI-Nutzung oder deren Fehlen hervorheben, um sich von Wettbewerbern abzuheben und das Risiko potenzieller Rechtsstreitigkeiten zu mindern.

Die Auswirkungen von KI- und Entscheidungsfehlern werden je nach geografischer Lage unterschiedlich sein, da die rechtlichen und regulatorischen Systeme unterschiedlich sind, was Organisationen unterschiedlichen Risiken und Haftungen aussetzt.

Bis 2030 werden 22 % der monetären Transaktionen programmierbar sein, um Nutzungsbedingungen einzuschließen und KI-Agenten wirtschaftliche Handlungsfähigkeit zu verleihen.

Programmierbares Geld ermöglicht neue Geschäftsmodelle, indem es Maschinen-zu-Maschinen-Verhandlungen, automatisierten Handel, Marktentdeckung und Datenwertmonetarisierung ermöglicht und Branchen wie das Lieferkettenmanagement und Finanzdienstleistungen grundlegend umgestaltet. Echtzeit-programmierbare Transaktionen bieten Liquiditäts- und Effizienzgewinne, indem sie Reibungen reduzieren, die Liquidität verbessern und Betriebskosten senken, was den Aufstieg autonomer Geschäftsoperationen unterstützt.

Der Aufstieg von Maschinenkunden, wie KI-Agenten mit wirtschaftlicher Handlungsfähigkeit, wird die Nachfrage nach programmierbarer Finanzinfrastruktur erhöhen, neue Märkte schaffen, autonomes Finanzieren erleichtern und Produkte ermöglichen, die sich automatisch an sich ändernde Bedürfnisse anpassen. Infolgedessen entwickeln sich Stablecoins, Einlagentoken und tokenisierte reale Vermögenswerte zu gängigen Finanzinstrumenten für den Unternehmenseinsatz.

Fragmentierte Standards und mangelnde Interoperabilität zwischen programmierbaren Geldplattformen und Blockchain-Infrastrukturen werden jedoch das Marktwachstum hemmen und verhindern, dass KI-Agenten und Maschinenkunden als echte wirtschaftliche Akteure agieren. Sicherheitslücken bei der Speicherung, Zugangskontrolle und Transaktionsintegrität von programmierbarem Geld werden das Vertrauen untergraben und neue regulatorische Rahmenbedingungen für deren Nutzung erfordern.

Bis 2027 wird die Kosten-Nutzen-Lücke für prozesszentrierte Dienstleistungsverträge durch agentische KI-Neuerfindung um mindestens 50 % reduziert.

KI-Agenten werden sich weiterentwickeln, um implizites Wissen zu entdecken, und Interaktionen mit ihnen werden dann selbst zum Prozess. Verstecktes Wissen, das von diesen Agenten genutzt wird, wird zu neuen Wertanlagen führen. Kontinuierliche innovationsbasierte Preisgestaltung wird nicht durch Arbeit begrenzt sein, da standardisierte Arbeitsabläufe durch kontextgesteuerte Orchestrierung ersetzt werden.

Bis 2027 wird fragmentierte KI-Regulierung 50 % der Weltwirtschaften abdecken und 5 Milliarden Dollar in Compliance-Investitionen treiben.

Die KI-Transformation wird auf KI-Governance aufgebaut. In mehr als 1.000 im letzten Jahr vorgeschlagenen KI-Gesetzen gibt es dennoch keine konsistente Definition von KI. KI-Governance kann ein Enabler oder eine Barriere sein. Während Technologie hilft, entfesselt KI-Kompetenz die Macht. Um sicher zu bleiben, werden Technologieführer darauf angewiesen sein, eine kontinuierliche »Gesetze und Vorschriften«-Gedankenkarte zu erstellen.

KI-Governance-Programme mit dediziertem Personal und spezialisierter Software werden zur Norm, um neue und sich entwickelnde KI-Risiken unabhängig von der Sicherheit zu managen. Diese Risiken werden sowohl durch regulatorische als auch durch geschäftliche Anforderungen getrieben.

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