2024 und 2025 galten als Beginn der Agenten-Ära – 2026 wird ihre operative Phase.
Agenten werden zunehmend in Workflows eingebettet und arbeiten neben menschlichen Mitarbeitenden. Denn angesichts des demografischen Wandels und des Fachkräftemangels werden KI-Agenten als wichtige Lösung gesehen, fehlende Arbeitskraft zu kompensieren.
Doch mit dem operativen Einsatz treten folgende Herausforderungen in den Vordergrund:
Gerade wenn Agenten Auswirkungen auf die Außenwelt haben, beispielsweise wenn sie im Rahmen von Behörden-Workflows oder in kritischen Geschäftsprozessen eingesetzt werden, sind Kontrolle, Wartung und Koordination entscheidend. Hier sind Lösungen gefragt, die Transparenz und Nachvollziehbarkeit schaffen sowie klare Eingriffsmöglichkeiten bieten – ein Kernaspekt für Vertrauen und Akzeptanz im Unternehmen. Die KI wird damit zu etwas, das geführt und reguliert werden muss – nicht nur genutzt. Dies wird zentral, um AI Act-Konformität herzustellen.
Da es bei der Einsatzfähigkeit von komplexen autonomen Agenten noch enormes Entwicklungspotential gibt, würden wir wie der renommierte KI-Experte Andrej Karpathy nicht vom Jahr der Agenten sprechen, sondern vom Jahrzehnt der Agenten.
Der KI-Hype hat zu breiter Experimentierfreude geführt – nun folgt die Phase der wirtschaftlichen Bewertung.
Viele Firmen erkennen, dass:
Dieses Phänomen wird oft als 'Tal der Ernüchterung' (nach Gartner) bezeichnet und wird das kommende Jahr prägen. 2026 wird daher ein Jahr der Fokussierung auf echte Wertschöpfung:
Die Notwendigkeit, Investitionen zu rechtfertigen, wird immer deutlicher: Wer den Return on Investment nicht belegen kann, wird seine Budgets verlieren.
Unsere Empfehlung: Unternehmen sollten sich zunächst auf die Automatisierung von simplen und repetitiven Aufgaben konzentrieren. Hier ist der ROI am schnellsten sichtbar. Hierzu passt das Zitat der Autorin Joanna Maciejewska: „I want AI to do my laundry and dishes so that I can do art and writing, not for AI to do my art and writing so that I can do my laundry and dishes.” Ins Business-Umfeld übertragen bedeutet das: Wenn KI die einfachen wiederkehrenden Aufgaben übernimmt, können sich die Mitarbeitenden auf komplexere wertschöpfende Aufgaben fokussieren.
Mit der steigenden Produktionskapazität großer Hardware-Hersteller wird 2026 deutlich mehr Rechenleistung auf dem Markt verfügbar sein als in den Vorjahren. Insbesondere die zunehmende Auslieferung leistungsfähiger GPUs führt dazu, dass Unternehmen KI-Anwendungen leichter und kosteneffizienter betreiben können – sowohl in der Cloud als auch On-premises.
Diese verbesserte Verfügbarkeit beschleunigt die Einführung von KI in vielen Bereichen. Gleichzeitig wird sich zeigen, dass mehr Hardware allein nicht automatisch erfolgreiche KI-Projekte garantiert. Mit der wachsenden Nutzung entstehen auch erste Fälle, in denen Lösungen in der Praxis hinter den Erwartungen zurückbleiben.
Der Trend verdeutlicht: Technische Zugangshürden sinken deutlich, doch der unternehmerische Erfolg hängt weiterhin von realistischen Use Cases, guter Integration und fundierter Governance ab.
Die klassische Enterprise Search wird ergänzt durch Systeme, die nicht nur Dokumente finden, sondern Inhalte verstehen und daraus Handlungsvorschläge ableiten. Nutzerinnen und Nutzer erwarten auch Antworten und Unterstützung bei der nächsten Entscheidung.
Das umfasst Funktionen wie:
Das verändert den Arbeitsalltag: Anstatt in Dokumenten zu nachzulesen, erhält man eine nachvollziehbare, kontextbezogene Verdichtung der relevanten Inhalte, die direkt in den Arbeitsprozess passen. Enterprise Search wird somit zu einer Entscheidungsassistenz.
Ein weiterer Trend ist, dass KI-Systeme zunehmend nutzer- und rollenbezogen werden. Sie verstehen, wer der Nutzer ist, welche Rolle er hat, an welchen Projekten er arbeitet oder mit welchen Kollegen er vorrangig interagiert. Sie berücksichtigen:
Diese Art von proaktiver, personalisierter Unterstützung, wie etwa die automatische Erinnerung an anstehende Termine und das Bereitstellen relevanter Hintergrundinformationen, wird die Produktivität im Arbeitsalltag weiter steigern.
Generische KI-Modelle reichen für die Praxis nicht mehr aus. Im Gesundheitswesen, in Behörden, in Finanzprozessen oder im Maschinenbau beispielsweise gelten strikte Anforderungen, Begriffe, Abläufe und Datenformen.
Organisationen erwarten präzise Lösungen für ihre Realität, nicht nur generische Textverarbeitung:
Mit multimodalen Modellen, die Text, Bild, Dokumentenstrukturen und Layout gleichzeitig verstehen, wird klassische OCR (Optical Character Recognition) zur Randtechnologie. Diese Modelle „lesen“ Dokumente semantisch, nicht pixelbasiert.
Dies bedeutet, dass die reine Texterkennung, wie wir sie kennen, überflüssig wird, da KI-Modelle in der Lage sein werden, den Kontext und Inhalt von Bildern, Videos und Audio in Kombination mit Text viel umfassender zu verstehen.
Für Enterprise Search eröffnet dies völlig neue Möglichkeiten: Dokumente, die bisher schwer indexierbar waren (z.B. gescannte PDFs mit komplexen Layouts, Bilder mit eingebettetem Text, Präsentationen mit Grafiken), können nun vollständig erfasst, durchsucht und in Beziehung gesetzt werden. Dies führt zu einem erheblich tieferen Verständnis des Unternehmenswissens und einer noch präziseren Suche.
Ein faszinierender Trend, der angesichts der demografischen Entwicklung in Deutschland entstehen wird, ist der "Digitale Klon". Fachwissensträger gehen in Rente und die Nachbesetzung wird schwer.
Daher werden digitale Klone geschaffen: KI-basierte Wissensbots, die das explizite Wissen einzelner Personen oder Teams speichern und abrufbar machen.
Beispiel: Ein Mitarbeiter, der 30 Jahre lang Spezialmaschinen betreut hat → sein Wissen wird per Chat zugänglich.
Und noch eine Einschätzung außerhalb der KI, die wir am Bildschirm sehen:
Ein Blick nach China zeigt sehr deutlich, wohin sich der globale Robotikmarkt entwickelt. China ist inzwischen der weltweit größte Produzent und Anwender autonomer Robotersysteme. Mit über zwei Millionen installierten Einheiten und ersten vollständig automatisierten „dunklen Fabriken“ – Produktionsstätten, die ganz ohne menschliche Anwesenheit betrieben werden – entsteht dort bereits heute eine neue Ära der industriellen Automatisierung. Diese Entwicklung wird in den kommenden Jahren auch andere Regionen erreichen.
2026 wird das Jahr, in dem Unternehmen und Behörden lernen, KI nicht nur zu bestaunen, sondern strategisch zu implementieren, ihren Wert zu messen und sicher in ihre Kernprozesse zu integrieren. Die Flut an verfügbarer Hardware wird die Adoption weiter beschleunigen.
Für uns als Enterprise Search Hersteller bedeutet dies, unsere Lösungen weiterzuentwickeln, um diese neuen Anforderungen zu erfüllen: intelligente Agenten zu unterstützen, den Sprung von "Finden" zu "Handeln" zu ermöglichen, multimodale Daten zu verarbeiten und dabei stets höchste Standards in puncto Sicherheit, Governance und Erklärbarkeit zu gewährleisten. Die Zukunft der Arbeit wird durch KI neu definiert – und wir möchten diesen Wandel mitgestalten.
