10 KI-Prognosen für 2026: Agenten, Arbeitsplätze, Token-Effizienz

10 Prognosen, die die Art und Weise verändern könnten, wie Organisationen KI nutzen

Phillip, ein KI-Manager, schließt sich Tech-Journalist David zum einjährigen Jubiläum des Mindset Podcasts an, um zehn mutige Prognosen für 2026 zu treffen. Von OpenAI, das seine Krone verliert, bis hin zu KI-Agenten, die als Paketlösungen angeboten werden, malen diese Prognosen ein Bild dramatischer Verschiebungen in der Enterprise-KI-Landschaft.

Zu OpenAI, das entthront wird: "There are two tendencies which can cause this to happen... Gemini 3.5 Pro release has been super strong and the response from OpenAI, GPT 5.2, was not that strong. I checked the traffic development and there's a very clear dip after the Gemini release." (Es gibt zwei Tendenzen, die dies verursachen können... die Gemini 3.5 Pro Veröffentlichung war sehr stark und die Antwort von OpenAI, GPT 5.2, war nicht so stark. Ich habe die Verkehrsentwicklung überprüft und es gibt einen sehr deutlichen Rückgang nach der Gemini-Veröffentlichung.) Phillip sieht entweder Google, das OpenAI in der Nutzerzahl überholt, oder Anthropic, das OpenAI in der API-Einnahmen übertrifft.

Zu KI-gesteuerte Arbeitslosigkeit: "I literally have seen companies who have new versions of their org charts where some of the positions are not humans anymore. A manager who has several humans reporting to him and several automatic agents reporting to him as well." (Ich habe buchstäblich Unternehmen gesehen, die neue Versionen ihrer Organisationscharts haben, bei denen einige Positionen keine Menschen mehr sind. Ein Manager, der mehrere Menschen unter sich hat und auch mehrere automatische Agenten unter sich hat.) Das Hybrid-Organigramm ist bereits hier – und die 1:4-Quote bei der Einstellung in Startups (20 Menschen reduziert auf 4-5 in der gleichen Phase) signalisiert, was für größere Unternehmen kommt.

Zur testgesteuerten Entwicklungsrevolution: "Given the progress of self-coding models, it's clear that computers can already write code at par with human programmers. The biggest value of humans will be to write tests strong enough to validate if the software designed by autonomous coding engines is good enough." (Angesichts der Fortschritte bei selbstcodierenden Modellen ist klar, dass Computer bereits Code auf Augenhöhe mit menschlichen Programmierern schreiben können. Der größte Wert von Menschen wird sein, Tests zu schreiben, die stark genug sind, um zu überprüfen, ob die von autonomen Coding-Engines entworfene Software gut genug ist.) Software-Teams verlagern sich von „Entwicklungs-First" zu „Test-First" – Ingenieure werden mehr Zeit mit dem Schreiben von Testfällen verbringen als mit Plänen oder Code.

Zu Agent-as-a-Service: "2026 will be the year where you can buy a service of AI agents priced on the result—not 'you have five attempts' but 'here's an agent that solves customer support issues and I'm going to charge you for every successfully resolved case.'" (2026 wird das Jahr sein, in dem Sie einen Service von KI-Agenten kaufen können, der auf das Ergebnis abgerechnet wird – nicht „Sie haben fünf Versuche", sondern „hier ist ein Agent, der Kundenservice-Probleme löst und ich werde Sie für jeden erfolgreich gelösten Fall berechnen".) Die Vorhersage, die am meisten für Unternehmen zählt: KI-Agenten als Dienste verpackt mit ergebnisbasierter Preisgestaltung, die sowohl mit SaaS als auch mit traditionellen Einstellungsmodellen konkurrieren.

Zu Token-Effizienz als kritischer Faktor: "The models coming out of Asia seem to be so much more token efficient. DeepSeek was doing at par with contemporary models with a significantly lower token footprint... if you are model-agnostic, then price will be something you're going to look after." (Die Modelle aus Asien scheinen viel token-effizienter zu sein. DeepSeek war auf Augenhöhe mit zeitgenössischen Modellen mit einem deutlich niedrigeren Token-Footprint... wenn Sie modellunabhängig sind, dann ist der Preis etwas, das Sie beachten werden.) Mit den besten Modellen, die sich alle paar Wochen ändern, wird die Token-Kosten zum entscheidenden Faktor.

10 Prognosen für KI im Jahr 2026

• OpenAI entthront - Entweder überholt Google in der Nutzerzahl oder Anthropic übertrifft in der API-Einnahmen; GPT 5.2s schwache Antwort auf Gemini 3.5 Pro signalisiert Anfälligkeit
• Große KI-IPOs - Mindestens drei große KI-Unternehmen gehen auf westlichen Märkten an die Börse und geben Privatanlegern ihre erste Chance auf den KI-Boom
• Autonome Taxis treffen Europa - Fünf europäische Städte werden Robotaxis haben, die Sie testen können; der regulatorische Ansatz unterscheidet sich, aber die Technologie ist bereit
• KI-gesteuerte Arbeitslosigkeitsspitze - Eine große Wirtschaft sieht Stellenabbau, der KI zugeschrieben wird; Organisationscharts zeigen bereits Agent-Positionen
• Vollständiger KI-generierter Kinofilm - Entweder ein chinesisches KI-Labor oder ein führendes Labor produziert einen kompletten Film für die öffentliche Veröffentlichung
• Meta skaliert Open Source herunter - Nach dem Abgang von Yann LeCun ist Llamas Zukunft unsicher; ein chinesisches Modell könnte kurzzeitig Benchmarks anführen
• Testgesteuerte Entwicklung dominiert - Ingenieure verlagern sich vom Schreiben von Code zum Schreiben von Tests; QA wird zur höchstwertigen menschlichen Fähigkeit
• Zwei neue KI-Geräteformfaktoren - Jenseits von Brillen und Anhängern entstehen völlig neue Gerätekategorien
• Token-Effizienz Jahr - API-Benutzer werden kostenbewusst; modellunabhängiges Design macht Preis zum entscheidenden Faktor
• Agent-as-a-Service kommt an - KI-Agenten verkauft nach Ergebnissen, nicht nach Versuchen; Hybrid-Teams aus Mensch und Agent werden zum Standard

Was dies für die Enterprise-KI-Strategie bedeutet

Diese Prognosen konvergieren auf eine grundlegende Verschiebung: KI entwickelt sich vom Werkzeug zum Teamkollegen. Das Hybrid-Organigramm – bei dem Manager sowohl Menschen als auch Agenten beaufsichtigen – ist keine Science Fiction; es erscheint bereits in zukunftsorientierten Unternehmen. Die Einstellungsquote von Startups (4-5 Menschen machen das, was 20 zuvor getan haben) wird etablierte Unternehmen zum Handeln zwingen oder sie werden zurückfallen. Und das Agent-as-a-Service-Modell verändert die Kaufen-vs-Bauen-Kalkulation völlig: Warum einstellen, wenn Sie einen Agenten abonnieren können, der auf gelöste Tickets abgerechnet wird? Für Organisationen, die ihre KI-Strategie für 2026 planen, ist die Frage nicht, ob Sie Agenten einführen sollen – es ist, ob Sie sie bauen, kaufen oder beides.