KI im Jahr 2026: Zwischen Hype, Verantwortung und echter Wertschöpfung

Mit dem neuen Jahr ist es Zeit für den obligatorischen Ausblick auf die Trends, die 2026 den Markt prägen werden. Technologisch wird sich das Rad auch dieses Mal weiter beschleunigen – insbesondere im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Gleichzeitig beobachte ich eine wachsende KI-Müdigkeit. Und die ist durchaus nachvollziehbar. Denn trotz großer Versprechen bleibt die tatsächliche Wertschöpfung vieler KI-Initiativen bislang begrenzt. In unserer aktuellen Studie geben rund 85 Prozent der Unternehmen an, heute noch keinen unmittelbaren Kundennutzen aus ihren KI-Investitionen zu ziehen.

Die Ursachen sind dabei selten technischer Natur. Oft fehlt ein klares Zielbild: Welche Prozesse lassen sich sinnvoll automatisieren? Wo unterstützt KI Entscheidungen, statt sie nur zu simulieren? Und wie werden Mitarbeitende befähigt, die Systeme produktiv zu nutzen? Wer KI nach dem Gießkannenprinzip einführt, wird kaum Fortschritte erzielen. Dieses Muster ist aus der IT-Geschichte bekannt. Die entscheidende Frage lautet daher: Muss man wirklich jeden KI-Trend mitmachen? Die Antwort darauf folgt später.

Zunächst lohnt sich ein Perspektivwechsel. In der aktuellen Debatte dominieren Themen wie Modelle, Rechenleistung und Effizienzgewinne. Das ist nachvollziehbar, denn Unternehmen handeln nicht altruistisch. Doch Technologie erzeugt nicht nur Nutzen, sondern auch Verantwortung. Und genau hier liegt eine Schwachstelle vieler KI-Strategien. KI ist längst mehr als ein Werkzeug. Sie entwickelt sich zur Infrastruktur, vergleichbar mit Energie, Verkehr oder Telekommunikation. Infrastruktur prägt Entscheidungen, Abhängigkeiten und Machtverhältnisse. Entsprechend geht es bei KI nicht nur um die Frage, was technisch möglich ist, sondern auch darum, welche Art von Organisation man in einer KI-getriebenen Wirtschaft sein möchte.

Aus meiner Sicht kristallisieren sich dabei drei Dimensionen von Verantwortung heraus.

Erstens: Verantwortung gegenüber der Gesellschaft. KI-Systeme werden zunehmend in sensiblen Bereichen eingesetzt – von der industriellen Sicherheit bis zur medizinischen Diagnostik. Dabei entsteht leicht der Eindruck, algorithmische Entscheidungen seien objektiv und neutral. Tatsächlich beruhen sie auf jedoch Wahrscheinlichkeiten, Trainingsdaten und Modellannahmen und sind somit grundsätzlich fehlbar. Gerade dort, wo es um Menschenleben oder gesellschaftliche Teilhabe geht, können Verzerrungen gravierende Folgen haben. Unternehmen tragen deshalb Verantwortung dafür zu sorgen, dass KI-Ergebnisse nachvollziehbar, überprüfbar und fair sind. Transparente Datenquellen, klare Zuständigkeiten und regelmäßige Audits sind keine regulatorische Pflichtübung, sondern Voraussetzung für Vertrauen.

Zweitens: Verantwortung gegenüber den Mitarbeitenden. KI verändert Rollenbilder und Arbeitsprozesse fundamental. Routinetätigkeiten werden automatisiert, Wissensarbeit verschiebt sich vom Erstellen hin zum Prüfen, Einordnen und Entscheiden. Während Führungskräfte häufig auf Effizienzgewinne blicken, wird ein Aspekt unterschätzt: der Aufwand, KI-Ergebnisse zu bewerten sowie der Qualifizierungsbedarf der Belegschaft. In der Übergangsphase steigt die Arbeitsbelastung oft anstatt zu sinken. Unternehmen müssen daher gezielt investieren – in Weiterbildung, in experimentelle Freiräume und in transparente Kommunikation. Das Ziel besteht nicht darin, den Menschen zu ersetzen, sondern ihn zu entlasten und weiterzuentwickeln. Wie leistungsfähig KI in fünf Jahren sein wird, ist offen. Wie gut Organisationen ihre Mitarbeitenden darauf vorbereiten, liegt hingegen in ihrer Hand.

Drittens: Verantwortung gegenüber dem Ökosystem. Digitale Wertschöpfungsketten sind global, vernetzt und zunehmend KI-gestützt. Technologische Entscheidungen wirken somit weit über das eigene Unternehmen hinaus. In der Folge wird digitale Souveränität zum geschäftskritischen Faktor: Wer Daten, Modelle und Plattformen nicht kontrollieren kann, gefährdet nicht nur sich selbst, sondern auch Partner und Kunden. Regulatorische Vorgaben wie der EU AI Act oder NIS2 verstärken diesen Druck. Gleichzeitig bedeutet Souveränität jedoch nicht Isolation. Moderne KI erfordert skalierbare Infrastrukturen und leistungsfähige Plattformen. Entscheidend ist daher ein flexibles Betriebsmodell: trainieren, wo es effizient ist, und betreiben, wo Kontrolle und Compliance gewährleistet sind.

Damit zurück zur Ausgangsfrage: Muss man jeden Trend mitmachen? Nein. Aber man muss diejenigen Technologien beherrschen, die das eigene Geschäftsmodell nachhaltig verändern. KI gehört zweifellos dazu. Die Situation erinnert stark an die frühen Cloud-Jahre. Damals wie heute gab es zwei Lager: die Überzeugten, die jedes Problem per Cloud lösen wollten, und die Skeptiker, die hinter jeder Instanz ein Risiko vermuteten. Beide Perspektiven waren in Teilen berechtigt und beide lagen in Teilen daneben. Denn weder die Cloud noch KI lösen Probleme automatisch. Der Unterschied zwischen Erfolg und Scheitern liegt im Konzept dahinter. Organisationen, die die Cloud als hybrides Betriebsmodell verstanden, wurden schneller, sicherer und effizienter. Die anderen hatten am Ende lediglich eine teure neue Infrastruktur.

Oder um es mit Amara’s Law zu sagen: Wir überschätzen die kurzfristigen Effekte neuer Technologien und unterschätzen ihre langfristigen Auswirkungen. Wer 2026 die Weichen für eine verantwortungsvolle KI stellt, schafft nicht nur Vertrauen, sondern auch die Grundlage für nachhaltige Wertschöpfung.