Im Jahr 2026 wird KI vom Hype zur Pragmatik übergehen.

Wenn 2025 das Jahr war, in dem KI auf den Prüfstand gestellt wurde, dann wird 2026 das Jahr, in dem die Technologie praktisch wird. Der Fokus verlagert sich bereits weg vom Bau immer größerer Sprachmodelle hin zur anspruchsvolleren Aufgabe, KI tatsächlich nutzbar zu machen. In der Praxis bedeutet das, kleinere Modelle dort einzusetzen, wo sie passen, Intelligenz in physische Geräte einzubetten und Systeme zu entwerfen, die sich reibungslos in menschliche Arbeitsabläufe integrieren. 

Die von TechCrunch befragten Experten sehen 2026 als ein Übergangsjahr, in dem der Wandel von bloßer Skalierung hin zur Erforschung neuer Architekturen, von eindrucksvollen Demos hin zu gezielten Anwendungen und von Agenten, die Autonomie versprechen, hin zu solchen, die Menschen tatsächlich in ihrer Arbeit unterstützen, vollzogen wird. 

Die Party ist noch nicht vorbei, aber die Branche beginnt, wieder nüchtern zu werden.

Skalierungsgesetze reichen nicht mehr aus

Im Jahr 2012 zeigten Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever und Geoffrey Hinton in ihrer ImageNet-Arbeit, wie KI-Systeme durch das Betrachten von Millionen von Beispielen „lernen“ können, Objekte auf Bildern zu erkennen. Der Ansatz war rechnerisch aufwändig, wurde aber durch GPUs möglich. Das Ergebnis? Ein Jahrzehnt intensiver KI-Forschung, in dem Wissenschaftler neue Architekturen für verschiedene Aufgaben entwickelten.

Dies gipfelte um 2020, als OpenAI GPT-3 vorstellte – ein Modell, das zeigte, wie allein die Vergrößerung des Modells um den Faktor 100 Fähigkeiten wie Programmieren und logisches Denken freischaltet, ohne dass explizites Training erforderlich ist. Dies markierte laut Kian Katanforoosh, CEO und Gründer der KI-Agentenplattform Workera, den Übergang in das „Zeitalter der Skalierung“: eine Periode, die von der Überzeugung geprägt war, dass mehr Rechenleistung, mehr Daten und größere Transformer-Modelle zwangsläufig die nächsten Durchbrüche in der KI bringen würden.

Heute glauben viele Forschende, dass die KI-Branche die Grenzen der Skalierungsgesetze allmählich ausschöpft und erneut in ein Zeitalter der Forschung eintritt.

Yann LeCun, Metas ehemaliger Chef-KI-Wissenschaftler, argumentiert seit langem gegen die Überbetonung der Skalierung und betont die Notwendigkeit besserer Architekturen. Und Sutskever sagte in einem kürzlichen Interview, dass aktuelle Modelle ein Plateau erreicht haben und die Ergebnisse des Vortrainings stagnieren, was auf die Notwendigkeit neuer Ideen hindeutet.  

„Ich denke, dass wir in den nächsten fünf Jahren höchstwahrscheinlich eine bessere Architektur finden werden, die eine signifikante Verbesserung gegenüber Transformern darstellt“, sagte Katanforoosh. „Und wenn nicht, sollten wir keine großen Fortschritte bei den Modellen erwarten.“

Weniger ist manchmal mehr

Große Sprachmodelle sind hervorragend darin, Wissen zu verallgemeinern, aber viele Experten sagen, dass die nächste Welle der KI-Einführung in Unternehmen von kleineren, agileren Sprachmodellen angetrieben wird, die für branchenspezifische Lösungen feinjustiert werden können. 

„Feinjustierte SLMs werden der große Trend sein und sich 2026 als Standard in reifen KI-Unternehmen etablieren, da Kosten- und Leistungsvorteile die Nutzung gegenüber Standard-LLMs vorantreiben werden“, sagte Andy Markus, Chief Data Officer von AT&T, gegenüber TechCrunch. „Wir sehen bereits, dass Unternehmen zunehmend auf SLMs setzen, denn wenn sie richtig angepasst werden, erreichen sie für Unternehmensanwendungen die Genauigkeit der größeren, allgemeineren Modelle und sind zudem in Bezug auf Kosten und Geschwindigkeit überlegen.“

Dieses Argument haben wir bereits vom französischen Open-Weight-KI-Startup Mistral gehört: Das Unternehmen behauptet, dass seine kleinen Modelle nach Feinabstimmung auf mehreren Benchmarks tatsächlich besser abschneiden als größere Modelle. 

„Die Effizienz, Kosteneffektivität und Anpassungsfähigkeit von SLMs machen sie ideal für maßgeschneiderte Anwendungen, bei denen Präzision entscheidend ist“, sagte Jon Knisley, KI-Stratege bei ABBYY, einem in Austin ansässigen KI-Unternehmen für Unternehmen. 

Während Markus glaubt, dass SLMs im Zeitalter der Agenten entscheidend sein werden, sagt Knisley, dass kleine Modelle aufgrund ihrer Natur besser für den Einsatz auf lokalen Geräten geeignet sind – ein Trend, der durch Fortschritte im Edge Computing beschleunigt wird.

Lernen durch Erfahrung

Menschen lernen nicht nur durch Sprache; wir lernen, indem wir erleben, wie die Welt funktioniert. LLMs verstehen die Welt jedoch nicht wirklich; sie sagen einfach das nächste Wort oder die nächste Idee voraus. Deshalb glauben viele Forschende, dass der nächste große Sprung von Weltmodellen kommen wird: KI-Systeme, die lernen, wie sich Dinge in 3D-Räumen bewegen und interagieren, damit sie Vorhersagen treffen und handeln können. 

Die Anzeichen dafür, dass 2026 ein großes Jahr für Weltmodelle wird, mehren sich. LeCun verließ Meta, um sein eigenes Weltmodell-Labor zu gründen und strebt Berichten zufolge eine Bewertung von 5 Milliarden Dollar an. Googles DeepMind arbeitet intensiv an Genie und brachte im August sein neuestes Modell heraus, das interaktive, allgemeine Weltmodelle in Echtzeit erzeugt. Neben Demos von Startups wie Decart und Odyssey hat Fei-Fei Lis World Labs mit Marble sein erstes kommerzielles Weltmodell vorgestellt. Neue Akteure wie General Intuition sammelten im Oktober 134 Millionen Dollar Startkapital ein, um Agenten räumliches Denken mithilfe von Videospiel-Clips beizubringen, und das Video-Generierungs-Startup Runway veröffentlichte im Dezember sein erstes Weltmodell, GWM-1. 

Während Forscher langfristig Potenzial in Robotik und Autonomie sehen, werden die kurzfristigen Auswirkungen wahrscheinlich zuerst bei Videospielen sichtbar sein. PitchBook prognostiziert, dass der Markt für Weltmodelle im Gaming von 1,2 Milliarden Dollar im Zeitraum 2022 bis 2025 auf 276 Milliarden Dollar bis 2030 wachsen könnte, angetrieben durch die Fähigkeit der Technologie, interaktive Welten und lebensechtere Nicht-Spieler-Charaktere zu generieren. 

Pim de Witte, Gründer von General Intuition, sagte gegenüber TechCrunch, dass virtuelle Umgebungen nicht nur das Gaming verändern, sondern auch zu wichtigen Testumgebungen für die nächste Generation von Foundation-Modellen werden könnten.

Agenten-Nation

Agenten konnten 2025 dem Hype nicht gerecht werden, was vor allem daran lag, dass es schwierig war, sie mit den tatsächlichen Arbeitssystemen zu verbinden. Ohne Zugang zu Werkzeugen und Kontext waren die meisten Agenten in Pilot-Workflows gefangen. 

Anthropics Model Context Protocol (MCP), ein „USB-C für KI“, das es KI-Agenten ermöglicht, mit externen Tools wie Datenbanken, Suchmaschinen und APIs zu kommunizieren, erwies sich als das fehlende Bindeglied und wird schnell zum Standard. OpenAI und Microsoft unterstützen MCP öffentlich, und Anthropic hat es kürzlich der neuen Agentic AI Foundation der Linux Foundation gespendet, die darauf abzielt, Open-Source-Agenten-Tools zu standardisieren. Auch Google beginnt, eigene verwaltete MCP-Server aufzubauen, um KI-Agenten mit seinen Produkten und Dienstleistungen zu verbinden. 

Da MCP die Integration der Agenten in reale Systeme erleichtert, wird 2026 voraussichtlich das Jahr, in dem agentenbasierte Arbeitsabläufe endlich von Demos in den Alltag übergehen. 

Rajeev Dham, Partner bei Sapphire Ventures, sagt, dass diese Entwicklungen dazu führen werden, dass agentenbasierte Lösungen „System-of-Record“-Rollen in verschiedenen Branchen übernehmen. 

„Da Sprachagenten immer mehr End-to-End-Aufgaben wie Erfassung und Kundenkommunikation übernehmen, werden sie auch die zugrundeliegenden Kernsysteme bilden“, sagte Dham. „Wir werden dies in verschiedenen Bereichen wie Hausdienstleistungen, Proptech und Gesundheitswesen sehen, ebenso wie in horizontalen Funktionen wie Vertrieb, IT und Support.“ 

Erweiterung, nicht Automatisierung

Obwohl mehr agentenbasierte Arbeitsabläufe möglicherweise die Sorge vor Entlassungen schüren, ist sich Katanforoosh von Workera nicht sicher, ob das die richtige Botschaft ist: „2026 wird das Jahr der Menschen“, sagte er. 

2024 prophezeite jedes KI-Unternehmen, dass es Arbeitsplätze automatisieren und Menschen überflüssig machen würde. Aber die Technologie ist noch nicht so weit, und in einer instabilen Wirtschaft ist das auch keine populäre Rhetorik. Katanforoosh sagt, dass wir im nächsten Jahr erkennen werden, dass „KI nicht so autonom funktioniert hat, wie wir dachten“, und die Diskussion sich mehr darauf konzentrieren wird, wie KI menschliche Arbeitsabläufe ergänzt, anstatt sie zu ersetzen. 

„Und ich denke, viele Unternehmen werden anfangen, neue Mitarbeiter einzustellen“, fügte er hinzu und merkte an, dass er mit neuen Rollen in den Bereichen KI-Governance, Transparenz, Sicherheit und Datenmanagement rechnet. „Ich bin ziemlich optimistisch, dass die Arbeitslosenquote im nächsten Jahr unter 4 % liegen wird.“

„Die Menschen wollen über der API stehen, nicht darunter, und ich glaube, 2026 ist dafür ein wichtiges Jahr“, ergänzte de Witte.

Physisch werden

Fortschritte bei Technologien wie kleinen Modellen, Weltmodellen und Edge Computing werden laut Experten mehr physische Anwendungen des maschinellen Lernens ermöglichen. 

„Physische KI wird 2026 den Mainstream erreichen, da neue Gerätekategorien mit KI-Funktionen, darunter Robotik, autonome Fahrzeuge, Drohnen und Wearables, auf den Markt kommen“, sagte Vikram Taneja, Leiter von AT&T Ventures, gegenüber TechCrunch. 

Während autonome Fahrzeuge und Robotik offensichtliche Anwendungsfälle für physische KI sind, die zweifellos 2026 weiter wachsen werden, sind Training und Einsatz immer noch teuer. Wearables hingegen bieten einen günstigeren Einstieg mit Zustimmung der Verbraucher. Intelligente Brillen wie die Ray-Ban Meta werden bereits mit Assistenten ausgeliefert, die Fragen zu dem beantworten können, was man gerade betrachtet, und neue Formfaktoren wie KI-gestützte Gesundheitsringe und Smartwatches normalisieren die ständige, körpernahe Inferenz.

„Konnektivitätsanbieter werden daran arbeiten, ihre Netzwerkinfrastruktur zu optimieren, um diese neue Welle von Geräten zu unterstützen, und diejenigen, die flexible Konnektivitätsangebote machen können, werden am besten aufgestellt sein“, sagte Taneja.