Die entscheidende Frage 2026 wird nicht mehr lauten, was KI kann. Sondern wo sie produktiv wird. Fünf unserer Expert*innen erklären ihre Sicht auf 2026 und warum es jetzt weniger um neue Modelle geht als um Fokus, Kontext und die Bereitschaft, Entscheidungen zu treffen.
2026 – ein Jahr voller Chancen
2026 ist geprägt vom anstrengenden Aufstieg auf das Plateau der Produktivität. Entscheidend dafür sind Fokus und Kontext.
Oliver Macholz, Division Lead Digital Experience
Ohne Kontext keine wirksame Intelligenz
Viele Unternehmen investieren in KI – und wundern sich, warum Produktivität ausbleibt. Nicht die Technologie fehlt, sondern der Kontext.
2025 hat gezeigt: KI scheitert nicht an Rechenleistung, sondern an fehlendem fachlichem und organisatorischem Kontext. Große Modelle leisten vieles – sie verstehen jedoch keine Prozesse, Ziele oder Entscheidungsspielräume von selbst. Ohne Einordnung bleiben Daten wirkungslos.
Hier liegt das nächste große Potenzial. Context Engineering strukturiert relevantes Prozesswissen so, dass Systeme kontextabhängig arbeiten und fundierte Entscheidungen vorbereiten können. Explizites Wissen wird formalisiert und versioniert. Implizites Wissen wird dort berücksichtigt, wo es regelmäßig Entscheidungen prägt – etwa über Schwellenwerte, Prioritäten oder Ausnahmen. So entsteht eine belastbare Entscheidungsgrundlage für den wirksamen Einsatz technischer Intelligenz.
Unternehmen müssen Kontext gezielt gestalten, pflegen und verantworten. Erst dann wird aus technischer Intelligenz tatsächliche Produktivität.
Elisabeth Unverricht, Principal Strategy Consultant
Messen wir KI zu früh?
Der Ruf nach kurzfristigem ROI verhindert genau die Arbeit, die KI später wirklich wertvoll macht.
Der Wunsch nach messbarem Nutzen aus KI treibt viele Organisationen zu kurzfristigen Erfolgen – aus verständlicher Angst vor endlosen Pilot-Schleifen. Doch hier liegt ein Risiko: KI scheitert nicht am fehlenden Nutzen – sondern daran, dass wir zu früh eine Quantifizierung erzwingen.
Technologische Umbrüche entfalten ihren Wert selten punktuell. Sie wirken schleichend: durch Zeitersparnis in der Wissensarbeit, bessere Qualität und neue Fähigkeiten. Diese Effekte sind real, aber schwer in klassischen KPIs abzubilden. Gleichzeitig erfordert ihr Entstehen genau die Arbeit, die im Business Case schlecht aussieht: saubere Prozesse, kontextuell verknüpfte Daten und ein gemeinsames Verständnis guter Ergebnisse.
Wer nur kurzfristige Erfolge belohnt, verhindert den Aufbau übergreifender Fähigkeiten. Der Wert von KI ist da. Wir müssen nur lernen, ihn zu sehen und besser zu messen.
Dr. Franz Steinberger, Lead Strategy
Lasst uns wieder Schwieriges versuchen
Effizienz-Quick-Wins halten selten, was sie versprechen. Wert entsteht dort, wo es richtig knirscht.
Die meisten Prototypen scheitern kurz nach dem Showcase, weil der reibungslose Rollout verschleiert, dass echte Probleme nur mit teils tiefen Eingriffen ins System lösbar sind. Dort, wo interne Logiken und Anreize verändert, Prozesse neu gedacht oder technische Infrastrukturen eingebunden oder hinterfragt werden müssen, liegt häufig das eigentliche Transformationspotenzial.
Oder anders formuliert: Nur dort, wo es potenziell richtig anstrengend wird, entsteht relevanter Fortschritt. Und dieses Potenzial hebt man durch einen systemischen Ansatz in der Analyse, Co-Kreation mit den Teams bei der Maßnahmenentwicklung und frühe Tests im Produktivsystem des Unternehmens.
Relevanter Fortschritt war noch nie bequem. Follow the pain!
Johann Bayerl, Division Lead Digital Communication
Die Wiederentdeckung der Einzigartigkeit
Relevanz entsteht nicht durch mehr Output, sondern durch klare Differenzierung.
Zoe Scaman schrieb kürzlich: „Data had its decade. Intuition is making its comeback.“ Ganz so weit würde ich nicht gehen, aber doch festhalten: KI macht Content unbegrenzt skalierbar, Aufmerksamkeit bleibt knapp. Wir alle haben nur 24 Stunden am Tag, und über 80 % aller digitalen Inhalte erzielen kaum messbare Wirkung. Mehr Output ist deshalb selten die richtige Antwort.
Gewinner reagieren darauf nicht mit noch mehr Content, sondern mit besserer Experience. Sie nutzen Automatisierung für Effizienz, Daten für Relevanz – und menschliche Kreativität und Intuition dort, wo der Unterschied entsteht.
Nicht alles muss einzigartig sein. Aber das, was zählt.
Dr. Maximilian Franzke, Principal IT Consultant
Governance neu denken
Gute Governance regelt nicht nur Verbote, sondern ermöglicht innovative Ideen.
In den vergangenen Jahren wurde IT-Governance im deutschsprachigen Raum stark professionalisiert. Klare Regeln, zentrale Plattformen und Kontrollmechanismen waren notwendig. Jetzt geht es darum, Governance nicht nur als Schutzmechanismus zu verstehen, sondern als Voraussetzung für Wirkung.
Im September hatte ich die Gelegenheit, Afrikas Perspektive auf das Potential von KI kennenzulernen. Dort treffen begrenzte Mittel für KI-Infrastruktur und mangelnde Ressourcen für Top-down-Governance auf ein enormes Potential. KI wird nicht als Bedrohung für bestehende Strukturen diskutiert, sondern als Ermöglicher: AI-Amplified Community Entrepreneurs nutzen sie, um fehlende Lehrer, Ärzte oder Expert*innen zu ersetzen. Diesen Perspektivwechsel beschreibt Hardy Pemhiwa passend: „This is not just Africa’s AI moment. This is AI’s Africa moment.“
Diese Erfahrung verändert meine Erwartungshaltung an gute Governance. Entscheidend ist, welche elementaren Probleme KI für uns lösen kann – und was wir tun müssen, um das zu ermöglichen.
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