KI wandelt sich bis 2026 vom Hype zum praktischen Einsatz

Wenn 2025 als Realitätscheck für KI diente, wird 2026 das Jahr sein, in dem die Technologie wirklich nützlich wird. Der Fokus verlagert sich von der Erstellung immer größerer Sprachmodelle hin zu der anspruchsvolleren Aufgabe, KI praktisch einsetzbar zu machen. Das bedeutet, kleinere Modelle dort einzusetzen, wo sie am besten passen, Intelligenz in physische Geräte zu integrieren und Systeme zu entwickeln, die sich nahtlos in menschliche Arbeitsabläufe einfügen.

Die von TechCrunch befragten Experten betrachten 2026 als Übergangsphase – weg von der Brute-Force-Skalierung hin zur Erforschung neuer Architekturen, weg von beeindruckenden Demos hin zu gezielten Implementierungen und weg von Agenten, die Autonomie beanspruchen, hin zu solchen, die die menschliche Produktivität wirklich steigern.

Die Feierlichkeiten sind noch nicht vorbei, aber die Branche beginnt, ernst zu werden.

Skalierungsgesetze reichen nicht aus

Im Jahr 2012 zeigte die AlexNet-Studie von Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever und Geoffrey Hinton, wie KI-Systeme durch die Analyse von Millionen von Beispielen lernen können, Objekte in Bildern zu erkennen. Dieser Ansatz war rechenintensiv, wurde aber mit GPUs realisierbar und löste ein Jahrzehnt intensiver KI-Forschung aus, in dem Wissenschaftler neue Architekturen für verschiedene Aufgaben entwickelten.

Dies gipfelte um 2020 in der Einführung von OpenAI's GPT-3, das zeigte, dass eine einfache 100-fache Skalierung eines Modells Fähigkeiten wie Codierung und Schlussfolgerungen ohne explizites Training freisetzen kann. Dies markierte den Beginn dessen, was Kian Katanforoosh, CEO und Gründer der KI-Agentenplattform Workera, als „Zeitalter der Skalierung” bezeichnet – eine Zeit, die von der Überzeugung geprägt war, dass mehr Rechenleistung, mehr Daten und größere Transformer-Modelle unweigerlich zu den nächsten großen KI-Durchbrüchen führen würden.

Heute glauben viele Forscher, dass die KI-Branche an die Grenzen der Skalierungsgesetze stößt und vor dem Eintritt in eine neue Ära steht, in der Forschung und Innovation im Mittelpunkt stehen.

Yann LeCun, ehemaliger Chef-KI-Wissenschaftler bei Meta, kritisiert seit langem die übermäßige Abhängigkeit von Skalierung und betont die Notwendigkeit besserer Architekturen. In ähnlicher Weise stellte Sutskever in einem kürzlich geführten Interview fest, dass die aktuellen Modelle ein Plateau erreichen und die Ergebnisse des Vortrainings sich abflachen, was auf einen Bedarf an neuen Ideen hindeutet.

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Tragen Sie sich in die Warteliste für Disrupt 2026 ein, um frühzeitig Zugang zu erhalten, sobald Early-Bird-Tickets verfügbar sind. An früheren Disrupt-Veranstaltungen nahmen Führungskräfte von Google Cloud, Netflix, Microsoft, Box, Phia, a16z, ElevenLabs, Wayve, Hugging Face, Elad Gil und Vinod Khosla teil – Teil einer Gruppe von über 250 Branchenexperten, die mehr als 200 Sitzungen leiteten, um Ihr Wachstum zu beschleunigen und Ihren Wettbewerbsvorteil zu schärfen. Außerdem haben Sie die Möglichkeit, mit Hunderten von Start-ups in Kontakt zu treten, die Innovationen in verschiedenen Branchen vorantreiben.

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„Ich glaube, dass wir innerhalb der nächsten fünf Jahre wahrscheinlich eine bessere Architektur entdecken werden, die eine deutliche Verbesserung gegenüber Transformatoren darstellt“, sagte Katanforoosh. „Wenn wir das nicht tun, sollten wir keine wesentlichen Fortschritte bei den Modellfähigkeiten erwarten.“

Manchmal ist weniger mehr

Während große Sprachmodelle sich durch ihr allgemeines Wissen auszeichnen, sagen viele Experten voraus, dass die nächste Welle der Einführung von KI in Unternehmen von kleineren, agileren Sprachmodellen angetrieben werden wird, die für bestimmte Anwendungsbereiche fein abgestimmt werden können.

„Fein abgestimmte SLMs werden 2026 zu einem wichtigen Trend und einem festen Bestandteil für ausgereifte KI-Unternehmen werden, da sie aufgrund ihrer Kosten- und Leistungsvorteile attraktiver sind als handelsübliche LLMs“, erklärte Andy Markus, Chief Data Officer bei AT&T, gegenüber TechCrunch. „Wir beobachten bereits, dass Unternehmen zunehmend auf SLMs setzen, da diese bei richtiger Feinabstimmung die Genauigkeit größerer, allgemeiner Modelle für Unternehmensanwendungen erreichen und gleichzeitig eine überlegene Kosteneffizienz und Geschwindigkeit bieten.“

Dieses Argument wurde bereits zuvor vom französischen Open-Weight-KI-Startup Mistral vorgebracht, das behauptet, dass seine kleinen Modelle nach der Feinabstimmung in mehreren Benchmarks besser abschneiden als größere Modelle.

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

Während Markus glaubt, dass SLMs in der Ära der Agenten eine Schlüsselrolle spielen werden, weist Knisley darauf hin, dass sie aufgrund ihrer Kompaktheit 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, sondern auch durch die Interaktion mit der Welt. LLMs verstehen die Welt jedoch nicht wirklich, sie sagen lediglich das nächste Wort oder Konzept voraus. Aus diesem Grund glauben viele Forscher, dass der nächste große Fortschritt von Weltmodellen kommen wird – KI-Systemen, die lernen, wie sich Objekte in 3D-Räumen bewegen und interagieren, wodurch sie Vorhersagen treffen und Maßnahmen ergreifen können.

Es gibt immer mehr Anzeichen dafür, dass 2026 ein entscheidendes Jahr für Weltmodelle sein wird. LeCun hat Meta verlassen, um sein eigenes Weltmodell-Labor zu gründen, und strebt Berichten zufolge eine Bewertung von 5 Milliarden US-Dollar an. Googles DeepMind hat Genie entwickelt und im August sein neuestes Modell vorgestellt, das in der Lage ist, interaktive Allzweck-Weltmodelle in Echtzeit zu erstellen. Neben Demos von Startups wie Decart und Odyssey hat Fei-Fei Lis World Labs sein erstes kommerzielles Weltmodell, Marble, veröffentlicht. Neue Marktteilnehmer wie General Intuition sicherten sich im Oktober eine Startkapitalrunde in Höhe von 134 Millionen US-Dollar, um Agenten räumliches Denken beizubringen, und das Video-Generierungs-Startup Runway veröffentlichte im Dezember sein erstes Weltmodell, GWM-1.

Obwohl Forscher langfristiges Potenzial in der Robotik und Autonomie sehen, wird erwartet, dass die kurzfristigen Auswirkungen am deutlichsten in Videospielen sichtbar werden. PitchBook prognostiziert, dass der Markt für Weltmodelle im Gaming-Bereich von 1,2 Milliarden US-Dollar zwischen 2022 und 2025 auf 276 Milliarden US-Dollar bis 2030 wachsen könnte, angetrieben durch die Fähigkeit der Technologie, interaktive Umgebungen und realistischere Nicht-Spieler-Charaktere zu generieren.

Pim de Witte, Gründer von General Intuition, erklärte gegenüber TechCrunch, dass virtuelle Umgebungen nicht nur das Gaming verändern könnten, sondern auch als wichtige Testumgebung für die nächste Generation von Grundlagenmodellen dienen könnten.

Agentische Nation

KI-Agenten blieben 2025 hinter den Erwartungen zurück, vor allem weil sich ihre Integration in tatsächliche Arbeitssysteme als schwierig erwies. Ohne Zugang zu Tools und Kontext waren die meisten Agenten auf Pilot-Workflows beschränkt.

Das Model Context Protocol (MCP) von Anthropic, das als „USB-C für KI” beschrieben wird, ermöglicht es KI-Agenten, mit externen Tools wie Datenbanken, Suchmaschinen und APIs zu kommunizieren. Diese fehlende Verbindung wird schnell zum Standard, da OpenAI und Microsoft MCP öffentlich unterstützen. Anthropic hat das Protokoll kürzlich der neuen Agentic AI Foundation der Linux Foundation gespendet, die sich die Standardisierung von Open-Source-Agententools zum Ziel gesetzt hat. Google hat ebenfalls damit begonnen, eigene verwaltete MCP-Server einzurichten, um KI-Agenten mit seinen Produkten und Dienstleistungen zu verbinden.

Da MCP die Reibung bei der Verbindung von Agenten mit realen Systemen verringert, dürfte 2026 das Jahr sein, in dem agentenbasierte Workflows von der Demonstration in die tägliche Praxis übergehen.

Rajeev Dham, Partner bei Sapphire Ventures, glaubt, dass diese Fortschritte dazu führen werden, dass agentenorientierte Lösungen in verschiedenen Branchen „System-of-Record-Rollen” übernehmen werden.

„Da Sprachagenten immer mehr End-to-End-Aufgaben wie die Aufnahme von Kundenanfragen und die Kundenkommunikation übernehmen, werden sie auch beginnen, die zugrunde liegenden Kernsysteme zu bilden”, so Dham. „Wir erwarten, dass sich dieser Trend in Bereichen wie Hausdienstleistungen, Immobilientechnologie und Gesundheitswesen sowie in horizontalen Funktionen wie Vertrieb, IT und Support zeigen wird.”

Erweiterung statt Automatisierung

Während der Aufstieg agentenbasierter Arbeitsabläufe Bedenken hinsichtlich des Verlusts von Arbeitsplätzen aufkommen lassen könnte, ist Katanforoosh von Workera nicht davon überzeugt, dass dies die Botschaft für 2026 ist.

„2026 wird das Jahr der Menschen sein“, sagte er.

Im Jahr 2024 sagten viele KI-Unternehmen voraus, dass sie Arbeitsplätze automatisieren würden, um den Bedarf an menschlichen Arbeitskräften zu eliminieren. Die Technologie ist jedoch noch nicht dazu in der Lage, und in einer instabilen Wirtschaft ist eine solche Rhetorik nicht populär. Katanforoosh geht davon aus, dass wir im nächsten Jahr erkennen werden, dass „KI nicht so autonom funktioniert hat, wie wir erwartet hatten“, und dass sich die Diskussion dahin verlagern wird, wie KI menschliche Arbeitsabläufe ergänzen kann, anstatt sie zu ersetzen.

„Ich glaube auch, dass viele Unternehmen wieder mit der Einstellung von Mitarbeitern beginnen werden“, fügte er hinzu und merkte an, dass er neue Aufgaben in den Bereichen KI-Governance, Transparenz, Sicherheit und Datenmanagement erwartet. „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, dass 2026 ein entscheidendes Jahr für diesen Wandel sein wird“, fügte de Witte hinzu.

Physisch werden

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

„Physische KI wird 2026 zum Mainstream werden, wenn neue Kategorien von KI-gestützten Geräten – 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 und 2026 weiter wachsen werden, bleiben die erforderlichen Schulungen und der Einsatz weiterhin kostspielig. Wearables hingegen bieten einen erschwinglicheren Einstiegspunkt mit hoher Attraktivität für Verbraucher. Smart-Brillen wie die Ray-Bans von Meta verfügen zunehmend über Assistenten, die Fragen zu dem beantworten können, was man gerade sieht, und neue Formfaktoren wie KI-gestützte Gesundheitsringe und Smartwatches machen eine ständig aktive, am Körper getragene Inferenz immer häufiger.

„Anbieter von Konnektivitätsdiensten werden daran arbeiten, ihre Netzwerkinfrastruktur zu optimieren, um diese neue Gerätegeneration zu unterstützen, und diejenigen mit flexiblen Konnektivitätsoptionen werden die besten Erfolgsaussichten haben“, so Taneja.