05 Januar 2026
Zu Beginn des Jahres 2026 ist Technologie nicht mehr nur ein Motor für Innovation – sie wird zu einem entscheidenden Faktor für Resilienz und Leistungsfähigkeit. Künstliche Intelligenz, Cybersicherheit, Data Governance, digitale Souveränität… Welche Trends sollten Unternehmen antizipieren, um sich in einer von Unsicherheit geprägten Welt nachhaltig weiterzuentwickeln? DEEP gibt Orientierung.
Die Leistungsfähigkeit von Organisationen hängt heute maßgeblich davon ab, wie gut sie Technologie integrieren können. Doch zukunftsfähige („future-ready“) Unternehmen aufzubauen, ist in einem Umfeld stetig zunehmender Innovation alles andere als einfach. In dieser „Never Normal“-Welt – wie es der Bestsellerautor und renommierte Redner Peter Hinssen beschreibt, in der Unsicherheit zur Regel geworden ist – betont er, dass jede Organisation sich kontinuierlich entlang von drei zentralen Säulen weiterentwickeln muss: antizipieren, sich anpassen und resilient sein.
Doch was bedeuten diese Dimensionen konkret? Anpassungsfähigkeit bedeutet, die Fähigkeit zu stärken, schnell zu handeln und strategische Entscheidungen zügig umzusetzen, um mit einer sich ständig verändernden Realität Schritt zu halten. Resilienz – in den letzten Monaten häufig im Zusammenhang mit den verschärften Anforderungen der DORA- und NIS2-Regelwerke erwähnt – ermöglicht es Organisationen, Erschütterungen abzufedern und trotz Turbulenzen handlungsfähig zu bleiben.
In einer unvorhersehbaren Welt, in der Volatilität zunehmend zum Paradigma wird, kann Technologie zu einer wertvollen Verbündeten werden – vorausgesetzt, sie wird mit Bedacht eingesetzt: im Dienste des Menschen, im Einklang zwischen Informationstechnologie und Ethik und im Rahmen eines verantwortungsvollen digitalen Ansatzes.
Um Organisationen dabei zu unterstützen, sich durch die Möglichkeiten der Technologie zu stärken, betreiben die Teams von DEEP eine kontinuierliche Markt- und Technologiebeobachtung. Doch welche Trends werden das Jahr 2026 tatsächlich prägen? Ein Überblick.
Künstliche Intelligenz wird – wenig überraschend – im Zentrum der meisten Unternehmensprojekte stehen. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, KI zu einem echten Leistungshebel zu machen, anstatt zu einem Faktor der Verwundbarkeit. Falsch eingesetzt kann KI IT-Umgebungen schwächen und damit auch die Geschäftstätigkeit selbst beeinträchtigen. Gleichzeitig nutzen kriminelle Organisationen KI bedenkenlos, um Systeme zu kompromittieren und Nutzer digitaler Dienste zu täuschen.
Vor diesem Hintergrund zögern viele Unternehmen mit ihren Investitionen. Laut Forrester könnten fast 25 % der ursprünglich geplanten KI-Ausgaben auf das Jahr 2027 verschoben werden. Wertschöpfung entsteht erst dann, wenn KI die Phase der Experimente oder der isolierten Nutzung durch einzelne Mitarbeitende hinter sich lässt und strukturiert und sicher in die zentralen Geschäftsprozesse integriert wird.
Zu den prägenden Trends des Jahres 2026 zählt laut Gartner der zunehmende Einsatz von Multi-Agenten-Systemen (MAS), in denen spezialisierte Agenten zusammenarbeiten, um komplexe Prozesse zu automatisieren. Auch wenn diese agentenbasierten Plattformen großes Potenzial bieten, bleibt ihre Einführung anspruchsvoll.
Die größte Herausforderung liegt in ihrer Orchestrierung: Sie erfordert eine dokumentierte Strategie, die enge Abstimmung zwischen IT- und Business-Funktionen sowie die Integration rechtlicher, Compliance-, Risiko- und Finanzaspekte. Dieser Ansatz braucht Zeit, ist jedoch eine wesentliche Voraussetzung, um einen belastbaren Return on Investment für KI zu gewährleisten – der heute noch allzu oft schwer zu messen ist.
Der Einsatz von KI setzt voraus, dass Daten im Vorfeld umfassend aufbereitet werden, sodass sie tatsächlich AI-ready sind. Auf Organisationsebene bedeutet dies die Einführung strukturierter Datenplattformen, guter Governance- und Managementpraktiken sowie eines Rahmens, der speziell auf KI-Anwendungsfälle ausgerichtet ist.
Laut Forrester lassen sich viele datenbezogene Herausforderungen durch dezentrale, nach Domänen organisierte und weitgehend automatisierte Architekturen lösen. Im Entwicklungsumfeld erwartet Gartner zudem eine Zunahme von KI-nativen Plattformen, die die Anwendungsentwicklung beschleunigen, kleine, schlagkräftige Teams fördern und das wirtschaftliche Verhältnis zwischen SaaS-Lösungen und Individualentwicklungen neu definieren. Diese Produktivitätsgewinne setzen jedoch dedizierte Teams und angemessene Sicherheitsmechanismen voraus.
Vor diesem Hintergrund entstehen auch zunehmend spezialisierte Sprachmodelle – sogenannte Domain Specific Language Models (DSLM). Sie sind auf einen bestimmten Sektor, ein Berufsbild oder eine Funktion zugeschnitten und bieten höhere Genauigkeit, geringere Inferenzkosten und mehr Erklärbarkeit. Damit stellen sie eine pragmatische Antwort auf die Grenzen allgemeiner Modelle dar – vorausgesetzt, es werden klar definierte, wertstiftende Anwendungsfälle identifiziert und die Data Governance entsprechend gestärkt.
Die breite Einführung von KI-Lösungen – ob intern entwickelt oder von Drittanbietern bereitgestellt – wirft eine neue Frage auf: Wie lässt sich KI als solche absichern? AI Security Platforms (AISP) adressieren genau diese Herausforderung, indem sie einen einheitlichen Ansatz bieten, der sowohl die Kontrolle der KI-Nutzung als auch die Cybersicherheit der darauf basierenden Anwendungen abdeckt.
Diese Plattformen ermöglichen es, Datenflüsse zu überwachen, nicht regelkonforme Nutzungen zu verhindern und Modelle vor gezielten Angriffen zu schützen. Im Jahr 2026 werden Organisationen gut beraten sein, Lösungen zu bevorzugen, die sich nahtlos in ihr bestehendes Sicherheitsökosystem integrieren – statt lediglich eine weitere isolierte Schutzschicht hinzuzufügen.
In einem Umfeld, in dem KI-generierte Inhalte stark zunehmen, wird Vertrauen zu einem zentralen Thema. Digitale Provenienz zielt darauf ab, die Herkunft und Integrität von Software, Modellen, Daten und Medien sicherzustellen.
Sie stützt sich insbesondere auf den Einsatz von Software Bills of Materials (SBoM), Attestierungsdatenbanken, Watermarking-Mechanismen sowie Lösungen für das digitale Rechtemanagement. Diese Maßnahmen tragen dazu bei, Desinformation zu bekämpfen, Software-Lieferketten abzusichern und wachsenden regulatorischen Anforderungen gerecht zu werden.
Angesichts der zunehmenden Komplexität von Cyberangriffen – häufig verstärkt durch KI – stößt ein rein reaktiver Ansatz an seine Grenzen. Im Jahr 2026 etabliert sich die präventive Cybersicherheit als wichtiger Entwicklungsschritt: Es geht nicht mehr nur darum, Angriffe zu erkennen und darauf zu reagieren, sondern sie auch im Vorfeld zu verhindern, zu stören oder Angreifer gezielt in die Irre zu führen.
Diese Strategien basieren auf fortschrittlichen Kontrollmechanismen, die die Wirksamkeit von Angriffen bereits im Ansatz reduzieren können. Für CIOs und CISOs bedeutet dies eine doppelte Aufgabe: diese Technologien in Pilotprojekten zu erproben und die Unternehmensführung für deren geschäftlichen Nutzen – eng verknüpft mit der gesamten organisatorischen Resilienz – zu sensibilisieren.
Ein weiterer prägender Trend ist der Aufstieg sogenannter Purpose-built Platforms. Anders als generische Infrastrukturen werden diese Plattformen von Beginn an so konzipiert, dass sie einen ganz bestimmten Zweck erfüllen – sei es Leistung, Sicherheit, Compliance oder ein spezifischer Business-Bedarf.
Diese Logik zeigt sich besonders in Industry Clouds, die Cloud-Services, branchenspezifische Daten, regulatorische Rahmenwerke und bewährte Verfahren einer jeweiligen Industrie kombinieren. In dieselbe Richtung geht das Modell Service as Software, das die Beziehung zur Software neu definiert: Es geht nicht mehr darum, nur für den Zugang zu einer Lösung zu bezahlen, sondern für konkrete Ergebnisse – ermöglicht durch Automatisierung, KI und eine enge Integration in die Geschäftsprozesse.
Resilienz beschränkt sich längst nicht mehr auf die IT. Im Jahr 2026 entwickelt sich das Risikomanagement hin zu einem integrierten, unternehmensweiten Ansatz, der Technologie, Prozesse, Governance und menschliche Faktoren miteinander verbindet.
Intelligente Automatisierung ermöglicht es, nach und nach von starren Systemen zu einer gesteuerten Autonomie überzugehen, die sich schnell an Störungen anpassen kann. Dieses Prinzip gilt auch für technologische Lieferketten, die vielfältiger, flexibler und verlässlicher werden müssen, um die Abhängigkeit von einzelnen Anbietern oder geografischen Regionen zu reduzieren.
Schließlich veranlassen geopolitische und regulatorische Entwicklungen Organisationen dazu, den Standort ihrer Daten und Workloads neu zu bewerten. Geopatriation – oder Sovereign Computing – bezeichnet die Verlagerung oder den besonderen Schutz bestimmter Workloads, um Anforderungen in den Bereichen Souveränität, Compliance und Sicherheit zu erfüllen.
Konkret bedeutet dies, Workloads nach ihrer Kritikalität zu bewerten und hybride Ansätze in Betracht zu ziehen, die Public Cloud, Sovereign Cloud und lokale Infrastrukturen kombinieren. Angebote im Bereich Sovereign Cloud – wie jene, die von DEEP in Partnerschaft mit OVH umgesetzt werden – stellen in diesem Zusammenhang eine glaubwürdige Option dar, um Leistung, Compliance und Risikokontrolle miteinander zu vereinen.
Die technologischen Herausforderungen des Jahres 2026 – zwischen Risiken und Chancen – sind zugleich komplex und inspirierend. Mehr denn je wird nachhaltige Leistungsfähigkeit davon abhängen, wie gut Organisationen fundierte Entscheidungen treffen, ihre digitalen Einsatzfelder strukturieren und Technologie in eine ganzheitliche Unternehmensvision einbetten.
In einer „Never Normal“-Welt sind Antizipation, Anpassungsfähigkeit und eine Stärkung der Resilienz keine Optionen mehr – sie sind die Voraussetzung dafür, Unsicherheit in einen Hebel zur Wertschöpfung zu verwandeln. Die multidisziplinären Teams von DEEP, die vielfältige Expertise vereinen, begleiten Sie bei der Erkundung der Potenziale des digitalen Zeitalters – damit Sie sich mit mehr Agilität in einem sich ständig wandelnden Umfeld weiterentwickeln können.
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