AI Predictions für 2026

Hi, Chris. Neues Jahr, neue Podcast-Folge. Wir haben uns überlegt, wir wollen in dieser Folge darüber sprechen, was in diesem Jahr KI-mäßig auf uns zukommt, damit wir dann im neuen Jahr, also in dem neuen, neuen Jahr, 2027, darauf zurückblicken können und schauen können, wo wir überall falsch schlagen.

Hi, Christina. Ich freue mich schon, weil es ist ja tatsächlich auch schon einiges passiert. Man ist fast schon spät, wenn man im Januar Predictions aufstellt, weil sich das so schnell entwickelt, dass man fast nicht hinterherkommt. Aber ich glaube, wir haben trotzdem ein paar gute Thesen aufstellen können.

Ich glaube auch. Wir starten mal mit den Fragen rein und sehen dann mal, wie wir so darüber denken und was so unsere Vorhersagen sind. Mit der Knowledge-Base, die wir so in uns drin haben, speisen wir unseren eigenen GPT an und gucken mal, was dabei rauskommt. Und eine Frage, die mich beschäftigt, für das laufende Jahr, ist: Wird es ein Modell geben, was sich jetzt wirklich durchsetzt? Also gefühlt war das letzte Jahr, also sagen wir mal so, 24 fand ich, da gab es noch einige Modelle, die mit im Rennen waren, aber ChatGPT war so führend. Da hatte ich schon das Gefühl, dass die sehr stark den Markt dominieren und fast schon als Platzhalter benutzt werden. Wenn man über KI spricht, dass ChatGPT, das so ein Synonym war, wie, ich weiß nicht, Pampers und Windeln oder so. Und im letzten Jahr kam dann hat auch Gemini ganz schön stark auf und hat ordentlich aufgeholt. Und es gab ja jetzt auch ein paar Entwicklungen, die das vielleicht noch mal befeuern werden. Aber die erste Frage ist: Wird es ein dominantes Modell geben, auf das sich der Großteil der Leute einigen wird? Was glaubst du?

Ich würde sagen, dass man das trennen muss auf zwei Ebenen. Also ich glaube, im B2C-Bereich, wenn wir vom Privatleben sprechen, glaube ich, dass es Gemini von Google werden wird. Jetzt nicht zuletzt durch den Apple-Deal, das ist ja so eine halbe Prediction, die ich mir zuschreiben würde von der hallo.digital ist, die ich gesetzt habe. Aber ähnlich wie mit dem Suchmaschinen-Deal damals in Safari, ist ja Gemini wird es dann die KI für Apple, was ich ganz cool finde, weil dann wird das tatsächlich mal gut zu benutzen sein. Ich glaube aber, im B2B-Bereich, gerade wenn wir auf Europa blicken, haben viele Unternehmen ja Schwierigkeiten, Google einzusetzen, vor allem dann auch mit, als KI, wo dann auch Informationen reingehen. Da könnte ich mir vorstellen, dass es was anderes wird. Jetzt hat man von Claude einen sehr starken Vorstoß gesehen mit dem neuen Modell und den Agenten und was die so können. Das kann ich mir im Coding-Umfeld vorstellen, kann ich mir auch aufgrund des Herkunftslandes jetzt auch nicht unbedingt in Europa in Unternehmen vorstellen. Da bin ich noch so ein bisschen hin-und hergerissen. Da glaube ich nicht, dass es Gemini wird. Da habe ich keine sehr gute Prediction, muss ich sagen, aber im Endkundenbereich sehe ich da Google eigentlich vorne.

Eigentlich hätte ich gesagt, dass ChatGPT vorherrschend bleibt. Ich sehe das auf jeden Fall in den Workshops, die wir machen, dass das Gemini so gut wie gar nicht bekannt ist bei vielen, die das eher im B2C benutzen oder den Einstieg auch in der Berufswelt machen, dass da ChatGPT die erste, die erste Lösung ist, weil sie eben auch so viel in den Medien war. Aber jetzt mit dem Apple-Deal wird sich das vermutlich ändern, weil einfach auf einen Schlag das ausgerollt wird aufs Endgerät, aufs Handy und dann einfach dort integriert ist. Und vielleicht wissen die meisten dann auch gar nicht, was sie benutzen, sondern es ist dann irgendwie die iPhone-Ki oder ich weiß nicht genau, was sich dann im Sprachgebrauch durchsetzen wird, aber Gemini liegt halt drunter. Deswegen ja genau, bis vor dem Deal hätte ich gesagt, das eher ChatGPT bleibt, auch wenn es gar nicht das bessere Modell ist, aber einfach, weil es so bekannt ist durch die Medien. Jetzt durch den Apple Deal, glaube ich auch, dass es da, dass Gemini das schon an sich reißen wird. Einfach auch die AI-Overviews in Google haben ja schon jetzt auch viel abgelöst zusammen mit dem Apple Deal. Ich glaube, das ist schon ganz schön gut.

Genau, das wollte ich noch hinzufügen. Also sehe ich genauso. Die meisten Menschen benutzen es quasi zufällig und wissen gar nicht, dass sie es nutzen. Und wenn man jetzt liest, dass auch in den AI-Overviews das neue Gemini-Modell zugeschaltet wird für bestimmte Anfragen, dann wird man sehen, dass der Nutzungsanteil wahrscheinlich viel höher wird jetzt in 2026 und wie leichter ChatGPT aufholen kann, auch wenn es immer noch der Begriff für KI ist und vielleicht viele dann einfach auch das gratis Modell davon nutzen, weiß ich gar nicht, ob wenn man dann googeln kann, wie man ChatGPT nutzt und dass die Leute auch wirklich tun, ob die dann noch zu ChatGPT gehen oder tatsächlich wieder bei Google bleiben.

Ja, aber ich glaube auch, dass da, wenn man sich die Nutzungszahlen am Ende dieses Jahres anschaut, also ich weiß nicht, Anzahl der Tokens oder ich weiß nicht, so eine Art oder auch vielleicht Anzahl der Benutzer, dann glaube ich auch, dass Gemini da die Nase vorne haben wird. Man muss ja auch sagen, neben den Distributionskanälen, die sie sich jetzt clever aufgebaut haben, ist das Modell ja auch einfach gut. Also Gemini 3 ist einfach auch ein gutes Modell. Was mich noch – wo ich noch glaube, dass das mehr gehen wird, ist im Open-Source-Bereich. Wir sehen das auch bei unseren Kunden, dass jetzt immer mehr Anfragen kommen, ob man nicht auch Teile lokal oder im eigenen Rechenzentrum, also nicht eigenes Rechenzentrum, aber immer ein gemietetes Rechenzentrum, was dann nicht Teil der Trainingsdaten ist, was man selber unter Kontrolle hat, ob man da nicht auch Open-Source-Modelle, so wie Mistral zum Beispiel, draufspielen kann. Und Mistral hat ja im Dezember auch ein Update gefahren, was ziemlich gut aussieht, jedenfalls in den Ergebnissen, die ich so bis jetzt gesehen habe. Das könnte auch noch mal was werden für dieses Jahr, dass vor allen Dingen Unternehmen, die sehr datensensibel sind, dass diese Open-Source-Modelle was sein könnten, weil wir fangen jetzt gerade an, das durchzuspielen, auch für einzelne Kunden von uns im Medizinbereich, die ja eben auch mit sehr sensiblen Daten zu tun haben, dass so lokale Anwendungen gar nicht mehr so unvorstellbar sind. Also auch das vor einem Jahr, hätte ich gesagt: Boah, eine lokale Anwendung, ich weiß nicht, ich muss dir dann ein Rechenzentrum in den Garten stellen, ist irgendwie schwierig. Ich muss irgendwie eine neue Kühlung aufsetzen, muss den Fluss umleiten, um die Dinger zu kühlen. Mittlerweile ist das deutlich effizienter geworden und auch in der Handhabung besser und die Modelle sind besser geworden. Das ist, glaube ich, ein großer Punkt, der da zusammenkommt. Also das könnte auch noch mal was für dieses Jahr sein, dass Open Source, lokal betrieben oder halblokal in einem Rechenzentrum, dass das was sein könnte für einzelne Unternehmen.

Ja, Ich glaube, das muss auch passieren, damit das flächendeckend in Einsatz kommt in Europa. Ich habe heute Morgen dazu noch eine coole Statistik gesehen. Muss ich noch mal heraussuchen, für die Show Notes, in der man sieht, dass mit dem Release von ChatGPT, ich glaube 3.5, die Produktivität in den USA steil nach oben ging, während sie in Deutschland leicht nach unten gingen. Und das ist natürlich Zufall. Die Daten gaben das jetzt nicht her oder es ist nicht eindeutig festzustellen, ob das damit zu tun hat. Ich glaube aber schon, dass ein Stück weit die Adaption dieser Technologie dazu führt, dass man Dinge schneller tun kann und besser, und wir das jetzt mit den stärkeren und schnelleren Modellen ja auch sehen werden und dass wir da schon in Deutschland und Europa ein bisschen aufholen müssen. Ich glaube, das sieht man auch. Wir hatten ja auch eine Folge dazu, dass die Digitalisierung doch gar nicht so schlecht läuft in Deutschland. Aber Teil der Lösungen des Problems sind, glaube ich, Systeme, die ich gefahrlos im Unternehmen einsetzen kann, ohne dass Daten irgendwo hingehen.

Ja, glaube ich auch. Ich glaube auch, das sehen wir in unseren Workshops und Schulungen, dass sich das schon ändert, die Haltung gegenüber KI, weil viele das jetzt doch auch schon privat benutzen. Also immer, wenn wir jetzt in den in den Erwartungsrunden am Anfang oder in den Erfahrungsrunden, wenn ich dann nachfrage: Was habt ihr denn schon mit KI gemacht? Auch wenn das im Unternehmen noch nicht freigegeben ist, haben fast alle privat damit irgendwas gemacht. Die Scheu, das zu benutzen, ist erst mal weniger geworden. Das war vor zwei Jahren zum Beispiel noch ganz anders. Da war da so: Mache ich gar nichts mit. Das ist Teufelszeug. Niemand weiß, was damit passiert und so. Und das, glaube ich, hat sich geändert. Und das ist schon mal der allererste Schritt. Ich glaube, da ist tatsächlich Amerika einfach von der Haltung her ein bisschen anders. Es ist dann eher so: Lass mal gucken, was da so geht. Und in Deutschland eher ein bisschen Skepsis und Zurückhaltung. Und ich glaube, mit dieser Offenheit, das überhaupt anzunehmen und den Wert zu erkennen, da kommen dann auch Entwicklungen mit. Auf jeden Fall sehen wir das, dass das in den Kontakten, die wir haben zu Unternehmen, total passiert ist in den letzten ein, zwei Jahren.

Ja, sehe ich auch so.

Für die nächsten Predictions könnten wir doch die jetzt noch viel bessere KI als im letzten Jahr hinzuziehen und einfach mal ChatGPT fragen, was er oder sie von der Prediction hält, beziehungsweise welche Meinung er dazu hat. Und da würde ich jetzt einfach mal den Voice-Modus aktivieren und mal eine Frage stellen, wie es dieses Jahr aussehen könnte zum Thema AI-Agents. Eine Sekunde. Werden AI-Agents 2026 wirklich End-to-End-Prozesse übernehmen, zum Beispiel Angebot, Auftrag und Abrechnung, alles in einem Prozess erledigen? Oder bleiben sie Assistenz mit Menschen im Loop?

Im Jahr 2026 werden AI-gestützte Agenten definitiv schon eine Menge End-to-End-Prozesse übernehmen können. Das heißt, von der Angebotserstellung über die Auftragsabwicklung bis hin zur Abrechnung können solche KI-Systeme viele Schritte automatisieren und nahtlos verbinden. Allerdings wird in den meisten Fällen immer noch ein Mensch im Loop sein, vor allem wenn es komplexere Entscheidungen, individuelle Kundenwünsche oder die finale Freigabe geht. Die KI wird also vieles abnehmen, aber in vielen Szenarien bleibt der Mensch noch ein wichtiger Teil des Prozesses.

Oder alles und nichts. Also ja und nein.

Gutes Horoskop. In der Rückschau kann man immer sagen, ja, war viel drin.

Gut, die KI scheint sich selbst nicht – ist dann doch nicht so vollends zuzutrauen.

Wahrscheinlich, weil sie weiß, wie Menschen das aussetzen.

Ja, man könnte jetzt natürlich – Also ich habe jetzt die neueste ChatGPT-Version benutzt im Thinking-Modus und man könnte jetzt natürlich noch nach Quellen fragen und das ein bisschen besser prompten, aber am Ende würde sich wahrscheinlich ChatGPT auf Quellen auf Reddit und so weiter beziehen. Deswegen kann man es vielleicht erst mal so stehen lassen. Da anschließend, würde ich sagen, sehe ich ein bisschen ähnlich. Ich glaube schon, dass es technisch möglich wäre, dass Agents so diesen typischen Prozess, Angebot, Auftrag, Abrechnung übernehmen. Letztendlich wird es aber trotzdem viele individuelle Angebote und so weiter geben, die die KI eben nicht erstellen kann und automatisch abrechnen kann. Wir würden ja dann voraussetzen, dass die KI auch weiß, dass der Auftrag ausgeführt wurde und dann diese Rückmeldung bekommt und dann automatisch die Abrechnung anstößt.

Oder sogar selber den Auftrag erledigt, dass wir ja sozusagen dann end to end –

Das Billion-Dollar-Team zurücklehnen und gar nichts mehr machen. Es gibt ja ähnliche Prozesse schon, also SAP und Salesforce und so weiter. Die haben ja dafür schon Automatisierung. Und wenn dann in System – man kennt es, keine Ahnung, wenn von Vodafone jemand kommt, der bei einem das Internet installiert, dann hackt er einen Punkt in seinem Tablet ab und dann kommt ja automatisch eine Rechnung. Das heißt, solche Sachen gehen schon, aber dass die KI jetzt wüsste, dass von wo davon jemand da war und das dann tatsächlich getan hat, weiß ich auch gar nicht, ob das notwendig ist. Aber wenn wir jetzt so andere Prozesse anschauen, glaube ich, wird es nur noch komplexer und das sehe ich jetzt noch nicht so geschäftsrelevant von Agents ausgeführt.

Also ich glaube auch nicht, dass das Jahr 2026 so das End-to-End-Prozesse, dass die den großen Durchbruch haben werden. Ich glaube aber schon, dass KI in Prozessen in diesem Jahr eine deutlich größere Rolle spielt als noch im letzten Jahr. Letztes Jahr war das ein bisschen experimenteller. Lass uns mal vom Prompten zu Prozessen gehen, wie könnte das aussehen. Wir haben einige Workshops gemacht, wo wir Kernprozesse ausgewählt haben mit Unternehmen, geguckt haben, welche Teile könnten denn hier von KI übernommen werden. Und das war aber viel: Okay, lass uns mal in den nächsten Schritt gehen, hin zu Prozessen. Und ich glaube, dieses Jahr ist dann Verfestigung, also dass dann erst mal Auswertungen stattfinden von diesen Piloten. Sollte man auch mal darüber reden, welche KPIs man eigentlich heranziehen muss, zu sagen, das war jetzt ein guter Pilot und wir rollen das jetzt weiter aus. Und ich glaube, dass dieses Jahr da eine Verfestigung stattfindet, dass KI in Prozessen stattfindet. Aber ich glaube noch nicht, dass die flächendeckend wirklich end to end sind, weil das sind dann schon größere Infrastrukturthemen, die man da dann berücksichtigen muss. Aber selbst diese Teilautomatisierung, entweder durch Digitalisierung einfach schon oder eben auch mit KI, hat schon totale Hebel. Das verändert das Ergebnis und, glaube ich, da wird dieses Jahr dafür – Da wird es noch mehr Prozesse gehen und noch viel weniger ums Prompting, zum Beispiel.

Ich glaube, dass es speziell in der Kommunikation im Unternehmen deutliche Verbesserungen geben wird. Alleine schon, wenn mir E-Mail-Antworten und Chat-Antworten vorgeschlagen werden oder aus der Konversation heraus verstanden wird, hier geht es gerade darum, einen Termin auszumachen und dann mir der Google Workspace oder Microsoft automatisch vorschlägt: Guck mal, am Mittwoch 13 Uhr scheint ihr beide Platz im Kalender zu haben. Soll ich da direkt was reinschreiben? Dann sehen wir da ja schon einen ordentlichen Zugewinn bei so ganz einfachen Prozessen, aber auch bei Rechnungsstellung und so weiter. Wenn da unterstützt wird, sieht aus, als wäre der Auftrag fertig. Soll ich abrechnen? Ja, nein. Ist ja schon besser, als tatsächlich die Rechnung zu erstellen oder dass man den Geldeingang kontrolliert. Ich weiß, das tun auch viele Systeme, aber es gibt auch viele Systeme, die es nicht ordentlich tun und dann eine Kommunikation aufnehmen sollten. Und da sehe ich auch eine gute Integration dieses Jahr.

Was würdest du sagen, wenn man – Also das wird jetzt auf jeden Fall ein Thema, was jetzt auf uns zukommt, wenn wir jetzt so die ersten Piloten laufen bei unseren Kunden. Wir haben natürlich auch im Vorfeld schon KPIs definiert, an denen wir messen können, ob das jetzt ein erfolgreicher Pilot ist oder nicht. Aber was würdest du sagen? Du bist ja unser Datengott, was so gute KPIs sind.

Ich glaube, da zwei Sachen oder drei Sachen, auf die man schauen muss, ist einmal Geschwindigkeit. Ist es jetzt wirklich schneller? Also wird der Prozess schneller erledigt? Dann Fehlerquote. Also muss ich da jetzt noch was korrigieren? Das sind jetzt nicht so harte KPIs wie Impressions auf einer Webseite. Und dann wird nicht irrelevant sein der Tokenverbrauch. Also was hat mich jetzt der Prozess gekostet? Denn das kann auch schnell mal schiefgehen. Wir hatten schon Projekte, wo es einen KI-Prozess gegeben hätte, der aber so aufwendig gewesen wäre, dass der tausende Euro im Monat gekostet hätte im Tokenverbrauch. Und da ist dann ein Mensch tatsächlich günstiger, das zu erledigen, weil er das halt schneller machen kann durch seine Erfahrung und da gibt es noch keine Lösung für. Und ich glaube, auf die Sachen wird man schauen müssen oder schaut man auch schon.

Ja, genau. So sehe ich es auch in den Projekten, die wir haben, ist das genauso, dass wir eben gucken auch auf die Anzahl der Schritte im Prozess, also der Prozess, den wir designt haben, ob der auch wirklich so eingehalten wird oder ob es nicht doch immer wieder noch mal eine Feedbackschleife jedes Mal gibt, weil dann gewinnt man meistens nichts. Also die Anzahl der Schritte im Prozess haben wir uns rausgenommen und dann tatsächlich vom ersten Trigger bis zur Beendigung, wie schnell ist es und dann eben die Fehlerschleifen, die man da dann laufen muss. Die sollten eben im besten Fall weniger werden. Genau, das sind auch so KPIs, die ich da sehe. Dann kommen wir mal zum nächsten Thema dem Content. Du hast ja eben schon von deiner HD-Vorhersage aus dem letzten Jahr gesprochen. Ich hatte im vorletzten Jahr bei meinem AI-Shitification-Vortrag auch die These genannt, dass es Auszeichnung gibt für menschlichen Content. Also diese Burger-Flut, die wir irgendwie vor 10, 15 Jahren hatten, so Handmade Burger im Vergleich zu Fast-Food-Burger, dass es da eine Analogie geben könnte zu Handmade Content im Vergleich zu Fast-Food-Content oder so. Und da fragen wir da jetzt mal Gemini. Du hast eben ChatGPT gefragt. Jetzt frage ich Gemini zu dem Thema Content und schauen wir mal, was er, sie, es sagt. Hallo Gemini. Eine Frage für dich zur Vorhersage in 2026: Entsteht ein Markt für Human-Made-Premium, entweder Content oder Design oder Beratung. Und wie genau wird das verifiziert?

Im Jahr 2026 hat sich das Blatt gewendet. Nachdem die erste große Welle von KI-Inhalten das Internet geflutet hat, ist eine Sättigung eingetreten. Es entsteht ein exklusiver Markt für Human Made Premium, also Leistungen, die explizit von Menschen für Menschen erbracht werden. Hier ist eine Analyse, wie dieser Markt wie aussieht und wie die Verifizierung im Jahr 2026 technisch und rechtlich funktioniert. Erste: Die drei Säulen des Human Made-Marktes. Content – Inhalt mit Seele. In einer Welt, in der KI-Texte grammatikalisch perfekt, aber oft oberflächlich sind, suchen Nutzer nach I-I-A-T – Experience, Expertise, Authoritiveness, Trustworthiness. Der Wert: persönliche Anekdoten, unkonventionelle Meinungen und Thought Leadership, die über bloße Daten zusammenfassung hinausgeht. Premiumfaktor: exklusive Newslettern oder Reportagen, die garantieren, dass kein Algorithmus die Feder geführt hat.

Wir brechen mal nach Content ab, Design und Beratung. Also erst mal können wir festhalten, es ist deutlich detaillierter in der Antwort als eben noch ChatGPT. Gut, ist eine andere Frage. Und ich finde, die Stimme klingt deutlich mechanischer als bei ChatGPT eben. Jedes Mal, wenn ich ChatGPT höre, bin ich schon wirklich echt erstaunt, wie natürlich sich das anhört, vor allen Dingen im Vergleich zu Gemini vielleicht mal so als erstes. Inhaltlich hat Gemini auf jeden Fall deutlich mehr Positionen bezogen, während ChatGPT eben gesagt hat: Ja, nein, vielleicht kann alles passieren oder auch nichts, fand ich jetzt Gemini sehr stark zu sagen: Ja, genau, das wird eintreffen, genauso.

Ja, sogar nicht wird, sondern hat ja sogar festgestellt: 2026 hat sich das Blatt gewendet. Also das war ja schon ein Intro für einen Film eigentlich.

Der Trailer.

Ja, das war schon beeindruckend.

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