Die wichtigsten strategischen Prioritäten für Daten- und KI-Führungskräfte im Jahr 2026

2026 zeichnet sich als entscheidendes Jahr für die Einführung von KI in Unternehmen ab.

Die Begeisterung ist nach wie vor groß: 65 % der Unternehmen haben laut dem aktuellen Bericht „Building a high-performance data and AI organization“ von MIT Technology Review Insights bereits GenAI angewendet. Heutzutage konzentrieren sich Unternehmen stark darauf, das Potenzial von KI zu nutzen, um greifbare Ergebnisse für ihr Geschäft zu erzielen.

In Gesprächen mit Kunden und Führungskräften aus allen Branchen liegt die Priorität weiterhin darauf, einheitliche und zentral verwaltete Datenbestände aufzubauen, die als Grundlage für hochwertige KI-Agenten und -Anwendungen dienen können. Und da Unternehmen den Einsatz dieser spezialisierten Agenten und Apps, die in ihren einzigartigen Umgebungen logische Schlüsse ziehen können, skalieren möchten, erweisen sich maßgeschneiderte Evaluierungen als entscheidend.

Was kommt als Nächstes? Das sind die Trends, die unserer Prognose nach die Arbeit mit Daten und KI im Jahr 2026 prägen werden. 

Die Modellauswahl ist nicht verhandelbar 

Der aktuelle Wettstreit um die Vormachtstellung unter den Frontier-LLMs hat sich für Unternehmen als großer Vorteil erwiesen.

Die KI-Labs treiben sich gegenseitig weiter an, um die zugrunde liegenden Modelle leistungsfähiger zu machen, und Unternehmen wollen sich aus Angst, das Neueste und Beste zu verpassen, nicht zu einem Anbieter committen. Stattdessen möchten sie die Möglichkeit haben, LLMs anhand ihrer Performance und Kosten für bestimmte Tasks auszuwählen.

„Wenn Innovationen so dynamisch sind, werden IT-Flexibilität und die Fähigkeit, zwischen zugrunde liegenden Modellen zu wechseln, zu wichtigen Wettbewerbsvorteilen. „Offene Technologien geben Unternehmen die Kontrolle, die sie benötigen, um in der neuen Ära der ständigen KI-gesteuerten Disruption erfolgreich zu sein.“ – Dael Williamson, Field CTO

Eine einheitliche KI-Governance ist für KI-Agenten in Unternehmen entscheidend 

Governance, einst nur als Zugriffskontrolle betrachtet, ist eine entscheidende Ebene in agentenbasierten KI-Systemen.

Governance erstreckt sich jetzt auf KI-Workloads, Dashboards und mehr – einschließlich Semantik und Lineage. Im Wesentlichen ist Governance die Art und Weise, wie Organisationen ihre KI-Agenten steuern. Sie dient als Kontextschicht, die KI-Agenten zu den richtigen Daten leitet und verhindert, dass die Systeme unangemessen handeln.

„Jede erfolgreiche KI-Strategie muss drei Fragen beantworten: Kann das Unternehmen die verwendeten Daten identifizieren? Verstehen sie, welche LLMs aufgerufen werden? Und kann es erklären, was in der gesamten agentenbasierten KI-Kette passiert ist? Eine starke und einheitliche Governance ist der Schlüssel, um jede dieser Herausforderungen anzugehen.“  - Robin Sutara, Field CDO 

Die KI-Entwicklung konsolidiert sich dort, wo alle Daten liegen

In vielen Unternehmen ist die KI-Entwicklung oft auf potenziell Dutzende verschiedener Tools und Domänen aufgeteilt. Dies beeinträchtigt die Gesamt-Performance, verlangsamt den Weg zur Wertschöpfung und erschwert es Unternehmen, ihre KI-Workloads zu verfolgen und zu steuern.

Wenn Unternehmen stattdessen KI-Agenten und -Anwendungen entwickeln, die all ihre Daten in offenen und interoperablen Formaten verbinden, eliminieren sie einen Großteil dieser betrieblichen Komplexität und beschleunigen die Einführung von KI. Einheitliche, multimodale Daten — sowohl strukturierte als auch unstrukturierte — sind der Schlüssel zum Erfolg. Und da zentrale Anforderungen wie eine einheitliche Governance und eine durchgängige Lineage in die Grundlage integriert sind, können Unternehmen den Zugriff innerhalb ihrer gesamten Organisation zuversichtlicher erweitern.

„Die besten und anpassungsfähigsten Unternehmen nutzen Daten, um sich auf einem sich schnell wandelnden globalen Marketplace zurechtzufinden. Indem die KI-Architektur vereinfacht und neue Agents und Anwendungen dort entwickelt werden, wo zentrale, multimodale Geschäftsdaten bereits vorhanden sind, können mehr Benutzer schneller auf diese wichtigen, geschäftskritischen Informationen zugreifen.“ - Dael Williamson

Ein Fokus auf „Boring KI“, gepaart mit menschlicher Expertise 

Während einige ihre Suche nach KI-Superintelligenz fortsetzen, werden sich Unternehmen darauf konzentrieren, KI für ihre repetitivsten und routinemäßigsten Aufgaben einzusetzen. Und sie werden zunehmend darauf abzielen, ihre Fachexperten mit hochspezialisierten KI-Agenten auszustatten, um deren jahrzehntelange Branchenerfahrung zu maximieren. Letztendlich geht es bei der Stärke von KI darum, das Innovationspotenzial von Menschen freizusetzen.

„Ein menschenzentrierter Ansatz beim KI-Einsatz ist entscheidend. Organisationen können ihr institutionelles Wissen maximieren, indem sie erfahrenen und neuen Mitarbeitern gleichermaßen spezialisierte Tools an die Hand geben, mit denen sie sich auf hochwertige Tasks konzentrieren können. - Robin Sutara

Für tiefere Einblicke, wie Führungskräfte KI-Initiativen souverän beschleunigen, lesen Sie den neuen Bericht von MIT Technology Review: Building a High-Performance Data and AI Organization.