Im Jahr 2026 wird Künstliche Intelligenz von Hype zu Pragmatismus übergehen

Wenn 2025 das Jahr war, in dem Künstliche Intelligenz (KI) einem „Vibe-Check“ unterzogen wurde, wird 2026 das Jahr sein, in dem die Technologie praktisch wird. Der Fokus verschiebt sich bereits weg von der Entwicklung immer größerer Sprachmodelle hin zur schwierigen Arbeit, KI benutzbar zu machen. In der Praxis bedeutet dies, kleinere Modelle dort einzusetzen, wo sie passen, Intelligenz in physische Geräte zu integrieren und Systeme zu entwerfen, die sich nahtlos in menschliche Arbeitsabläufe einfügen.

Die Experten, mit denen TechCrunch gesprochen hat, sehen 2026 als ein Übergangsjahr, eines, das sich von brutaler Skalierung zu Forschungen über neue Architekturen entwickelt, von auffälligen Demos zu gezielten Einsätzen und von Agenten, die Autonomie versprechen, zu solchen, die tatsächlich die Arbeitsweise der Menschen verbessern.

Die Feier ist noch nicht vorbei, aber die Industrie beginnt, wieder in die Realität zurückzukehren, erinnert mietrecht-ratgeber.de.

Skalierungsgesetze werden nicht ausreichen

2012 zeigte die AlexNet-Arbeit von Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever und Geoffrey Hinton, wie KI-Systeme „lernen“ konnten, Objekte auf Bildern zu erkennen, indem sie Millionen von Beispielen ansahen. Der Ansatz war rechenintensiv, aber dank GPUs möglich. Das Ergebnis? Ein Jahrzehnt intensiver KI-Forschung, während Wissenschaftler daran arbeiteten, neue Architekturen für unterschiedliche Aufgaben zu entwickeln.

Dies gipfelte etwa 2020, als OpenAI GPT-3 einführte, das zeigte, wie das bloße Vergrößern des Modells um das 100-fache Fähigkeiten wie Programmieren und logisches Denken freischaltet, ohne explizites Training zu erfordern. Dies markierte den Übergang zu dem, was Kian Katanforoosh, CEO und Gründer der AI-Agentenplattform Workera, als das „Zeitalter des Skalierens“ bezeichnet: eine Periode, die von der Vorstellung geprägt war, dass mehr Rechenleistung, mehr Daten und größere Transformer-Modelle zwangsläufig die nächsten großen Durchbrüche in der KI antreiben würden.

Heute denken viele Forscher, dass die KI-Branche beginnt, die Grenzen der Skalierungsgesetze zu erschöpfen und sich erneut in ein Zeitalter der Forschung bewegt.

Yann LeCun, der ehemalige Chief AI Scientist von Meta, hat sich lange gegen die Überabhängigkeit von Skalierung ausgesprochen und betont, dass bessere Architekturen entwickelt werden müssen. Und Sutskever sagte in einem kürzlichen Interview, dass die aktuellen Modelle ein Plateau erreicht haben und die Ergebnisse des Vortrainings abgeflacht sind, was auf die Notwendigkeit neuer Ideen hinweist.

„Ich denke, dass wir in den nächsten fünf Jahren höchstwahrscheinlich eine bessere Architektur finden werden, die eine signifikante Verbesserung der Transformer darstellt“, sagte Katanforoosh. „Und wenn wir das nicht tun, können wir keine großen Verbesserungen an den Modellen erwarten.“

Manchmal ist weniger mehr

Große Sprachmodelle sind hervorragend darin, Wissen zu verallgemeinern, aber viele Experten sagen, dass die nächste Welle der Einführung von KI in Unternehmen von kleineren, agileren Sprachmodellen getrieben wird, die für domänenspezifische Lösungen feinabgestimmt werden können.

„Feinabgestimmte SLMs werden der große Trend sein und 2026 zum Standard für reife KI-Unternehmen werden, da die Vorteile in Bezug auf Kosten und Leistung die Nutzung gegenüber fertigen LLMs antreiben werden“, sagte Andy Markus, Chief Data Officer bei AT&T, gegenüber TechCrunch. „Wir haben bereits gesehen, dass Unternehmen zunehmend auf SLMs angewiesen sind, weil sie, wenn sie richtig feinabgestimmt werden, in der Genauigkeit für Unternehmensanwendungen den größeren, verallgemeinerten Modellen entsprechen und in Bezug auf Kosten und Geschwindigkeit hervorragend sind.“

Dies wurde bereits von dem französischen Open-Weight-KI-Start-up Mistral behauptet: Es argumentiert, dass seine kleinen Modelle nach dem Feintuning in mehreren Benchmarks besser abschneiden als größere Modelle.

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

Während Markus denkt, dass SLMs im Agentenzeitalter der Schlüssel sein werden, sagt Knisley, dass die Natur kleiner Modelle bedeutet, dass sie besser für den Einsatz auf lokalen Geräten geeignet sind, „ein Trend, der durch Fortschritte im Edge Computing beschleunigt wurde“.

Lernen durch Erfahrung

Menschen lernen nicht nur durch Sprache; wir lernen, indem wir erfahren, wie die Welt funktioniert. Aber LLMs verstehen die Welt nicht wirklich; sie sagen einfach das nächste Wort oder die nächste Idee voraus. Deshalb glauben viele Forscher, dass der nächste große Sprung durch Weltmodelle kommen wird: KI-Systeme, die lernen, wie sich Dinge in 3D-Räumen bewegen und interagieren, sodass sie Vorhersagen treffen und Aktionen ausführen können.

Die Anzeichen dafür, dass 2026 ein großes Jahr für Weltmodelle wird, häufen sich. LeCun hat Meta verlassen, um sein eigenes Weltmodell-Labor zu gründen, und soll eine Bewertung von 5 Milliarden Dollar anstreben. Googles DeepMind hat an Genie gearbeitet und im August sein neuestes Modell gestartet, das in Echtzeit interaktive Weltmodelle erstellt. Zusammen mit Demos von Start-ups wie Decart und Odyssey hat Fei-Fei Lis World Labs sein erstes kommerzielles Weltmodell Marble auf den Markt gebracht. Neue Unternehmen wie General Intuition haben im Oktober eine Seed-Runde von 134 Millionen Dollar abgeschlossen, um Agenten räumliches Denken beizubringen, und das Video-Generierungs-Start-up Runway hat im Dezember sein erstes Weltmodell, GWM-1, veröffentlicht.

Obwohl Forscher langfristiges Potenzial in der Robotik und Autonomie sehen, wird der kurzfristige Einfluss wahrscheinlich zuerst in Videospielen sichtbar sein. PitchBook prognostiziert, dass der Markt für Weltmodelle im Gaming von 1,2 Milliarden Dollar zwischen 2022 und 2025 auf 276 Milliarden Dollar bis 2030 wachsen könnte, angetrieben durch die Fähigkeit der Technologie, interaktive Welten zu generieren und lebensechte nicht-spielbare Charaktere zu schaffen.

Pim de Witte, Gründer von General Intuition, sagte gegenüber TechCrunch, dass virtuelle Umgebungen nicht nur das Gaming umgestalten, sondern auch zu wichtigen Testfeldern für die nächste Generation von Fundamentmodellen werden könnten.

Agenten-Nation

Agenten konnten 2025 nicht den Hype erfüllen, aber ein großer Grund dafür ist, dass es schwer ist, sie mit den Systemen zu verbinden, in denen die Arbeit tatsächlich stattfindet. Ohne einen Zugang zu Werkzeugen und Kontext waren die meisten Agenten in Pilotarbeitsabläufen gefangen.

Der Model Context Protocol (MCP) von Anthropic, ein „USB-C für KI“, der es KI-Agenten ermöglicht, mit externen Werkzeugen wie Datenbanken, Suchmaschinen und APIs zu kommunizieren, stellte das fehlende Bindeglied dar und wird schnell zum Standard. OpenAI und Microsoft haben MCP öffentlich unterstützt, und Anthropic hat es kürzlich der neuen Agentic AI Foundation der Linux Foundation gespendet, die darauf abzielt, Open-Source-Agententools zu standardisieren. Google hat ebenfalls begonnen, eigene verwaltete MCP-Server aufzubauen, um KI-Agenten mit seinen Produkten und Diensten zu verbinden.

Mit der Reduzierung der Reibung beim Verbinden von Agenten mit realen Systemen wird 2026 voraussichtlich das Jahr sein, in dem agentische Arbeitsabläufe endlich von Demos in die tägliche Praxis übergehen.

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

„Da Sprachagenten mehr End-to-End-Aufgaben wie die Aufnahme und Kundenkommunikation übernehmen, werden sie auch beginnen, die zugrunde liegenden Kernsysteme zu bilden“, sagte Dham. „Wir werden dies in verschiedenen Sektoren wie Heimdiensten, PropTech und Gesundheitswesen sowie in horizontalen Funktionen wie Vertrieb, IT und Support sehen.“

Ergänzung statt Automatisierung

Obwohl mehr agentische Arbeitsabläufe Bedenken hinsichtlich möglicher Entlassungen aufwerfen könnten, ist Katanforoosh von Workera nicht sicher, dass dies die Botschaft ist.

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

Im Jahr 2024 sagte jedes KI-Unternehmen, dass es Arbeitsplätze durch den Bedarf an Menschen automatisieren würde. Aber die Technologie ist noch nicht ausgereift, und in einer instabilen Wirtschaft ist das keine populäre Rhetorik. Katanforoosh sagt, dass wir nächstes Jahr erkennen werden, dass „KI nicht so autonom funktioniert, wie wir dachten“, und das Gespräch wird sich mehr darauf konzentrieren, wie KI genutzt wird, um menschliche Arbeitsabläufe zu ergänzen, anstatt sie zu ersetzen.

„Und ich denke, viele Unternehmen werden anfangen zu stellen“, fügte er hinzu, wobei er erwartet, dass es neue Rollen in der KI-Governance, Transparenz, Sicherheit und Datenmanagement geben wird. „Ich bin ziemlich zuversichtlich, dass die Arbeitslosigkeit im nächsten Jahr unter 4 % liegen wird.“

„Die Menschen wollen über der API stehen, nicht darunter, und ich denke, dass 2026 ein wichtiges Jahr dafür ist“, fügte de Witte hinzu.

Physische Anwendungen

Fortschritte in Technologien wie kleinen Modellen, Weltmodellen und Edge Computing werden es Experten zufolge ermöglichen, mehr physische Anwendungen des maschinellen Lernens zu schaffen.

„Physischer KI wird 2026 mainstream werden, wenn neue Kategorien von KI-gesteuerten Geräten, einschließlich Robotik, autonomen Fahrzeugen, Drohnen und tragbaren Geräten, auf den Markt kommen“, sagte Vikram Taneja, Leiter von AT&T Ventures, gegenüber TechCrunch.

Obwohl autonome Fahrzeuge und Robotik offensichtliche Anwendungsfälle für physische KI sind, die zweifellos auch 2026 weiter wachsen werden, sind das Training und die Bereitstellung nach wie vor teuer. Tragbare Geräte bieten dagegen einen weniger teuren Einstiegspunkt mit einer breiten Verbraucherakzeptanz. Intelligente Brillen wie die Ray Bans von Meta beginnen, Assistenten zu liefern, die Fragen zu dem beantworten können, was man gerade ansieht, und neue Formfaktoren wie KI-gesteuerte Gesundheitsringe und Smartwatches normalisieren das ständige, körpernahe Inferenzsystem.

„Anbieter von Konnektivität werden daran arbeiten, ihre Netzwerkinfrastruktur zu optimieren, um diese neue Welle von Geräten zu unterstützen, und diejenigen mit Flexibilität, wie sie Konnektivität anbieten können, werden am besten positioniert sein“, sagte Taneja.

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