Bei Künstlicher Intelligenz zieht nun Realismus ein

4. Bei Agentischen Systemen kommt es auf die Use Cases an

Die vergangenen Monate haben bereits angedeutet, wozu Agentic AI fähig ist. Zu den KI-Trends 2026 gehört deshalb auch die Erkenntnis, dass es künftig nicht einfach nur darum gehen wird, mehr Agenten auf ein Problem loszulassen – das ist ineffektiv und führt nur selten zur Problemlösung. Zumal die einzelnen Agenten gar nicht so leistungsfähig sind. Selbst die besten von ihnen lösen in Benchmarks weniger als die Hälfte der Aufgaben. Natürlich sind diese Benchmarks bewusst herausfordernd gestaltet, mit mehrdeutigen Zielen oder unspezifischen Aufgaben.

Aber so sieht halt auch der Alltag in vielen Unternehmen aus. Um Agentic AI erfolgreich einzusetzen, kommt es deshalb auf eine überlegte Auswahl der Use Cases an. So können entsprechende Lösungen beispielsweise die Spezialisten aus den Fachbereichen beim Design neuer oder zu modernisierender Anwendungen unterstützen und damit Ressourcen für Innovationen freimachen. Außerdem helfen sie überall dort, wo die Kreativität wichtig ist, es zugleich aber auch auf vorhersagbare und wiederholbare Ergebnisse ankommt, also das genaue Einhalten von Workflows und geschäftlichen Regeln. In jedem Fall sind Transparenz und Erklärbarkeit unerlässlich. Bald dürften zudem automatisierte Benchmarks dafür sorgen, dass sich intelligente Systeme besser überwachen lassen und sich die Agenten in Echtzeit anpassen.

5. Von autonomer Intelligenz sind wir weit entfernt

Die große Herausforderung liegt gar nicht mehr so sehr darin, Künstliche Intelligenz in Workflows zu integrieren oder zu skalieren. Vielmehr ist es die Gestaltung einer echten autonomen Intelligenz, die weit über die Fähigkeiten heutiger Sprachmodellen hinausgeht. Diese besitzen zwar durchaus beeindruckende Fähigkeiten, sind aber eher passiv – zumindest gemessen an den frühen kybernetischen Systemen der 1950er Jahre, die eingebettet in eine Umgebung selbst Daten zusammentragen, Entscheidungen fällen, auf Feedback reagieren und daraus lernen konnten. Agentic AI ist nun ein Schritt hin zu mehr Autonomie.

Die Systeme müssen aber so gestaltet werden, dass sie aktiv die richtigen Daten erfassen, Ziele nicht aus den Augen verlieren und sich kontinuierlich an dynamische Gegebenheiten anpassen. Und sie müssen mit Menschen, anderen Agenten und mit IT-Systemen interagieren – ja, sie sogar verstehen – können, sprich: Dinge koordinieren und aushandeln sowie Interessen abwägen. Und das alles in einer sicheren und zuverlässigen Art und Weise, entsprechend ethischer Normen, unter Einhaltung von Governance-Vorgaben und mit eingebauter Transparenz. Die nächste Herausforderung besteht nun darin, eine Künstliche Intelligenz zu entwickeln, die sich anpasst, verbessert, sozial kompetent ist und sich in komplexen Umgebungen zurechtfindet – und das verantwortungsbewusst und ausgerichtet an den Bedürfnissen und Werten von Menschen, anderen Agenten, der Gesellschaft und geschäftlichen Anforderungen.

Realistische Erwartungen lösen den Hype ab

Insgesamt hat sich der große Hype um Künstliche Intelligenz abgeschwächt. Statt einer Ernüchterung kehrt nun eine realistische Erwartungshaltung ein. Der Markt bleibt äußerst spannend – nicht zuletzt dank Agentic AI, die Unternehmen einen großen Schritt weiter auf dem Weg zum Autonomous Enterprise bringt. Die KI-Trends 2026 zeigen dabei deutlich, dass Unternehmen diesen Schritt nur dann erfolgreich gehen können, wenn sie die Use Cases sorgfältig auswählen, die agentenbasierten Systeme vertrauenswürdig gestalten und Geduld mitbringen. Der Return on Investment zeigt sich erfahrungsgemäß erst nach einiger Zeit. Dass Basismodelle leistungsfähiger und günstiger werden und die Regulierung wohl ein wenig abgeschwächt wird, senkt zudem die Einstiegshürden. jf