Die Vorhersagen für 2026 machen deutlich, dass Unternehmen vor einem entscheidenden Jahr im Umgang mit Künstlicher Intelligenz stehen. Insbesondere in Customer Experience, Kundenservice und Design zeigt sich ein Spannungsfeld aus steigenden Erwartungen und begrenzten Ressourcen. CX-Teams kämpfen mit stagnierenden Budgets und einer zunehmenden Fixierung auf Kennzahlen, während gleichzeitig der Glaube an KI als Allheilmittel wächst. Dies führt zu Risiken wie oberflächlicher Datenanalyse, ineffektiven Journey-Mapping-Ansätzen und fehleranfälliger KI-gestützter Forschung. Im Kundenservice verändern sich Strukturen durch neue Rollen rund um KI-Agenten, während vermeintliche Automatisierung oft durch günstigere Arbeitskräfte kompensiert wird. Parallel steigen Vertrauen und Nutzung von KI auf Kundenseite, auch in sensiblen Bereichen. Gleichzeitig verschärfen sich interne Herausforderungen: mangelnde KI-Kompetenz, kulturelle Spannungen und sinkende Mitarbeiterbindung. Hinzu kommen wachsende Sicherheitsrisiken durch agentische KI sowie neue regulatorische Entwicklungen. Unternehmen müssen daher gezielt in Kompetenzen, Governance und sichere Implementierung investieren.
Worauf muss ich mich 2026 einstellen? Diese Frage von Verantwortlichen für CX, Kundenservice, Marketing, Vertrieb und Digitalbereich beantwortet Forrester jedes Jahr mit seinen Predictions. Es geht dabei nicht um langjährige Trends, sondern darum, den Verantwortlichen dabei zu helfen, sich auf konkrete Herausforderungen im neuen Jahr vorzubereiten. Wir erstellen diese Vorhersagen auf Basis unserer Einblicke in technologische Veränderungen, unserer Daten zu Veränderungen in Kundenbedürfnissen sowie unserer Einblicke in Technologienutzung und Praktiken von Verantwortungsträgern in Unternehmen.
Das Jahr 2026 steht im Zeichen der intensiven Auseinandersetzung mit KI in Unternehmen. In diesem Artikel haben wir eine Auswahl von Vorhersagen aus unterschiedlichen Bereichen zusammengestellt, welche die daraus folgenden Herausforderungen für verschiedene Unternehmensbereiche verdeutlichen.
#1 Vorhersagen für Verantwortliche in CX, Research und Design
Für viele Verantwortliche ist ein kritischer Punkt erreicht: Kundenerfahrungen werden eher schlechter als besser, während Budgets und Stellen dauerhaft unter Druck stehen. Hinzu kommt der verbreitete Glaube an KI als Allheilmittel, durch den viele Unternehmen aus den Augen verlieren, dass echte Differenzierung weiterhin aus der Kundenerfahrung entsteht. 2026 wird damit zu einem entscheidenden Wendepunkt.
Budgetdruck wird 15% der Teams in einen Teufelskreis treiben, indem er ihren Fokus auf Kennzahlen verstärkt.
Die Budgets grosser CX Teams sind trotz Inflation weitgehend konstant geblieben und werden voraussichtlich stagnieren oder sinken. In dem Versuch, ihren Wert zu beweisen und höhere Budgets zu sichern, werden einige CX Teams die Besessenheit ihrer Unternehmen mit Metriken statt Kundennutzen weiter anfachen. Diese Teams werden Umfragedaten exzessiv sammeln und berichten, doch ihre Dashboards – ohne narrative Einordnung und Kontext – bieten kaum Orientierung dazu, welche Kundenprobleme zu lösen sind, wie man sie löst oder warum sie geschäftsrelevant sind. CX Teams, die diesen Ansatz fortsetzen, bleiben reine Reportingteams mit geringem wahrnehmbarem Wert und kurzer Lebensdauer.
CX Teams können dieser Falle entkommen, indem sie fortgeschrittene analytische Fähigkeiten aufbauen und KI-«Fluency» entwickeln. Dadurch entwickeln sie sich von reaktiver, umfragebasierter Arbeitsweise hin zu datengestützter Proaktivität und unterstützen zudem die Einbettung von CX Daten in KI-Modelle für Kundeninteraktionstools – beides wesentliche Schritte, die dem Unternehmen echten Mehrwert bringen.
Zwei Drittel der CX Teams werden Journey Mapping aufgrund einer selbst verschuldeten Stigmatisierung aufgeben.
CX Teams haben jahrelang reflexartig auf Journey Mapping gesetzt, doch Stakeholder stehen dem skeptisch gegenüber. Das Management von Journeys ist wertvoll, wie Beispiele von Nedbank und Nissan belegen. Doch die meisten CX Teams managen keine Journeys – sie mappen sie lediglich. Noch problematischer: Nur 30% der CX Entscheidungsträger geben an, dass ihre CX Teams die Fähigkeiten besitzen, qualitativ hochwertige Journey Maps zu erstellen. Zudem sind Journey Owner oft Teil des CX Teams statt von Geschäftsbereichen, sodass Maps von den operativen Entscheidungsprozessen entkoppelt bleiben.
CX Teams können das Stigma überwinden, indem sie echtes Journey Management betreiben, das geschäftsrelevante Probleme kundenorientiert löst. Dazu sollten sie zunächst ein vorläufiges Journeyatlas-Modell entwickeln und Journeys priorisieren («lighthouse journeys»). Durch die Kombination aus Adhoc- und dauerhaften Journey Teams lassen sich kontinuierliche Verbesserungen erzielen; ein zentrales Budget ermöglicht schnelle Korrekturmassnahmen und gezielte Innovationssprünge.
Mindestens zwei grosse Skandale werden daraus entstehen, dass Unternehmen auf KI-gestützte Kundenforschung vertrauen.
Ein Drittel der CX Teams nutzt bereits KI zur Analyse von Kundendaten, und Erkenntnisse, die mittels KI generiert wurden, sind Standard in Researchplattformen. Das Interesse an KI-gestützten Tools wie synthetischen Zielgruppen oder KI moderierten Interviews steigt rapide. 2026 werden überlastete CX Teams verstärkt die Planung und Durchführung von Research an autonome KI-Agenten delegieren – ein Shortcut, der vor allem von GenAI-Entscheidungsträgern genutzt wird, die die Konsistenz und Genauigkeit dieser Tools überschätzen. Um Risiken KI geführter Research zu vermeiden, müssen Unternehmen auf qualifizierte Forscher setzen, die Insights durch Methoden wie qualitative Interviews, User Testing oder partizipatives Design gegenprüfen – besonders in Organisationen, die KI-Agenten die Möglichkeit geben, Kundeninteraktionen aktiv zu verändern.
Acht von zehn Unternehmen werden in ihre Designsysteme investieren, um aufkommende KI-Risiken zu entschärfen.
Forresters Daten zeigen, dass 67% der Unternehmen über ein Designsystem verfügen – also Prinzipien, Komponenten, Richtlinien und Ressourcen für Designprozesse. Doch Nutzung und Wirkung sind bisher begrenzt. 2026 erreichen Unternehmen einen Wendepunkt: Designsysteme werden essenziell, um Risiken aus drei Entwicklungen zu begegnen:
- Einhaltung neuer Barrierefreiheitsvorgaben wie dem European Accessibility Act;
- Sicherstellung, dass KI gestützte Kundeninteraktionen Designstandards folgen;
- Vermeidung von Fehlentwicklungen beim Einsatz von KI-Agenten in Designworkflows.
Um die Wirkung von Designsystemen zu steigern, müssen CX Leads diese wie ein Produkt behandeln – in enger Zusammenarbeit mit Marketing, Design und Produktteams, inklusive klarer Erfolgsmessung und breiter Kommunikation.
Drei von zehn Unternehmen werden CX und Brand Experience durch frustrierende KI-Self-Service-Lösungen beeinträchtigen.
Über 75% der KI-Entscheidungsträger halten Outputs von GenAI inzwischen für vertrauenswürdig. Dieser überzogene Optimismus zusammen mit hohem Druck, Kosten zu senken, führt dazu, dass KI Chatbots und virtuelle Agenten zu früh und in ungeeigneten Kontexten eingesetzt werden. Die Folge: Kundenerlebnis und Markenwahrnehmung leiden und sowohl Customer Experience als auch Brand Experience werden stagnieren oder sinken (was Forrester mit seiner Total Experience Score Benchmark Studie misst).
CX Teams müssen mit Service Leads sorgfältig abstimmen, wo und wie KI Self Service eingesetzt wird, und klar kommunizieren, wenn KI zum Einsatz kommt – besonders bei autonomen Backoffice-Agenten, die Fehler verursachen können, die schwer erkennbar sind, aber Kundenerlebnisse erheblich beeinträchtigen.
#2 Vorhersagen für Verantwortliche im Kundenservice
Die meisten Unternehmen können die versprochenen KI-Effizienzgewinne im Service noch nicht realisieren. Für 2026 sagen wir voraus:
Die Hälfte der angeblich KI-bedingten Entlassungen wird stillschweigend wieder eingestellt – allerdings offshore oder zu niedrigerem Lohn.
Viele Unternehmen behaupten, Stellen durch KI abzubauen. Manche Projekte scheitern spektakulär (z. B. Klarna: 700 Stellen ersetzt, Qualität sank, Kunden reagierten negativ, Menschen mussten zurückgeholt werden). Häufig ersetzt KI die Menschen jedoch gar nicht – die Entlassungen dienen lediglich der Kostenreduktion.
Laut Forresters Q2 2025 AI Pulse Survey erwarten mehr Entscheidungsträger im Bereich generative KI steigende Beschäftigung (57%) statt sinkender (15%). Wir prognostizieren: Ein Grossteil der Arbeit wird an günstige menschliche Arbeitskräfte ausgelagert – ins Ausland oder zu niedrigerem Gehalt – getarnt als «KI Ersatz». Beispiele wie Amazons «Just Walk Out» Technologie (2024), die stark auf Remote Arbeitskräfte in Indien setzte, verdeutlichen diesen Trend.
Drei von zehn Unternehmen werden Kundenservice-Organisationen durch neue KI-Rollen umstrukturieren.
Da Unternehmen ihre KI-Kompetenz ausbauen, werden 30% KI-Funktionen etablieren, die wie menschliche Agenten gemanagt werden – inklusive ähnlicher Standards für operative Exzellenz. 2026 werden neue Rollen entstehen, die KI-Agenten erstellen, onboarden, trainieren, in Echtzeit überwachen und «entblocken», wenn sie feststecken. Unternehmen sollten jetzt mit der Planung dieser Rollen und der operativen Funktionen beginnen, die KI systematisch auf Servicequalitätsziele optimieren.
Das Vertrauen der Verbraucher in GenAI für risikoreichere Anwendungsfälle wird auf 30% steigen.
Während viele Menschen KI für einfache Aufgaben wie Übersetzungen vertrauen, liegt das Vertrauen in risikoreichen Szenarien (z. B. autonomes Fahren) derzeit nur bei 14%. Trotz wiederholter Berichterstattungen über die Sicherheitsrisiken der verbreiteten KI-Anwendungen für Kunden, werden sich Verbraucher zunehmend an GenAI wenden, auch für wichtige Entscheidungen in Finanzen und Gesundheitswesen. Das ist getrieben von Bequemlichkeit und erhoffter Kostenersparnis. Kunden vertrauen KI aus regulierten Branchen zwei- bis dreimal häufiger als KI aus weniger regulierten Sektoren. Beispiele wie Alibabas Quark Health AI oder Wells Fargos Fargo Assistent zeigen bereits wachsende Akzeptanz. Marken sollten weiter experimentieren – jedoch unter sorgfältiger Risikoabschätzung.
#3 Vorhersagen im Bereich Mitarbeiter und Kultur
Die Mitarbeiterbindung lässt weiter nach und das Vertrauen in Institutionen sinkt, weil der schnelle und oft undurchsichtige Wandel viele Mitarbeiter zermürbt. 2026 müssen sich Verantwortliche für Mitarbeiterbindung und Kultur darauf einstellen, dass:
Die «AI Readiness» wird nur minimal steigen – zu wenig, um die KI-Ambitionen zu stützen.
Forresters Artificial Intelligence Quotient (AIQ) misst die Bereitschaft von Mitarbeitenden, KI erfolgreich zu nutzen. 2025 hatten nur 16% der Beschäftigten einen hohen AIQ; 2026 wird der Anteil auf 25% steigen – allerdings ohne massgebliche Investitionen der Arbeitgeber.
Nur 19% der KI-Entscheidungsträger gaben 2024 an, Schulungen zu Promptengineering anzubieten; 2025 waren es erst 23%. Mitarbeitende steigern ihre KI-Kompetenzen daher weitgehend durch Selbststudium. Die Organisationen unterschätzen dabei ihre AIQ stärksten Mitarbeitenden – insbesondere Gen Z, die gleichzeitig am wahrscheinlichsten von Entlassungen betroffen ist.
Unternehmen können die Marktdynamik durchbrechen, indem sie breit angelegte Lernprogramme aufbauen, die den AIQ über alle Mitarbeitenden hinweg erhöhen.
Eine sich vertiefende «Culture Energy Gap» wird Mitarbeitende zur inneren Kündigung treiben.
Die Wahrnehmung organisationaler Kultur klafft seit jeher zwischen Führungskräften und Mitarbeitenden auseinander. 2026 verstärkt sich diese Kluft: Führungskräfte blicken optimistisch auf KI-getriebenes Wachstum, während Beschäftigte ihre kulturelle Energie angesichts makroökonomischer Unsicherheiten verlieren. Dies verstärkt Problembereiche wie Teamdynamik, Widerstand gegen Veränderungen und den Anteil der sogenannten «Coaster»-Mitarbeitende, die nur noch das Nötigste tun. 2024 lag ihr Anteil bei 27%, 2025 bei 25%, und 2026 wird er auf 28% steigen. Diese Entwicklung wird Produktivitätsgewinne schmälern und KI-Versprechen gegenüber Investoren untergraben.
Unternehmen müssen Risiken für Burn-out verstehen und Indikatoren sinkender Kulturenergie ernst nehmen, um gegenzusteuern.
#4 Vorhersagen im Bereich Agentic AI sowie in Datenschutz und Cybersecurity
Digitale Souveränität wird von Unternehmen als Herausforderung wahrgenommen, während durch KI-Experimente gleichzeitig die Abhängigkeit von Cloud- und KI-Anbietern wächst. Verantwortliche im Bereich Security:
Eine agentische KI Implementierung wird zu einem öffentlichen Sicherheitsvorfallführen und Entlassungen nach sich ziehen.
Seit 2022 hat GenAI mehrfach zu Datenlecks oder Integritätsproblemen geführt. Mit zunehmender Nutzung agentischer KI Systeme werden solche Vorfälle häufiger auftreten.
Ohne wirksame Sicherheitsvorkehrungen können autonome KI-Agenten Geschwindigkeit über Genauigkeit stellen – insbesondere bei direktem Kundenkontakt. Unternehmen könnten Mitarbeitende für KI-Fehler verantwortlich machen, obwohl solche Vorfälle stets aus Systemversagen resultieren.
Sicherheitsorganisationen müssen daher den Aufbau agentischer KI Anwendungen mit Mindeststandards begleiten, einschliesslich Identitäts- und Zugriffsmanagement sowie Datenherkunftskontrollen (Forresters AEGIS Framework).
Die EU wird eine eigene Datenbank für bekannte ausgenutzte Schwachstellen (KEV) etablieren.
Nach dem «MITRE geddon» Vorfall im April 2025 schuf die EU die EU Vulnerability Database (EUVD). Aufgrund erwarteter Kürzungen der US CISA Finanzierung wird die EU ihre eigene KEV-Datenbank ausbauen und schneller aktualisieren als die US CISA. Dies wird die grenzüberschreitende Koordination, Meldung und Analyse von Schwachstellen beschleunigen. Unternehmen sollten ihre Anbieter fragen, wie sie KEVs kennzeichnen und zusätzliche Quellen für Vulnerability Intelligence prüfen.
Dr. Maxie Schmidt
Dr. Maxie Schmidt leitet Forresters anwendungsorientierte Forschung zum Thema Customer Experience Messung, ROI von CX und Kundenwertschöpfung. Als Expertin treibt sie zudem durch Publikationen und Vorträge die inhaltliche Diskussion in der CX-Community voran.
