KI-Prognosen 2026: Experience & Innovation – Teil 2/4

Künstliche Intelligenz ist längst kein peripheres Experiment mehr – sie hat sich zu einem strategischen Kernbestandteil von Unternehmen weltweit entwickelt. Führungskräfte auf Top-Ebene betrachten KI zunehmend als grundlegenden Faktor für Wettbewerbsfähigkeit und nutzen ihr Potenzial, um die Art und Weise neu zu erfinden, wie sie Kunden ansprechen, Mitarbeitende befähigen, Produkte gestalten und Innovation vorantreiben. Eine aktuelle globale Studie zeigt, dass 94% der Unternehmensverantwortlichen KI als entscheidend für den Erfolg ansehen, während die Ausgaben der Branche für KI-Lösungen allein in den vergangenen zwei Jahren um mehrere Hundert Prozent gestiegen sind. Von kundenorientierten Chatbots bis hin zu KI-gestützten Design-Tools: Unternehmen integrieren KI tief in ihre Kernstrategien, um reichhaltigere Erlebnisse zu schaffen und Innovationszyklen deutlich zu verkürzen.

Die Customer Experience (CX) wird durch die Fähigkeit von KI neu geprägt, Interaktionen in großem Maßstab zu personalisieren und Bedürfnisse zu antizipieren, noch bevor sie entstehen. Auch die Employee Experience (EX) befindet sich im Wandel: KI erweitert die Art und Weise, wie Teams arbeiten, lernen und zusammenarbeiten. In den Bereichen Design und Innovation beschleunigen generative KI und fortschrittliche Analytik die Kreativität – sie verwandeln Daten in konkrete Design-Erkenntnisse und verkürzen die Zeit von der Idee bis zur Markteinführung erheblich. Frühe Anwender verzeichnen bereits messbare Vorteile: höhere Kundenzufriedenheit, engagiertere Mitarbeitende und bahnbrechende Produktideen, die vor wenigen Jahren noch undenkbar gewesen wären. Tatsächlich setzen heute bereits 88% der Unternehmen KI in mindestens einer Geschäftsfunktion ein, und besonders erfolgreiche Organisationen nutzen sie nicht nur zur Kostensenkung, sondern auch zur Förderung von Wachstum, Innovation und Differenzierung.

Die folgenden mutigen Prognosen für das Jahr 2026 und darüber hinaus zeigen auf, wie sich die transformative Kraft der KI voraussichtlich in den Bereichen CX, EX, Design und Innovation entfalten wird. Jede Prognose basiert auf aufkommenden Trends und frühen Signalen führender Unternehmen und Forschungseinrichtungen. Zusammengenommen zeichnen sie eine strategische Roadmap dessen, was Top-Entscheider erwarten sollten – und worauf sie sich aktiv vorbereiten müssen –, wenn KI sich von heutigen Pilotprojekten zur allgegenwärtigen Triebkraft künftiger Wettbewerbsvorteile entwickelt. Fortsetzung mit Teil 3 folgt am 30. Dezember 2025.

Prognose 7: KI-gestützte Entscheidungsfindung wird zum neuen Standard im C-Level

Bis 2026 wird KI fest im unternehmerischen Entscheidungsprozess verankert sein und faktisch als Berater im Vorstandszimmer fungieren. Führungskräfte auf C-Level werden sich zunehmend auf KI-gestützte Analysen, Prognosen und Simulationen stützen, um strategische Entscheidungen zu treffen – von Investitionsprioritäten über Produkt-Roadmaps bis hin zu grundlegenden Weichenstellungen für die Unternehmenszukunft. Anstatt Entscheidungen ausschließlich auf Erfahrung und Intuition zu gründen, nutzen Entscheider KI, um riesige Datenmengen auszuwerten – darunter Markttrends, Finanzkennzahlen, operative Leistungsdaten und Kundenfeedback – und Erkenntnisse sichtbar zu machen, die dem menschlichen Blick oft entgehen. Müssen beispielsweise die Nachfrage des nächsten Quartals unter verschiedenen Szenarien eingeschätzt werden, können KI-Modelle in Sekunden Tausende Simulationen durchführen und dabei makroökonomische Faktoren oder potenzielle Wettbewerbsreaktionen berücksichtigen. Steht ein strategischer Kurswechsel zur Debatte, analysiert KI historische Leistungsdaten und Kundenverhalten, um Chancen und Risiken transparent aufzuzeigen.

Diese Systeme werden Entscheidungen nicht autonom treffen, doch sie werden menschliche Diskussionen maßgeblich prägen, indem sie evidenzbasierte Handlungsoptionen und wahrscheinliche Auswirkungen liefern. Das Ergebnis ist ein stärker datengetriebener und zugleich agiler strategischer Planungsprozess. Vorstände und Geschäftsleitungen werden KI-generierte Dashboards, Szenarioanalysen und Empfehlungen bei jeder bedeutenden Entscheidungsrunde erwarten – ähnlich selbstverständlich, wie heute Finanzberichte herangezogen werden. Im Kern bedeutet das: Die C-Suite der nahen Zukunft geht deutlich weniger «blinde Wetten» ein, da jede große Entscheidung vor der Umsetzung durch die analytische Strenge von KI auf den Prüfstand gestellt wird.

Warum sich diese Prognose voraussichtlich bewahrheiten wird

Die ersten Anzeichen für den Aufstieg von KI zur zentralen Entscheidungsunterstützung auf Top-Ebene sind bereits deutlich erkennbar. Viele Organisationen setzen KI heute schon für Prognosen und Szenarioplanung ein. So nutzen globale Banken und Versicherer in Nordamerika KI, um wirtschaftliche Entwicklungen zu modellieren und ihre Portfolios zu «stresstesten». Dadurch erhalten CEOs frühzeitig ein klares Bild potenzieller Risiken – lange bevor menschliche Analysten diese in vergleichbarer Tiefe erfassen könnten. Gerade in Phasen hoher Marktvolatilität hat sich dies als entscheidender Vorteil erwiesen, da KI-Systeme neue Risiken und Chancen schneller identifizierten als klassische Instrumente. In Europa speisen Industriekonzerne wie Siemens Echtzeit-Betriebsdaten in KI-Plattformen ein, die Empfehlungen zur Kapitalallokation geben – etwa dazu, welche Werke auf Basis von Predictive-Maintenance- und Produktivitätsanalysen zuerst modernisiert werden sollten. Diese Erkenntnisse helfen Führungskräften, kostspielige Fehlentscheidungen zu vermeiden und Investitionen gezielt dort zu tätigen, wo der ROI am höchsten ist.

Auch in Asien setzen Regierungen und Großunternehmen – etwa staatliche Investmentfonds in Singapur – auf KI, um mithilfe sogenannter «Digital Twins» Volkswirtschaften oder Unternehmen virtuell abzubilden. Führungskräfte können so politische Maßnahmen oder strategische Änderungen simulieren und deren voraussichtliche Auswirkungen nahezu in Echtzeit bewerten. Beratungsunternehmen berichten, dass Managementteams, die auf solche KI-gestützten Ansätze setzen, sowohl schneller als auch mit größerer Sicherheit entscheiden. Eine Studie von IBM zeigt zudem, dass 74% der Führungskräfte davon ausgehen, dass KI ihre Herangehensweise an Entscheidungsfindung und Strategie grundlegend verändern wird. Parallel dazu werden generative KI-Systeme immer leistungsfähiger in der natürlichen Sprachverarbeitung. Erste Unternehmen testen bereits KI-Assistenten, die umfangreiche Marktstudien in kurzer Zeit zusammenfassen, die zentralen strategischen Implikationen für Vorstandssitzungen herausarbeiten oder sogar als «Datenberater» in Meetings fungieren – etwa indem sie spontan Fragen wie «Wie war unser Wachstum in Asien im letzten Quartal und welche Treiber standen dahinter?» beantworten.

Angesichts des klaren Wettbewerbsvorteils KI-gestützter Strategiefindung drängen Aufsichtsräte zunehmend auf eine breitere Nutzung dieser Technologien und verlangen teils explizit KI-basierte Risiko- und Chancenanalysen, bevor größere Projekte freigegeben werden. Kurz gesagt: Evidenzbasierte Unternehmensführung erreicht mit KI ein neues Niveau – und bis 2026 wird es für die meisten Top-Entscheider kaum noch vorstellbar sein, weitreichende Entscheidungen zu treffen, ohne zuvor die Erkenntnisse ihrer KI-gestützten Analysen einzubeziehen.

Prognose 8: Responsible AI und Ethik werden innerhalb von Unternehmen unverzichtbar

Mit der zunehmenden Durchdringung von KI in Customer- und Employee-Experience-Prozesse wird der Fokus auf ethische, transparente und verantwortungsvolle KI massiv zunehmen. Bis 2026 werden Unternehmen KI-Governance mit derselben Ernsthaftigkeit behandeln wie heute Finanzprüfung oder Cybersecurity. Kurz gesagt: KI «richtig» einzusetzen – also fair, erklärbar, sicher und datenschutzkonform – wird zu einer Grundvoraussetzung für Geschäftstätigkeit und zugleich zu einem klaren Wettbewerbsfaktor. Unternehmen werden verbindliche KI-Ethikrichtlinien, systematische Bias-Tests und Transparenzberichte für ihre KI-Systeme einführen. Kundinnen, Kunden und Regulierungsbehörden werden zunehmend verlangen, nachvollziehen zu können, wie KI-Entscheidungen zustande kommen – insbesondere in sensiblen Bereichen wie Kreditvergabe, Versicherungstarifen oder Recruiting.

Marken, die nachweisen können, dass ihre KI vertrauenswürdig ist, werden Loyalität aufbauen; Unternehmen hingegen, die scheitern – etwa durch diskriminierende Algorithmen oder KI-bezogene Datenschutzverletzungen –, müssen mit öffentlichem Gegenwind, Reputationsschäden und rechtlichen Konsequenzen rechnen. Neue Rollen wie «AI Ethics Officer» sowie bereichsübergreifende Ethikkomitees werden entstehen, die Algorithmen vor ihrem Einsatz prüfen und laufend überwachen. Auch im Kundenkontakt wird Transparenz zur Erwartungshaltung gehören – etwa durch klare Kennzeichnung KI-gestützter Interaktionen («Sie chatten mit einem KI-Assistenten»). Mitarbeitende wiederum benötigen die Sicherheit, dass KI-Tools, die ihre Arbeit unterstützen, fair sind, sie befähigen und nicht heimlich überwachen oder ohne klare Regeln ersetzen. Insgesamt wird die Ära von «Move fast and break things» im Umgang mit KI abgelöst durch ein neues Leitmotiv: «Move wisely and earn trust.»

Warum sich diese Prognose voraussichtlich bewahrheiten wird

Mehrere zusammenlaufende Kräfte machen verantwortungsvolle KI zu einer Top-Priorität. Auf regulatorischer Ebene greifen Regierungen zunehmend ein. Der europäische AI Act, der bis 2026 in Kraft treten soll, wird strenge Anforderungen an Transparenz, Risikoklassifizierung und menschliche Aufsicht stellen und bestimmte Hochrisiko-Anwendungen vollständig verbieten. Ähnliche regulatorische Initiativen entstehen in Nordamerika und Asien, sodass Unternehmen weltweit mit klaren Compliance-Vorgaben für den Einsatz von KI konfrontiert sein werden – von der Nutzung von Kundendaten in Trainingsmodellen bis hin zur Pflicht menschlicher Kontrolle bei kritischen Entscheidungen. Parallel dazu steigen die Haftungsrisiken: Forrester prognostiziert einen Anstieg von Sammelklagen im Zusammenhang mit KI-bedingten Datenschutzverstößen und Fehlentscheidungen um 20%. Bereits heute sehen sich Unternehmen Klagen wegen voreingenommener KI-Tools im Recruiting oder algorithmischer Diskriminierung in der Kreditvergabe gegenüber.

Diese Risiken veranlassen Vorstände dazu, ein konsequentes KI-Risikomanagement einzufordern. Branchenführer reagieren entsprechend: IBM positioniert sich gezielt mit einem «Trustworthy AI»-Ansatz und lehnt bestimmte Projekte – etwa Gesichtserkennung für Massenüberwachung – aus ethischen Gründen ab, um sich klar über Werte zu differenzieren. Im Nahen Osten hat die UAE ein nationales KI-Ethik-Gremium eingerichtet, das den Einsatz von KI in öffentlichen Dienstleistungen begleitet – ein Signal dafür, wie wichtig Regierungen das Vertrauen der Bevölkerung in KI nehmen. Auch Technologiekonzerne verstärken ihre Schutzmechanismen: Microsoft, Google und OpenAI investieren massiv in Bias-Reduktion, Content-Erkennung und Sicherheitskontrollen, da ihnen bewusst ist, dass gesellschaftlicher Widerstand die KI-Adoption andernfalls ausbremsen könnte. Gleichzeitig werden Konsumentinnen und Konsumenten kritischer und lauter: Ein Fehlverhalten von KI – etwa eine beleidigende Antwort eines Chatbots oder eine fälschliche Kontosperrung durch einen Algorithmus – kann sich viral verbreiten und einer Marke über Nacht schaden. Umfragen zeigen, dass Kunden KI-Services eher nutzen, wenn Unternehmen transparent mit der Datennutzung umgehen und Wahlmöglichkeiten, etwa Opt-outs für KI-Profiling, anbieten.

All diese Faktoren machen deutlich: Bis 2026 ist ethische KI kein altruistisches Nice-to–have mehr, sondern strategisches Risikomanagement und Wettbewerbsvorteil zugleich. Unternehmen, die überzeugend sagen können «Unsere KI ist geprüft, fair und rechenschaftspflichtig», gewinnen Vertrauen bei Kunden wie Mitarbeitenden. Wer diesen Trend ignoriert, riskiert regulatorische Sanktionen, Reputationsverluste und den Abfluss von Geschäft zu vertrauenswürdigeren Wettbewerbern.

Prognose 9: KI-Kompetenzen werden zum Kernbestandteil der Employee Experience

In den kommenden Jahren wird der souveräne Umgang mit KI vom spezialisierten IT-Know-how zur grundlegenden Kompetenz für die gesamte Belegschaft. Bis 2026 wird von Mitarbeitenden in nahezu allen Funktionen – von Marketing und Finanzen über HR bis hin zum Kundenservice – erwartet, dass sie KI-Tools selbstverständlich in ihren Arbeitsalltag integrieren. Die Employee Experience (EX) rückt damit stark in den Fokus von kontinuierlichem Lernen und effektiver Mensch-KI-Zusammenarbeit. Unternehmen werden umfangreiche Upskilling-Programme aufsetzen, um Mitarbeitenden zu vermitteln, wie sie KI sinnvoll nutzen können – etwa wie man optimale Ergebnisse aus einem KI-Assistenten herausholt oder KI-gestützte Analysen richtig interpretiert. KI wird in nahezu jeden Workflow eingebettet sein: Persönliche «KI-Copiloten» unterstützen beim Verfassen von E-Mails, der Analyse von Tabellen, der Erstellung von Berichten, der Aufgabenplanung und vielem mehr.

Anstatt Automatisierung als Bedrohung wahrzunehmen, werden Mitarbeitende KI zunehmend als Kollegin oder Kollegen betrachten – als Unterstützung, die repetitive Aufgaben übernimmt und wertvolle Erkenntnisse liefert, sodass mehr Zeit für anspruchsvollere und wertschöpfende Tätigkeiten bleibt. Ein zentraler Bestandteil der EX wird der Aufbau einer Kultur sein, in der die Zusammenarbeit mit KI nicht nur akzeptiert, sondern aktiv gefördert wird. Bei Einstellungen und Beförderungen wird die nachgewiesene Fähigkeit, KI effektiv einzusetzen – oft als «AI Literacy» bezeichnet –, zu einer gefragten Qualifikation werden, vergleichbar mit grundlegenden Computer- oder Internetkenntnissen in früheren Jahrzehnten.

Warum sich diese Prognose voraussichtlich bewahrheiten wird

Die Anzeichen für diesen Wandel mehren sich sowohl im organisationalen Verhalten als auch in den Talenttrends. Analysten von Gartner prognostizieren, dass bis 2027 rund drei Viertel aller Recruiting-Prozesse Bewertungen der KI-Kompetenz von Kandidatinnen und Kandidaten beinhalten werden – ein klares Signal dafür, wie essenziell diese Fähigkeiten werden. Unternehmen, die frühzeitig auf KI gesetzt haben, profitieren bereits von Produktivitätsgewinnen durch gezielte Weiterbildung. So investierte AT&T in Nordamerika über eine Milliarde US-Dollar in die Umschulung seiner Belegschaft in Datenanalyse und KI, um Kompetenzverluste zu vermeiden und Mitarbeitende auf neue, KI-gestützte Rollen vorzubereiten. In Europa haben Ingenieur- und Industrieunternehmen wie Siemens und Rolls-Royce interne «AI Academies» aufgebaut, damit vom Ingenieurwesen bis zum Vertrieb alle Mitarbeitenden KI-Tools einsetzen können, die für ihre Aufgaben relevant sind – was Innovationskraft gesteigert und Projektlaufzeiten verkürzt hat.

Umfragen zeigen zudem, dass Mitarbeitende lernbereit sind, jedoch Unterstützung benötigen. Eine BCG-Studie zur Arbeitswelt 2025 ergab, dass heute nur etwa die Hälfte der Mitarbeitenden an der Front regelmäßig KI-Tools nutzt, während es bei Führungskräften über 75% sind. Gleichzeitig steigt die positive Einstellung gegenüber KI deutlich, wenn Mitarbeitende nur wenige Stunden Training erhalten und Führungskräfte die Nutzung aktiv fördern – in einer Erhebung von 15% auf 55%. In vielen asiatischen Unternehmen, von Indiens Tata Consultancy Services bis zu Japans Hitachi, sind KI-Module inzwischen fester Bestandteil verpflichtender Schulungsprogramme. Dahinter steht die Überzeugung, dass KI-Kompetenzen genauso wichtig sind wie Sprach- oder technische Grundkenntnisse. Ein weiterer Treiber ist die rasante Verbreitung KI-gestützter Systeme in Unternehmen – von CRM- und ERP-Plattformen bis hin zu Kollaborationstools –, die voraussetzen, dass Anwenderinnen und Anwender mit KI-Funktionen umgehen können. Um eine digitale Kluft innerhalb der eigenen Organisation zu vermeiden, bleibt Unternehmen kaum eine Alternative, als die KI-Fähigkeiten aller Mitarbeitenden systematisch zu erhöhen. Hinzu kommt, dass jüngere Generationen in den Arbeitsmarkt eintreten, die mit KI – etwa Chatbots oder Smart Assistants – aufgewachsen sind und von Arbeitgebern moderne, KI-gestützte Werkzeuge sowie die entsprechende Schulung erwarten.

Zusammengefasst gilt: So wie grundlegende Computerkenntnisse in den 2000er-Jahren zum Standard wurden, werden KI-Kompetenzen in der zweiten Hälfte der 2020er-Jahre zur Basiserwartung. Vorausschauende Organisationen handeln bereits heute und verankern diese Realität fest in ihrer Employee Experience.

Prognose 10: Talentmanagement wird KI-gestützt und hyperpersonalisiert

Human Resources wird bis 2026 zu den am stärksten durch KI transformierten Unternehmensbereichen zählen. Wir erwarten, dass nahezu alle Prozesse – von der Rekrutierung über Performance-Management bis hin zur Karriereentwicklung – KI-unterstützt ablaufen und dadurch schneller, objektiver und stärker auf einzelne Mitarbeitende zugeschnitten werden. Im Recruiting werden KI-Algorithmen zunehmend die erste Vorauswahl von Lebensläufen übernehmen und sogar Video-Interviews auswerten – indem sie Antworten und, wo rechtlich zulässig, auch Körpersprache analysieren, um Kompetenzen und Eignung einzuschätzen. Unternehmen nutzen KI, um deutlich größere Talentpools zu durchsuchen – intern wie extern – und vielversprechende Kandidatinnen und Kandidaten zu identifizieren, die mit klassischen Methoden möglicherweise übersehen worden wären.

Nach dem Onboarding hilft KI dabei, die individuelle Entwicklung von Mitarbeitenden gezielt zu personalisieren. Intelligente Lernplattformen empfehlen Trainingsmodule, Projekte oder Mentoren auf Basis von Rolle, Leistungsdaten und Karriereambitionen. Jährliche Mitarbeitergespräche könnten zunehmend durch kontinuierliche, KI-gestützte Feedbacksysteme ersetzt werden, die Arbeitsergebnisse und Peer-Feedback in Echtzeit analysieren. Führungskräfte und Mitarbeitende erhalten so laufend Einblicke in Stärken, Entwicklungsfelder und sogar potenzielle Burnout-Risiken. Gleichzeitig unterstützt KI den Abbau von Bias, indem sie Auffälligkeiten in Einstellungs-, Beförderungs- oder Bewertungsentscheidungen identifiziert und objektivere Kriterien vorschlägt. Für Mitarbeitende bedeutet dies ein stärker leistungs- und datenbasiertes Umfeld, in dem Karrierewege weniger von subjektiven Einschätzungen abhängen und stärker von nachweisbarer Leistung geprägt sind.

Warum sich diese Prognose voraussichtlich bewahrheiten wird

Der Einsatz von KI im Talentmanagement wird durch klare Effizienz- und Fairnessgewinne vorangetrieben, die Unternehmen bereits heute beobachten. Globale Konzerne wie Unilever haben KI-gestützte Recruiting-Plattformen mit großem Erfolg eingesetzt: Die Einstellungsdauer konnte um 75% reduziert werden, Hunderttausende Stunden an Recruiter-Zeit wurden eingespart und gleichzeitig die Diversität im Bewerberpool verbessert – das KI-basierte Video-Interview-System führte Berichten zufolge zu einem Anstieg von Einstellungen aus unterrepräsentierten Gruppen um 16%. Solche Ergebnisse motivieren andere Arbeitgeber, nachzuziehen. Große HR-Software-Anbieter wie Workday, SAP SuccessFactors und Oracle HCM haben KI tief in ihre Systeme integriert und bieten Funktionen wie KI-basierte Karriere-Coaches, die interne Jobwechsel oder Weiterbildungsmaßnahmen empfehlen. Unternehmen, die diese Lösungen einsetzen, berichten von stärkerem Engagement, da Mitarbeitende spüren, dass gezielt in ihre Entwicklung investiert wird.

In Nordamerika nutzte IBM in seiner HR-Abteilung ein KI-gestütztes Programm zur Vorhersage von Mitarbeiterfluktuation, das mit bis zu 95% Genauigkeit prognostizieren konnte, welche Mitarbeitenden kündigungsgefährdet waren. Führungskräfte konnten frühzeitig gegensteuern – laut IBM wurden dadurch über 300 Millionen US-Dollar an Fluktuationskosten eingespart. Solche Erfolgsgeschichten sorgen für große Aufmerksamkeit in Vorstandsetagen. Parallel entwickeln Start-ups in Europa und Israel KI-Tools, die etwa Lebensläufe anonymisieren, um unbewusste Vorurteile zu reduzieren, oder Sprachmuster in Interviews analysieren, um objektivere Bewertungen zu ermöglichen. Auch der regulatorische Druck steigt: In einigen Ländern werden HR-Algorithmen bereits gezielt auf Diskriminierung geprüft, was Unternehmen dazu zwingt, überprüfbare und faire KI-Systeme einzusetzen.

Hinzu kommt die strategische Notwendigkeit einer vorausschauenden Personalplanung. In einem Umfeld stark schwankender Markt- und Kompetenzanforderungen ist KI-gestützte Prognose nahezu unverzichtbar, um Angebot und Nachfrage nach Fähigkeiten in Einklang zu bringen. So nutzen etwa mehrere Banken im Nahen Osten KI, um zukünftige Skill-Gaps vorherzusagen und frühzeitig gezielte Weiterbildungsprogramme aufzusetzen, damit sich die Belegschaft im Einklang mit der Unternehmensstrategie weiterentwickelt. Angesichts des klaren Wettbewerbsvorteils bei der Gewinnung und Bindung von Talenten verzeichnen Unternehmen, die KI-gestütztes Talentmanagement einsetzen, messbare Verbesserungen bei Einstellungsqualität, Performance und Engagement. Bis 2026 wird es für HR-Verantwortliche zum Standard gehören, Personalentscheidungen auf KI-gestützte Erkenntnisse zu stützen – wer darauf verzichtet, wird im Wettbewerb um die besten Talente schlicht zurückfallen.

Prognose 11: Immersive KI-Erlebnisse lassen die Grenzen zwischen digitaler und physischer Welt verschwimmen

Bis 2026 wird sich die Trennlinie zwischen digitaler und physischer Experience weiter auflösen, da KI eine neue Welle immersiver Interaktionen ermöglicht. Unternehmen kombinieren KI mit Augmented Reality (AR), Virtual Reality (VR) und sprachbasierten Interfaces, um Erlebnisse zu schaffen, die kanalübergreifend nahtlos und hochgradig ansprechend wirken. Man stelle sich vor, eine Kundin richtet ihr Smartphone im Geschäft auf ein Produkt, und eine KI-gestützte AR-Ebene blendet sofort detaillierte Informationen oder personalisierte Empfehlungen ein – ein erweiterter Shopping-Assistent in Echtzeit. Oder virtuelle Showrooms, in denen KI-Avatare Kundinnen und Kunden begrüßen, ihre Bedürfnisse über natürliche Konversation erfassen und dynamisch 3D-Produkte rendern, die bequem von zu Hause aus erkundet werden können. Solche Szenarien werden sich von Pilotprojekten zum Mainstream entwickeln.

Auch in Design, Training und Unterhaltung sorgt KI für interaktivere Inhalte. Videospiele oder Schulungssimulationen passen sich in Echtzeit an das Verhalten der Nutzer an, sodass jede Session einzigartig ist. Selbst physische Orte – Einzelhandelsgeschäfte, Hotels oder Freizeitparks – setzen zunehmend auf KI-gestützte Personalisierung vor Ort, etwa über Wearables oder interaktive Displays, die Gäste erkennen und Umgebungselemente wie Beleuchtung, Musik oder Angebote an individuelle Vorlieben anpassen. Diese multisensorischen, von KI kuratierten Erlebnisse – oft als «phygital» (physical + digital) bezeichnet – definieren Kundeninteraktion neu und machen sie intuitiver, unterhaltsamer und nachhaltiger im Gedächtnis.

Warum sich diese Prognose voraussichtlich bewahrheiten wird

Die technologischen Grundlagen für immersive KI-Erlebnisse reifen rasant. Globale Konsumgüter- und Handelsmarken investieren stark in AR und KI. So ermöglicht die IKEA-App bereits heute mithilfe von AR und KI-Empfehlungen das virtuelle Platzieren von Möbeln in der eigenen Wohnung – eine Funktion, die nachweislich zu höheren Conversion Rates im Onlinegeschäft führt. Beauty-Händler wie Sephora setzen KI-gestützte AR-Spiegel ein, mit denen Kundinnen und Kunden Make-up virtuell ausprobieren und passende Farbtöne finden können, ohne physische Tester zu verwenden. Diese frühen Erfolge zeigen deutlich höhere Engagement- und Verkaufszahlen, sobald Immersion ins Spiel kommt. Technologisch begünstigt wird dies durch den Ausbau von 5G und leistungsfähigere mobile Endgeräte, die bis 2026 ein flüssiges Streaming von AR- und VR-Inhalten ermöglichen. Edge-AI sorgt zudem dafür, dass Bild- und Sprachdaten in Echtzeit verarbeitet werden können – eine Grundvoraussetzung für verzögerungsfreie, realistisch wirkende Erlebnisse.

In Asien verschmelzen Social-Media- und Gaming-Giganten wie Tencent oder ByteDance KI mit VR/AR, um metaverse-ähnliche Plattformen zu schaffen, in denen Menschen sich austauschen, einkaufen und unterhalten – angereichert durch KI-gesteuerte Charaktere und Inhalte. Auch der Nahe Osten treibt Innovationen voran: Städte wie Dubai führen KI-geführte Tourismuserlebnisse ein, bei denen Besucher AR-Brillen tragen und kontextabhängige, mehrsprachige Informationen erhalten, ausgelöst durch KI-gestützte Umgebungserkennung. Strategisch sehen Unternehmen in immersiven Erlebnissen eine zentrale Möglichkeit, sich in einem überfüllten digitalen Markt zu differenzieren. Analysten wie Gartner identifizieren «Multiexperience» – also die Ansprache mehrerer Sinne und Interaktionsmodi – als Schlüsseltrend, wobei KI als Orchestrator fungiert, der diese Komplexität beherrschbar macht. Hinzu kommt, dass die Pandemie die Akzeptanz virtueller Interaktionen beschleunigt hat; Konsumentinnen und Konsumenten sind heute deutlich offener für neue Interfaces wie Voice Commerce oder virtuelle Try-ons.

Mit zunehmender Reife der Hardware – etwa schlankeren AR-Brillen – und einer KI-Software, die immer besser kontextuelle Zusammenhänge versteht, ist mit einer Explosion kreativer Erlebnisformate zu rechnen. Unternehmen, die diese Verschmelzung meistern und Kundinnen und Kunden eine immersive, personalisierte und interaktive Journey bieten, bauen tiefere emotionale Bindungen auf – die ultimative Währung von Loyalität. Dieser Wettbewerbsdruck wird die Innovationsgeschwindigkeit weiter erhöhen und dafür sorgen, dass heutige experimentelle AR- und KI-Demos bis 2026 zu selbstverständlichen Bestandteilen von Customer Experience und Produktdesign werden.

Prognose 12: KI verkürzt Innovationszyklen – schnellere F&E von der Idee bis zum Markt

Einer der tiefgreifendsten Effekte von KI bis 2026 wird die massive Beschleunigung von Innovation sein. Branchenübergreifend wird sich der Zyklus aus Entwerfen, Testen und Weiterentwickeln neuer Produkte und Services durch KI-gestützte Automatisierung und Simulation drastisch verkürzen. Aufgaben in Forschung und Entwicklung, die früher Monate dauerten – etwa Experimente durchführen, Kundenfeedback sammeln oder Prototypen entwickeln –, lassen sich mit KI auf Wochen oder sogar Tage komprimieren. Generative KI kann per Knopfdruck Hunderte von Designvarianten oder Rezepturen vorschlagen, während Digital-Twin-Simulationen (virtuelle Abbilder physischer Produkte oder Prozesse) diese Varianten innerhalb weniger Stunden testen. So lassen sich die vielversprechendsten Optionen identifizieren, ohne kostspielige reale Versuche durchführen zu müssen.

Insbesondere in der Pharmaindustrie und der Materialwissenschaft durchsuchen KI-Systeme bereits heute riesige chemische Datenbanken und sagen Eigenschaften von Molekülen voraus. Dadurch werden neue Wirkstoffkandidaten oder Materialien deutlich schneller entdeckt als mit klassischer Laborarbeit. In der Software- und Service-Innovation kann KI Funktionen rasch mit virtuellen Nutzern A/B-testen oder Nutzungsdaten in Echtzeit auswerten, um Iterationsentscheidungen unmittelbar zu steuern. Das Ergebnis: Unternehmen werden häufiger innovieren, wobei kontinuierlich kleinere, inkrementelle Verbesserungen entstehen, statt seltener großer Innovationssprünge. Dieser von KI getriebene Ansatz «fail fast, learn faster» bedeutet, dass jene Unternehmen, die diese Fähigkeiten am besten nutzen, mit frischeren und besser optimierten Angeboten die Marktführerschaft übernehmen werden.

Warum sich diese Prognose voraussichtlich bewahrheiten wird

Frühe Anwender von KI in Forschung und Entwicklung berichten bereits von beeindruckenden Ergebnissen. Automobilhersteller BMW und der Luftfahrtkonzern Boeing gaben an, dass der Einsatz generativer Design-KI und fortschrittlicher Simulationstools die Entwicklungszeiten für Bauteile um bis zu 50% reduziert hat – und es ihnen ermöglicht, neue Modelle schneller als Wettbewerber auf den Markt zu bringen. Konsumgüterunternehmen wie PepsiCo nutzen KI-Analysen von Social-Media- und Konsumdaten, um neue Geschmacksrichtungen und Produkte in Rekordzeit zu entwickeln. Was früher umfangreiche Marktforschung und mehrere Testeinführungen erforderte, lässt sich heute durch KI-gestützte Auswertung von Verbraucherinsights deutlich beschleunigen, sodass sich Innovationszyklen auf wenige Monate verkürzen.

Besonders eindrucksvoll sind die Fortschritte im medizinischen Bereich: In den Jahren 2022 und 2023 erzielten Forschende mithilfe von KI-Modellen wie DeepMinds AlphaFold bei der Proteinfaltung Durchbrüche innerhalb weniger Wochen – Erkenntnisse, die zuvor Jahre in Anspruch genommen hätten. Dadurch wurde die Wirkstoffforschung erheblich beschleunigt, etwa durch das schnelle Verständnis von Proteininteraktionen oder die Identifikation vielversprechender molekularer Strukturen. Beratungen wie Kearney und McKinsey berichten, dass Unternehmen, die KI effektiv in der Produktentwicklung einsetzen, ihre Time-to-Market um 20 bis 50% reduzieren. Das World Economic Forum hebt zudem hervor, dass generative KI und Machine Learning in der Produktion Entwicklungszeiten halbieren und gleichzeitig Ressourcenverschwendung reduzieren können.

Getragen wird diese Entwicklung auch von einem kulturellen Wandel: Unternehmen übernehmen zunehmend iterative, experimentelle Arbeitsweisen, inspiriert von agiler Softwareentwicklung – und KI ist der perfekte Beschleuniger für diese Kultur, da sie tausend Experimente durchführen kann, während ein menschliches Team eines testet. Cloud Computing und AI-as-a-Service machen diese leistungsfähigen Werkzeuge zudem auch für kleinere Unternehmen und Start-ups zugänglich und demokratisieren schnelle Innovation. Bis 2026 wird es zum Wettbewerbsstandard gehören, KI in jeder Phase des Innovationsprozesses einzusetzen. Unternehmen, die an traditionellen F&E-Zeitplänen festhalten, werden schlicht überholt. Wahrscheinlich entstehen spezialisierte «KI-beschleunigte Labore» und Innovationshubs, in denen Tempo und Output grundlegend höher liegen als bisher. Langfristig bedeuten schnellere Innovationszyklen auch schnellere Lernzyklen – wodurch sich Produktqualität und Marktfähigkeit parallel verbessern. Kurz gesagt: KI schaltet Innovation in den Turbogang, und jede Branche wird die Auswirkungen spüren.

Fortsetzung mit Teil 3 folgt am 30. Dezember 2025.