KI-Prognosen 2026: Experience & Innovation – Teil 3/4

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 4 folgt am 06. Januar 2026.

Prognose 13: Hyperautomatisierung wird zur wettbewerbsentscheidenden Pflicht

Bis 2026 erreicht der Trend zur durchgängigen Automatisierung von Geschäftsprozessen mithilfe von KI einen Wendepunkt: Unternehmen werden entweder konsequent hyperautomatisieren – oder riskieren, bei Kosten, Geschwindigkeit und Effizienz deutlich ins Hintertreffen zu geraten. Dabei gilt es jedoch, typische Fehler zu vermeiden. Hyperautomatisierung bezeichnet den Einsatz von KI in Kombination mit Robotik und Software-Bots, um nicht nur einfache, repetitive Aufgaben, sondern komplexe End-to-End-Workflows im gesamten Unternehmen zu automatisieren. In naher Zukunft wird der manuelle Eingriff in viele Backoffice- und operative Prozesse stark reduziert. So könnte etwa die Schadenbearbeitung eines Versicherers nahezu vollständig automatisiert ablaufen: KI-gestützte Bildverarbeitung bewertet Schäden anhand von Fotos, Algorithmen gleichen Policendaten ab, und Smart Contracts lösen Auszahlungen aus – während Menschen nur noch Ausnahmefälle bearbeiten. In Lieferketten prognostiziert KI die Nachfrage, bestellt Waren automatisch nach und koordiniert die Logistik mit minimalem menschlichem Eingreifen. Finanzabteilungen nutzen KI zur Kontenabstimmung, zur Anomalieerkennung und sogar zur automatisierten Erstellung von Management-Reports, ohne dass Controller jeden Schritt manuell begleiten müssen.

Die Vorteile liegen auf der Hand: deutlich kürzere Durchlaufzeiten (Prozesse laufen 24/7 mit Maschinengeschwindigkeit), geringere Fehlerquoten und die Möglichkeit, zu skalieren, ohne den Personalbestand proportional erhöhen zu müssen. Mitarbeitende wandeln sich in diesem Umfeld von reinen Prozessausführenden zu Prozessüberwachern und Innovatoren – sie kontrollieren automatisierte Abläufe, greifen ein, wenn KI Probleme meldet, und identifizieren kreative Verbesserungspotenziale.

Warum sich diese Prognose voraussichtlich bewahrheiten wird

Die wirtschaftlichen Argumente für Hyperautomatisierung sind zu überzeugend, um sie zu ignorieren, und erste Anwender zeigen bereits eindrucksvoll, was möglich ist. Amazon hat große Teile seiner Lagerprozesse mit KI-gesteuerten Robotern und Optimierungsalgorithmen automatisiert und damit Durchsatz- und Kostenvorteile erzielt, die manuell nicht erreichbar wären. Dieses Denken breitet sich inzwischen weit über Tech-Giganten hinaus aus. Banken in Europa und Asien setzen KI-gestützte Robotic Process Automation (RPA) ein, um täglich Zehntausende routinemäßige Transaktionen – etwa Kreditdokumentenprüfungen oder KYC-Verifizierungen – zu bearbeiten. Das entlastet Mitarbeitende für kundennahe Aufgaben und spart Millionen an Betriebskosten. Gartner weist darauf hin, dass die Konvergenz von KI, RPA und weiteren Automatisierungstechnologien eine neue Welle von Hyperautomatisierungsinitiativen ausgelöst hat. Prognosen zufolge wird bis zur zweiten Hälfte dieses Jahrzehnts ein signifikanter Anteil der Unternehmen den Großteil seiner Kernprozesse automatisiert haben.

Entscheidend ist zudem, dass die Technologie inzwischen ausgereift ist: Computer Vision und Natural Language Processing können unstrukturierte Inputs wie Rechnungen, E-Mails oder handschriftliche Formulare verstehen. Prozesse, die früher menschliches Lesen oder manuelle Dateneingabe erforderten, lassen sich heute maschinell abwickeln. Cloudbasierte Automatisierungsplattformen ermöglichen es Unternehmen außerdem, digitale Arbeitskräfte in großem Maßstab einzusetzen – ohne hohe Anfangsinvestitionen. Gleichzeitig wächst der Wettbewerbsdruck: Wenn ein Konkurrent mithilfe von KI einen neuen Kunden an einem Tag onboardet, während es bei einem selbst eine Woche dauert, verliert man Geschäft. Dieser Imperativ treibt CEOs und COOs dazu, unternehmensweite Automatisierungsprogramme zu forcieren, statt isolierter Einzelprojekte. Zugleich lernen Unternehmen, dass Hyperautomatisierung zwingend mit Change Management einhergehen muss: Mitarbeitende werden gezielt weitergebildet, um automatisierte Systeme zu steuern und mit ihnen zu kooperieren. Parallel entstehen Governance-Frameworks, um automatisierte Abläufe zu überwachen und ihre korrekte Funktionsweise sicherzustellen. Die Richtung ist klar: Bis 2026 werden in nahezu jeder Branche jene Unternehmen am effizientesten und agilsten sein, die erfolgreich alles automatisiert haben, was automatisierbar ist – mit KI als «Gehirn» autonomer Prozesse und menschlichen Talenten, die sich auf Strategie, Ausnahmebehandlung und Innovation konzentrieren.

Prognose 14: KI-Ökosysteme und Partnerschaften definieren Wettbewerbsgrenzen neu

Mit zunehmender Komplexität und steigendem Datenbedarf von KI-Entwicklung werden Unternehmen ihre Silos aufbrechen und umfassende Ökosysteme sowie Partnerschaften eingehen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Bis 2026 werden viele Branchenführer erkennen, dass sie KI nicht allein entwickeln können. Stattdessen kooperieren sie mit traditionellen Wettbewerbern, Start-ups und sogar Regulierungsbehörden, um gemeinsame KI-Plattformen und Standards aufzubauen. Wir erwarten einen deutlichen Anstieg branchenübergreifender Datenallianzen, die KI-Modelle speisen – etwa wenn Automobilhersteller Fahrdaten für autonomes Fahren bündeln, um Sicherheitsalgorithmen zu verbessern, oder wenn Gesundheitsdienstleister und Pharmaunternehmen gemeinsam KI-Datenbanken für die Krankheitsforschung aufbauen. Im Handel und in konsumnahen Services gehen Unternehmen Partnerschaften mit Technologieanbietern ein, um KI in ihre Kundenkanäle zu integrieren: So könnte eine Bank ihre Services über Sprachassistenten anbieten und damit faktisch mit dem KI-Plattformbetreiber kooperieren.

Diese Zusammenarbeit lässt Branchengrenzen verschwimmen. Ein Automobilhersteller bietet plötzlich KI-gestützte Versicherungs- oder Wartungsservices an und tritt in den Versicherungsmarkt ein. Ein E-Commerce-Unternehmen lizenziert seine KI-Empfehlungsengine als Service an kleinere Händler. Der klassische Industriebegriff weicht zunehmend Ökosystemen, die sich um KI-Fähigkeiten herum organisieren, wobei Wertschöpfung gemeinsam erfolgt: durch Daten, Algorithmen oder Reichweite, die verschiedene Akteure beisteuern. Unternehmen, die starke KI-Partnerschaften aufbauen, externe Innovation nutzen und ihren Datenzugang erweitern, werden deutlich schneller vorankommen als jene, die alles ausschließlich intern entwickeln wollen.

Warum sich diese Prognose voraussichtlich bewahrheiten wird

Die Anzeichen für eine kollaborative, vernetzte KI-Zukunft sind bereits heute sichtbar. In der Automobilbranche haben Wettbewerber wie BMW, Audi und Mercedes in Konsortien gemeinsam mit Partnern wie Intel und Mobileye an autonomer Fahr-KI gearbeitet – in der Erkenntnis, dass geteilte Daten und Forschung den Fortschritt stärker beschleunigen als isolierte Ansätze. Globale Banken kooperieren zunehmend mit Fintech-Start-ups über Open-Banking-APIs und KI-basierte Ökosysteme: Banken bringen Daten und Kundenbasis ein, Fintechs agile KI-Lösungen. Das Resultat sind schnellere Innovationen etwa bei Betrugserkennung oder personalisierter Finanzberatung. Auch Regierungen fördern Partnerschaften aktiv: Singapur etwa hat ein nationales KI-Programm initiiert, das Universitäten, Unternehmen und Start-ups zusammenbringt, um Schlüsselprojekte wie Smart Cities oder medizinische KI voranzutreiben.

Strategisch erkennen Führungskräfte, dass KI-Führerschaft oft Skaleneffekte erfordert – bei Daten, Rechenleistung und Expertise –, die sich durch Partnerschaften leichter erreichen lassen. Eine Accenture-Studie zeigt, dass die Mehrheit der Unternehmen plant, sich an Datenökosystemen zu beteiligen, um ihre KI-Initiativen zu stärken. Unternehmen, die Daten in vertrauenswürdigen Netzwerken teilen, übertreffen jene, die Daten strikt abschotten. Ein weiterer Treiber ist die Monetarisierung: Firmen, die stark in KI investiert haben, versuchen, diese Investitionen zu amortisieren, indem sie KI-Fähigkeiten anderen anbieten. Amazon stellt seine KI-gestützten Logistik- und Prognosetools Drittanbietern zur Verfügung. Microsoft und Google haben interne KI-Durchbrüche in Cloud-Services überführt, die global über Partner nutzbar sind. Im Nahen Osten kooperieren Öl- und Gaskonzerne mit KI-Start-ups zur Optimierung der Energieproduktion und vermarkten diese Lösungen anschließend gemeinsam – als neue Erlösquelle jenseits des Kerngeschäfts.

All diese Beispiele zeigen einen grundlegenden Paradigmenwechsel: Wettbewerbsvorteile im KI-Zeitalter entstehen zunehmend durch Kooperation – nicht nur durch interne Entwicklung. Bis 2026 werden sich klar definierte KI-Ökosysteme in Bereichen wie Gesundheit, Mobilität, Finanzdienstleistungen und Handel herausbilden, in denen große Akteure gemeinsam entwickeln und investieren. Unternehmen, die diesen Trend aus übertriebener Datenscheu oder einem überholten Wettbewerbsverständnis ignorieren, laufen Gefahr, isoliert zu bleiben und nicht das gleiche KI-Niveau zu erreichen wie jene, die auf starke Netzwerke setzen.

Prognose 15: KI-gestütztes Wohlbefinden und höhere Mitarbeiterbindung

Am Arbeitsplatz des Jahres 2026 wird KI eine zentrale Rolle dabei spielen, das Wohlbefinden und die Bindung der Mitarbeitenden zu messen und gezielt zu verbessern. Unternehmen setzen KI-Tools ein, die Teamstimmung und individuelle Stresslevel auf subtile, nicht-invasive Weise erfassen – etwa durch die Analyse anonymisierter Muster aus Mitarbeiterfeedback, der (freiwilligen) Sentiment-Analyse von E-Mails oder Anfragen an interne Helpdesks, um Burnout oder Unzufriedenheit frühzeitig zu erkennen. KI-gestützte Pulse-Umfragen erfassen kontinuierlich, wie Mitarbeitende verschiedene Aspekte ihrer Arbeit wahrnehmen, während Natural Language Processing zentrale Themen aus offenen Kommentaren herausfiltert.

Entscheidend ist: KI wird Probleme nicht nur sichtbar machen, sondern auch konkrete Lösungsvorschläge liefern. Wirkt eine Mitarbeiterin oder ein Mitarbeiter zunehmend disengagiert, kann ein KI-System HR gezielt Empfehlungen geben – etwa ein passendes Weiterbildungsangebot, einen Wellbeing-Tag oder einen Projektwechsel, der besser zu den individuellen Stärken passt. Für das allgemeine Wohlbefinden kommen KI-basierte persönliche Assistenten zum Einsatz, die etwa an Pausen erinnern, wenn jemand von virtuellen Meetings ohne Unterbrechung blockiert ist, oder personalisierte Empfehlungen geben – von kurzen Achtsamkeitsübungen bis zu Bewegungspausen – basierend auf Arbeitsmustern. Einige Organisationen werden optional auch Gesundheits-Wearables anbieten, die mit KI-Apps verknüpft sind und Mitarbeitenden private Einblicke zur Stressbewältigung oder zur Verbesserung der Work-Life-Balance geben. Aggregierte (nicht personenbezogene) Daten helfen dem Unternehmen wiederum, passgenauere Gesundheits- und Präventionsprogramme zu entwickeln. Ziel ist ein proaktiver, datenbasierter Ansatz für Gesundheit und Zufriedenheit – Probleme werden erkannt, bevor sie eskalieren, und das Arbeitsumfeld wird so gestaltet, dass jede und jeder Einzelne bestmöglich aufblühen kann.

Warum sich diese Prognose voraussichtlich bewahrheiten wird

Das Thema Mitarbeiterwohlbefinden und mentale Gesundheit ist in den vergangenen Jahren stark in den Fokus gerückt, und Arbeitgeber setzen zunehmend auf KI, um diese Herausforderungen skalierbar anzugehen. Start-ups und HR-Tech-Anbieter bieten bereits KI-basierte Sentiment-Analysen für Mitarbeiterkommentare und interne Kommunikationskanäle an, mit denen Führungskräfte ein Echtzeit-Stimmungsbild der Organisation erhalten. Unternehmen, die diese Lösungen pilotiert haben, konnten gezielt in Teams mit hoher Belastung eingreifen – etwa nach intensiven Projektphasen – und so die Fluktuation messbar senken. Deloittes Global Human Capital Trends Report zeigt, dass viele Beschäftigte ihr Wohlbefinden zuletzt als gleichbleibend oder schlechter einschätzen und ein großer Teil der Belegschaft innerlich gekündigt hat. Der Bericht betont zugleich die Rolle neuer Technologien – einschließlich KI –, um Arbeitsumgebungen reaktionsfähiger und unterstützender zu gestalten.

Dies hat Arbeitgeber dazu veranlasst, KI-gestützte Coaching-Apps einzuführen, die regelmäßig Ziele und Stimmung abfragen, sowie virtuelle Assistenten, die vertraulich Fragen zu mentaler Gesundheit oder internen Unterstützungsangeboten beantworten – jederzeit und niedrigschwellig. In Asien haben einige große Technologieunternehmen interne KI-Dashboards entwickelt, die anonymisierte Daten zu Überstunden, E-Mails außerhalb der Arbeitszeit oder anderen Stressindikatoren bündeln. Diese Erkenntnisse führten zu konkreten Maßnahmen wie meetingfreien Tagen oder erweiterten Freistellungsregelungen, um Überlastung entgegenzuwirken. Gleichzeitig hat die Pandemie Remote Work und digitale Kommunikation normalisiert, wodurch mehr potenzielle Datensignale (aus Tools wie Zoom oder Slack) verfügbar sind. Werden diese verantwortungsvoll und datenschutzkonform genutzt, können sie Hinweise liefern, wenn etwa Teams ungewöhnlich geringe Interaktion oder verzögerte Reaktionszeiten zeigen – mögliche Anzeichen von Disengagement. Auch Anbieter von Wearables kooperieren zunehmend mit Unternehmen: Einige Arbeitgeber im Nahen Osten und in Europa bieten KI-gestützte Fitness- und Wellbeing-Programme an, bei denen Mitarbeitende freiwillig ein Gerät nutzen und personalisierte Empfehlungen erhalten – mit nachweisbaren Verbesserungen bei Produktivität und Motivation. Da sich Fallstudien zu höherem Engagement und weniger Krankheitstagen häufen, werden weitere Unternehmen folgen. Der Balanceakt zwischen Nutzen, Transparenz und Vertrauen bleibt zentral – die erfolgreichsten Ansätze sind freiwillig und offen kommuniziert. Angesichts der hohen Kosten von Burnout und Fluktuation ist der Anreiz jedoch groß. Bis 2026 könnten KI-gestützte Wellbeing-Programme ebenso selbstverständlich sein wie jährliche Mitarbeitergespräche – fest verankert in der Art und Weise, wie Unternehmen für ihre Mitarbeitenden sorgen.

Prognose 16: Die Leistungsschere zwischen KI-Vorreitern und Nachzüglern öffnet sich weiter

Bis 2026 wird sich in der Unternehmenslandschaft eine klare Trennlinie zeigen: Organisationen, die KI frühzeitig und tiefgreifend eingeführt haben, werden sich deutlich von jenen absetzen, die dies nicht getan haben. Wir prognostizieren, dass der KI-Reifegrad – also der Grad der Integration und Kompetenz im Umgang mit KI – zu einem zentralen Erfolgsindikator wird. KI-Vorreiter sind nicht nur effizienter, sondern gewinnen Marktanteile durch überlegene Customer Experience, schnellere Innovation und bessere strategische Entscheidungen. Unternehmen hingegen, die KI nur zögerlich einführen, laufen Gefahr, mit höheren Kosten, langsameren Reaktionszeiten und Angeboten zurückzubleiben, die aus Kundensicht generisch oder überholt wirken. Diese Kluft wird sich in harten Kennzahlen zeigen: Umsatzwachstum, Margen, Kundenzufriedenheit und auch Mitarbeiterbindung dürften bei KI-affinen Unternehmen im Durchschnitt deutlich höher liegen. Einige Nachzügler werden versuchen, durch Partnerschaften oder Akquisitionen aufzuholen, doch das Zeitfenster für eine einfache Aufholjagd schließt sich rapide. Gegen Ende des Jahrzehnts könnten massive Marktverschiebungen eintreten, bei denen KI-versierte Newcomer etablierte Anbieter überholen, die den Wandel verschlafen haben. KI-Fähigkeiten werden damit Teil des strategischen Burggrabens – ähnlich wie die digitale Transformation in den 2010er-Jahren wird die KI-Transformation der Mitte der 2020er-Jahre Gewinner von Verlierern trennen.

Warum sich diese Prognose voraussichtlich bewahrheiten wird

Frühe Anzeichen dieser wachsenden Kluft sind bereits deutlich sichtbar. Studien zeigen konsistent, dass eine kleine Gruppe führender KI-Anwender einen überproportional großen Teil des wirtschaftlichen Nutzens aus KI realisiert. McKinseys globale KI-Umfragen belegen, dass diese Vorreiter KI gezielt zur Steigerung von Innovationskraft, Kundenzufriedenheit und Differenzierung einsetzen. Sie behandeln KI als strategische Priorität – mit klarer Unterstützung auf Vorstandsebene, dedizierten Budgets und unternehmensweiter Skalierung. Im E-Commerce etwa haben KI-getriebene Unternehmen wie Amazon oder Alibaba ihre Wettbewerber deutlich hinter sich gelassen, indem sie KI in nahezu allen Bereichen einsetzen. Ihr Wachstum und ihre hohe Kundenloyalität sind kein Zufall. Klassische Händler, die bei KI hinterherhinken, tun sich schwer, mit dieser Personalisierung und Agilität mitzuhalten. Ähnliches zeigt sich im Finanzsektor: Banken, die früh in KI investiert haben – etwa für Betrugserkennung oder Robo-Advisory –, verzeichnen höhere Kundenbindung und niedrigere Betriebskosten als Institute, die erst jetzt mit Pilotprojekten beginnen.

Analysten erwarten, dass sich diese Unterschiede in den kommenden Jahren weiter verstärken. Die KI-Leader stehen nicht still, sondern setzen bereits auf fortgeschrittene Ansätze wie multimodale KI, Echtzeit-Personalisierung oder autonome Entscheidungsfindung, während Nachzügler oft noch mit grundlegender Predictive Analytics beschäftigt sind. Auch Kapitalmärkte reagieren: Unternehmen mit überzeugenden KI-Strategien werden häufig höher bewertet, da Investoren ihnen überdurchschnittliches Zukunftspotenzial zutrauen. Umgekehrt gibt es warnende Beispiele von Unternehmen, die Daten- und KI-Trends ignoriert haben und Marktanteile verloren oder sogar Insolvenz anmelden mussten. Daraus entsteht ein sich selbst verstärkender Kreislauf: Erfolgsgeschichten ziehen weiteres Kapital und Top-Talente zu den Vorreitern, während Nachzügler es immer schwerer haben, die nötigen Fähigkeiten und Investitionen zu mobilisieren. Bis 2026 wird diese «KI-Kluft» unübersehbar sein. Die Botschaft für Führungskräfte ist eindeutig: Stillstand bei KI bedeutet Rückschritt. Wer wettbewerbsfähig bleiben will, muss seine KI-Transformation jetzt beschleunigen – sonst wird er von den Vorreitern abgehängt.

Prognose 17: KI ermöglicht nachhaltige und gesellschaftliche Durchbrüche

Über den unternehmerischen Kontext hinaus wird KI bis 2026 eine zentrale Rolle bei der Lösung globaler Herausforderungen spielen – und Innovationen in den Bereichen Nachhaltigkeit, Gesundheitswesen und gesellschaftlicher Wirkung in bislang unerreichtem Maßstab vorantreiben. Wir erwarten, dass KI zu einem der wichtigsten Werkzeuge im Kampf gegen den Klimawandel wird: Energienetze nutzen KI, um Angebot und Nachfrage effizient auszubalancieren, erneuerbare Energien besser zu integrieren und Verluste zu reduzieren. Logistiknetzwerke optimieren mithilfe von KI ihre Routen, um den Kraftstoffverbrauch zu senken, während Forschende KI-Modelle einsetzen, um effizientere Solarzellen und leistungsfähigere Batteriematerialien zu entwickeln. In der Landwirtschaft unterstützen KI-gestützte Plattformen – die Satellitenbilder, IoT-Sensoren und Predictive Analytics kombinieren – Landwirte dabei, Wasser, Dünger und Pflanzenschutzmittel präziser einzusetzen. Das steigert Erträge und reduziert gleichzeitig die Umweltbelastung, was angesichts knapper werdender Ressourcen von entscheidender Bedeutung ist.

Auch im Gesundheitswesen wird KI enorme Fortschritte ermöglichen: von der frühzeitigen Erkennung von Krankheiten – etwa wenn KI Krebs in medizinischen Bilddaten Jahre früher identifiziert als herkömmliche Verfahren – bis hin zur beschleunigten Entwicklung von Medikamenten gegen vernachlässigte Krankheiten, was potenziell unzählige Leben retten kann. Gleichzeitig trägt KI dazu bei, Zugangsbarrieren abzubauen: Echtzeit-Übersetzungssysteme überwinden Sprachgrenzen, KI-gestützte Lernplattformen bringen hochwertige Bildung in abgelegene Regionen mit Lehrkräftemangel. Bis 2026 werden viele der in den frühen 2020er-Jahren gestarteten «AI for Good»-Initiativen konkrete Wirkung zeigen – von Smart-City-Projekten, die Verkehr und Luftverschmutzung reduzieren, bis hin zu KI-gestützten Katastrophenvorhersagesystemen, die Gemeinden frühzeitig vor Hurrikans oder Waldbränden warnen. Kurz gesagt: Die transformative Kraft von KI wird weit über Unternehmensgewinne hinausgehen und sich zunehmend als Basistechnologie für eine sicherere, sauberere und gerechtere Zukunft etablieren.

Warum sich diese Prognose voraussichtlich bewahrheiten wird

Diese Entwicklung wird durch eine weltweite Mobilisierung von KI-Talenten und Investitionen für gesellschaftlich relevante Herausforderungen gestützt. Regierungen und internationale Organisationen fördern KI-Forschung für das Gemeinwohl in großem Umfang. So haben etwa die Europäische Kommission und die Vereinten Nationen KI-Wettbewerbe und Förderprogramme für Klimaschutz initiiert, aus denen neue Algorithmen zur präziseren Erfassung von CO₂-Emissionen und zur Verbesserung von Klimamodellen hervorgegangen sind. Dahinter steht die Erkenntnis, dass die Mustererkennungsfähigkeit von KI besonders geeignet ist, komplexe, interdisziplinäre Probleme wie den Klimawandel zu adressieren, die riesige Datenmengen umfassen – von Wetterdaten bis zu industriellen Emissionen. Auch in der Privatwirtschaft wächst die Verzahnung von Nachhaltigkeitszielen und KI-Innovation: Große Energieunternehmen im Nahen Osten und in Europa kooperieren mit KI-Firmen, um erneuerbare Energieerzeugung und Netzsteuerung zu optimieren – was sowohl die Profitabilität steigert als auch Emissionsziele unterstützt. Im Gesundheitsbereich nutzen Start-ups in Nordamerika und Asien KI, um bestehende Medikamente neu zu kombinieren oder Impfstoffentwicklungen zu beschleunigen. Die schnelle Entwicklung wirksamer COVID-19-Impfstoffe hat eindrucksvoll gezeigt, wie KI-gestützte Proteinanalysen Entwicklungszeiten drastisch verkürzen können.

Auch gesellschaftliche Dynamiken spielen eine Rolle: Pandemie und Extremwetterereignisse haben viele führende KI-Expertinnen und -Experten in Wissenschaft und Wirtschaft motiviert, sich verstärkt sinnstiftenden Themen zuzuwenden. Das hat zu einer Vielzahl von Social-Impact-Labs, Hackathons und gemeinnützigen KI-Initiativen geführt. Hinzu kommt, dass viele nachhaltige Lösungen auch wirtschaftliche Vorteile bieten. Logistikunternehmen, die KI zur Routenoptimierung einsetzen, reduzieren nicht nur Emissionen, sondern senken ihre Kraftstoffkosten oft um zweistellige Prozentsätze – ein starker Anreiz für breite Einführung. Auf gesellschaftlicher Ebene ermöglicht KI zunehmend lokal angepasste Lösungen, etwa bei Übersetzung oder personalisiertem Lernen: Schon heute erleichtern KI-Übersetzer die Kommunikation für Geflüchtete, während Bildungs-Apps grundlegende Alphabetisierung in ländliche Regionen bringen. Mit wachsender Sichtbarkeit dieser Erfolge steigen Unterstützung und Skalierungsfinanzierung. Gleichzeitig erhöhen regulatorische und reputative Anforderungen den Druck auf Unternehmen, ihre ökologische und soziale Wirkung ernst zu nehmen – KI für Nachhaltigkeit wird so zu einem wirksamen Instrument zur Erfüllung von ESG-Zielen. All dies spricht dafür, dass KI zu einem zentralen Hebel für Innovation im Dienste des Gemeinwohls wird. Bis 2026 und darüber hinaus werden Erfolgsgeschichten wie «KI half, X Millionen Tonnen CO₂ einzusparen» oder «KI-Diagnostik erhöhte die Überlebensrate bei Krankheit Y um Z%» keine Randphänomene mehr sein, sondern fester Bestandteil dessen, wie wir die größten Herausforderungen der Menschheit angehen. KI etabliert sich damit nicht nur als Business-Tool, sondern als entscheidende Kraft für globalen Fortschritt.

Prognose 18: Deepfakes und synthetische Medien untergraben Vertrauen in CX, EX, Design und Innovation

Bis 2026 werden Deepfakes und synthetische Medien zu einer zweischneidigen Kraft: Einerseits erschließen sie enormes kreatives Potenzial in Design, Training und Marketing, andererseits bedrohen sie das Fundament jeder Marke und jeder Mitarbeiterbeziehung – das Vertrauen. Die rasche Verbreitung öffentlich zugänglicher generativer Tools wird synthetische Inhalte kaum noch von der Realität unterscheidbar machen. Kundinnen und Kunden werden die Authentizität digitaler Interaktionen zunehmend hinterfragen, während Unternehmen unter starken Druck geraten, Herkunft, Echtheit und Integrität ihrer Inhalte nachzuweisen und transparent zu kommunizieren.

Warum sich diese Prognose voraussichtlich bewahrheiten wird

Die rasante Weiterentwicklung von Generative Adversarial Networks (GANs), Diffusionsmodellen und Voice-Cloning-Technologien hat die Einstiegshürden für täuschend echte Audio- und Video-Deepfakes drastisch gesenkt. Open-Source-Plattformen und «AI-as-a-Service»-Angebote ermöglichen es inzwischen auch Nicht-Experten, synthetische Abbilder von Führungskräften, öffentlichen Persönlichkeiten oder Markenwelten zu erzeugen. Laut dem VMware Global Cybersecurity Outlook 2024 hat Deepfake-gestütztes Social Engineering innerhalb von zwei Jahren um das Fünffache zugenommen und betrifft mittlerweile zwei Drittel aller Großunternehmen. Dieser Trend wird sich weiter verstärken, da synthetische Inhalte immer schwerer zu erkennen und zurückzuverfolgen sind.

In der Customer Experience (CX) treten Angreifer zunehmend als vermeintliche Unternehmensvertreter auf, erstellen gefälschte Video-Testimonials oder KI-generierte Influencer-Inhalte, um Konsumenten zu täuschen. Das untergräbt das Vertrauen in Online-Transaktionen, digitale Supportkanäle und soziale Beweise. Marken, denen es nicht gelingt, authentische Inhalte klar von Fälschungen zu unterscheiden, riskieren Glaubwürdigkeitsverluste, höhere Abwanderungsraten und regulatorische Konsequenzen. Unternehmen wie Mastercard und JPMorgan experimentieren bereits mit Wasserzeichen-Protokollen und KI-basierter Betrugserkennung direkt in kundenorientierten Interfaces.

Auch die Employee Experience (EX) ist betroffen. Mehrere multinationale Unternehmen berichteten bereits von KI-generierten Videoanrufen, in denen vermeintliche Top-Executives Mitarbeitende zur Überweisung von Geldern oder zur Herausgabe sensibler Zugangsdaten aufforderten. Hinzu kommen gefälschte Jobangebote, HR-Nachrichten oder Phishing-Angriffe mit geklonten Stimmen bekannter Führungskräfte. Solche Vorfälle untergraben psychologische Sicherheit, das Vertrauen in interne Kommunikation und die Integrität des Arbeitsplatzes. EX-Plattformen werden daher verstärkt zusätzliche Authentifizierungsebenen benötigen – etwa verifizierte Avatare oder blockchainbasierte Kommunikationskennzeichnungen.

In Design und Innovation wirken synthetische Medien zugleich als Beschleuniger und als Risiko. KI-generierte Bilder, Stimmen und virtuelle Umgebungen ermöglichen schnellere Prototypen, immersives User Testing und wirkungsvolles Storytelling. Teams nutzen virtuelle Produktdemos, synthetische Nutzerprofile und KI-gestützte Gestaltung, um reibungslose Erlebnisse zu modellieren. Ohne klare Governance besteht jedoch die Gefahr, dass Designs und Ideen missbräuchlich verändert oder entwendet werden – insbesondere bei externer Zusammenarbeit. Manipulierte oder geleakte synthetische Assets können Reputations-, IP- und Sicherheitsrisiken nach sich ziehen. Unternehmen wie Adobe und Autodesk führen bereits «Content Credentials» ein, die Metadaten zur Herkunft von Inhalten enthalten, doch die Marktdurchdringung ist bislang uneinheitlich.

Strategisch verwischen synthetische Medien die Grenze zwischen Kreativität und Täuschung. Für Marken bedeutet das einen Paradigmenwechsel von Content-Kontrolle hin zu Content-Glaubwürdigkeit. Für Legal- und Compliance-Teams erfordert es neue Risikorahmenwerke, die KI-generierte Desinformation und Reputationssabotage berücksichtigen. Für Innovations- und Designteams entstehen neue ethische Leitplanken im Umgang mit virtuellen Personas, Avataren und simulierten Interaktionen. Marketing, IT, HR, Design und Recht müssen auf gemeinsame Standards hinarbeiten, um den Einsatz synthetischer Inhalte zu klassifizieren, zu überwachen und transparent offenzulegen.

Bis 2026 werden regulatorische Initiativen wie der EU AI Act oder der US-amerikanische Deepfake Accountability Act den Druck weiter erhöhen, überprüfbare Standards einzuführen. Unternehmen, die frühzeitig auf Transparenz setzen, KI-basierte Echtheitsmarker integrieren und Vertrauen als kontinuierlich zu pflegenden Vermögenswert begreifen, werden sich nicht nur vor synthetischer Disruption schützen – sondern diese sogar nutzen, um neue Formen glaubwürdiger, zukunftsfähiger digitaler Interaktion zu schaffen.

Fortsetzung mit Teil 4 folgt am 06. Januar 2026.