Künstliche Intelligenz wird in Unternehmen gezielter, effizienter und wirkungsorientierter eingesetzt. Der Fokus verlagert sich weg von grossen Experimenten hin zu spezialisierten Modellen, klaren Geschäftszielen und tiefem Kontextverständnis. Entscheidend ist nicht mehr die Grösse der Technologie, sondern ihre Passgenauigkeit. Drei zentrale Entwicklungen zeigen, warum KI im kommenden Jahr endgültig vom Innovationsversprechen zum wirtschaftlichen Erfolgsfaktor wird.
ABBYY, Anbieter von Lösungen für smarte Dokumentenverarbeitung (IDP, Intelligent Document Processing) beobachtet unter Unternehmen ein steigendes Interesse am Einsatz von KI-Modellen um Dokumente schneller und weniger fehleranfällig zu analysieren und weiterzuverarbeiten. Zugleich wird aber deutlich, dass Nutzer sicherstellen wollen, dass KI kein Selbstzweck ist.
Im engen Austausch mit Kunden hat ABBYY die folgenden drei Entwicklungen als wesentlich für das kommende Jahr identifiziert:
#1 Kleine Sprachmodelle im Mittelpunkt
Derzeit beginnt eine bedeutende Neuausrichtung in der Welt der Künstlichen Intelligenz, die das Jahr 2026 prägen wird. Große Sprachmodelle (LLMs) besitzen weiterhin beeindruckende universelle Fähigkeiten und ziehen viel Aufmerksamkeit auf sich. Der nächste Schub an Unternehmenswert entsteht jedoch durch ihre kleineren und agileren Pendants. Kleine Sprachmodelle (SMLs) ermöglichen spezialisierte und domänenspezifische Lösungen, die greifbare Geschäftsergebnisse liefern.
Die Effizienz, Kosteneffektivität und Anpassungsfähigkeit von SMLs machen sie geeignet für maßgeschneiderte Anwendungen, bei denen Präzision entscheidend ist. Sie benötigen deutlich weniger Daten und Rechenleistung als LLMs. Dadurch lassen sie sich mit einem Bruchteil der Ressourcen trainieren und bereitstellen. Dies macht sie perfekt geeignet für den Einsatz auf lokalen Geräten. Fortschritte im Bereich Edge Computing beschleunigen diesen Trend zusätzlich.
Im Jahr 2026 werden jene Organisationen führend sein, die sich über allgemeine KI-Experimente hinausentwickelt haben. Sie setzen gezielt Flotten zweckorientierter SMLs ein, um spezifische Aufgaben zu optimieren und Entscheidungen zu beschleunigen. Zudem werden sie neue Effizienzpotenziale in ihren Betriebsabläufen erschließen. Die Zukunft dreht sich nicht allein um riesige Modelle. Sie entsteht durch den gezielten Einsatz des passenden Modells für jede Aufgabe.
#2 Vom Pilotprojekt zum Profit
Im Jahr 2026 wird sich die Diskussion rund um KI von Potenzial zu Performance verschieben. Die Zeit isolierter Pilotprojekte und experimenteller KI-Initiativen endet. Sie macht Platz für ein neues Paradigma: das agentenbasierte Geschäftsmodell. Nun setzt die skalierte Produktion von KI-Agenten ein. Sie erweitern nicht nur menschliche Fähigkeiten, sondern agieren als autonome wirtschaftliche Akteure. Dabei nehmen sie direkten Einfluss auf die Gewinn- und Verlustrechnung.
Viele Organisationen hatten jahrelang Schwierigkeiten, KI aus dem Labor in die Praxis zu überführen. Die Herausforderung lag darin, fortschrittliche Technologie mit konkreten Geschäftsergebnissen zu verbinden. Agentenbasierte Frameworks bringen nun den Durchbruch. Sie ermöglichen den Einsatz intelligenter Agenten, die auf spezifische und messbare Geschäftsziele ausgerichtet sind. Dabei sind sie weit mehr als fortgeschrittene Automatisierungstools. Sie agieren als digitale Einheiten, die zu komplexen Entscheidungen, Ressourcenverteilung und Wertschöpfung fähig sind.
Der Wandel zeigt sich im Übergang von der Experimentierphase zur Umsetzung. Unternehmen fragen nicht länger: «Was kann die Technologie?». Sie fragen: «Welches Geschäftsziel kann einem Agenten zugewiesen werden?». Diese Veränderung verwandelt KI von einem Kostenfaktor zu einem Profitbringer. Im Jahr 2026 werden jene Unternehmen ihre Branchen anführen, die Bereitstellung und Skalierung agentenbasierter Modelle beherrschen. So schaffen sie ein effizienteres, skalierbareres und profitableres Unternehmen. Die Gewinn- und Verlustrechnung wird zum ultimativen Maßstab für KI und agentenbasierte Geschäftsmodelle, die Ergebnisse liefern.
#3 Zeitalter des Kontexts
Im Jahr 2026 definiert sich die wettbewerbsentscheidende Grenze in der Künstlichen Intelligenz nicht mehr allein durch die Leistungsfähigkeit eines Modells. Entscheidend ist die Tiefe des Kontexts. Der Zugang zu leistungsstarken Foundation Models ist mittlerweile weit verbreitet. Ihr generischer Charakter begrenzt jedoch die reale geschäftliche Wirkung. Erfolgreiche Organisationen beherrschen den Aufbau von «Kontextsystemen» rund um ihre KI.
Diese Systeme verbinden ein allgemeines Modell mit der spezifischen operativen Realität eines Unternehmens. Ein Kontextsystem sammelt proprietäre Informationen über Kunden, Arbeitsabläufe, Teams und Geschäftsziele. Es synthetisiert diese Daten und leitet aus generischen KI-Ausgaben konkrete, hochwertige Handlungen ab. Einfach gesagt: Das Modell liefert die Intelligenz. Der Kontext erzeugt die Wirkung.
Bis Ende 2026 wird sich die Kluft zwischen Unternehmen vergrößern. Während die einen weiter mit KI experimentieren, erzielen andere damit nachhaltige betriebliche Vorteile. Die Gewinner werden nicht über die größten Modelle verfügen, sondern über das umfassendste kontextuelle Verständnis. Sie erkennen: Auch wenn jeder denselben Basismotor nutzen kann, entsteht der Wert erst durch das überlegene Fahrzeug, das darum herumgebaut wird. Es wird maßgeschneidert für die Navigation durch die eigene Geschäftslandschaft.
Abbyy
ABBYY ist ein international tätiger Softwareanbieter mit Schwerpunkt auf dokumentenbasierter KI. Das Unternehmen entwickelt Lösungen für die automatisierte Verarbeitung und Auswertung von Geschäftsdokumenten. Die Technologien adressieren zentrale Anforderungen wie Genauigkeit, Skalierbarkeit und nahtlose Integration in bestehende Systeme.
