KI-Trends 2026: die fünf wichtigsten für Unternehmen

KI-Trends für Unternehmen: die 5 neuesten und wichtigsten Trends

Aktuelle Innovationen in Operations und Prozessmanagement (Ausblick für 2026)

KI ist nicht länger Experiment, sondern wird 2026 zum strategischen Betriebssystem, mit dem Führungskräfte Prozesse radikal automatisieren, Entscheidungen beschleunigen und neue Geschäftsmodelle erschließen.

Das sind die fünf wichtigsten Trends und Innovationen der letzten Wochen.

1. Hyperautomatisierung und KI-Agents etablieren sich als Standard

Hyperautomatisierung beschreibt die Kombination aus RPA, Machine Learning, Generativer KI und Prozessorchestrierung, mit der nicht nur Einzelschritte, sondern komplette End‑to‑End‑Prozesse automatisiert werden. Während RPA sich lange auf klar strukturierte, regelbasierte Aufgaben fokussierte, übernehmen KI‑Agents nun auch unstrukturierte, wissensintensive Tätigkeiten und treffen innerhalb definierter Grenzen eigenständige Entscheidungen.

Agentic AI hat sich 2025 von experimentellen Piloten zu produktiv eingesetzten Systemen entwickelt, die Anfragen klassifizieren, Informationen beschaffen, Entscheidungen vorbereiten und anschließend direkt in Fachsystemen ausführen. Schätzungen internationaler Analysten gehen davon aus, dass solche Agenten bis Ende des Jahrzehnts einen erheblichen Anteil operativer Entscheidungen unterstützen oder teilautomatisiert treffen werden, insbesondere in wiederkehrenden Szenarien mit hohem Volumen.

Für Unternehmen bedeutet das:

• Effizienzgewinne durch stark reduzierte manuelle Routinearbeit, zum Beispiel bei Stammdatenpflege, Ticket‑Routing oder standardisierten Freigaben.
• Deutlich verkürzte Durchlaufzeiten, weil KI‑Agents rund um die Uhr arbeiten, Kontext aus mehreren Systemen zusammenführen und Eskalationen automatisch auslösen.
• Geringere Fehlerquoten und bessere Compliance, da Regeln konsistent angewandt und automatisch dokumentiert werden.

Konkrete Anwendungsfälle reichen von automatisierten Purchase‑to‑Pay‑Prozessen über KI‑gestützte Service‑Workflows bis hin zu intelligenten Eskalationsketten im Incident‑Management. Industrieunternehmen und globale Dienstleister berichten bereits von messbaren Effizienzsteigerungen, wenn agentische Automatisierung direkt in Produktions‑, Service‑ und Backoffice‑Prozesse eingebettet wird.

Damit diese Systeme sicher und skalierbar arbeiten, brauchen Operations‑Teams allerdings robuste Grundlagen: einheitliche Prozess‑ und Datenstandards, klare Berechtigungskonzepte, saubere Rollenmodelle und ein zentrales Monitoring, das sowohl Performance als auch Compliance überwacht. Organisationen, die diese Basis 2025 legen, können 2026 und darüber hinaus KI‑Agents schrittweise tiefer ins Tagesgeschäft integrieren.

2. Generative KI revolutioniert Prozessdesign und -optimierung

Während KI‑Agents vor allem auf die Ausführung von Abläufen fokussieren, spielt Generative KI ihre Stärken in der Konzeption, Dokumentation und kontinuierlichen Verbesserung von Prozessen aus. Studien globaler Beratungen zeigen, dass bereits ein großer Anteil führender Unternehmen Generative KI für Produktinnovation, Wissensmanagement und operative Unterstützung einsetzt – und der Anteil wächst weiter.

Im Prozessmanagement entstehen dadurch neue Möglichkeiten:

• Generative Modelle entwerfen alternative Prozessvarianten, etwa für Onboarding‑Strecken, Service‑Flows oder interne Genehmigungsprozesse.
• Sie erstellen automatisch Prozessbeschreibungen, Arbeitsanweisungen und Trainingsunterlagen, die direkt aus Diagrammen, Logs und Richtlinien generiert werden.
• Sie unterstützen Teams bei Impact‑Analysen („Was passiert, wenn dieser Prüfschritt entfällt?“) und simulieren Effekte auf Durchlaufzeiten oder Fehlerrisiken.

Aktuelle Umfragen zeigen, dass rund 60 % der Unternehmen Generative KI bereits in mindestens einer Geschäftsfunktion produktiv nutzen – von Entwicklung und Marketing bis hin zu Service, HR oder Finance. Parallel etabliert sich Self‑Service‑Automatisierung: Fachbereiche konfigurieren mithilfe von Prompts eigene Micro‑Workflows oder Dokumentprozesse, ohne komplexe Low‑Code‑Plattformen beherrschen zu müssen.

Damit Prozessautomatisierung auf diese Weise breit in die Organisation getragen werden kann, braucht es allerdings klare Leitplanken:

• Rollen‑ und Berechtigungskonzepte, die definieren, wer welche Automatisierungen anlegen, freigeben und verändern darf.
• Mindeststandards für Datenqualität, damit generierte Inhalte und Entscheidungen auf verlässlichen Informationen basieren.
• Governance‑Regeln für die Freigabe von Modellen und die Überwachung von Outputs, um Schatten‑Automatisierungen, Sicherheitslücken und widersprüchliche Prozesslogiken zu vermeiden.

Richtig aufgesetzt entsteht ein kontrollierter Rahmen, in dem Fachbereiche schnell experimentieren und produktiv werden können, während zentrale Teams Standards, Compliance und Stabilität der Kernprozesse sichern.

3 . Process Intelligence als Erfolgsfaktor für KI-Implementierung

„Ohne Process Intelligence geht’s nicht!“— diese Aussage gewinnt in Führungsetagen an Gewicht, weil immer klarer wird: KI entfaltet ihren Wert nur dann, wenn sie den Kontext von Geschäftsprozessen wirklich versteht. Process Intelligence verbindet Process‑Mining‑Technologien, Datenintegration und KI‑Analytik, um reale Abläufe transparenter zu machen und Optimierungspotenziale systematisch aufzudecken.

Aktuelle Untersuchungen zeigen, dass eine große Mehrheit der Führungskräfte KI in den kommenden 12 Monaten gezielt zur Verbesserung von Geschäftsprozessen einsetzen will – nicht nur zur punktuellen Automatisierung einzelner Aufgaben. Viele Unternehmen haben jedoch bislang entweder auf klassische RPA‑Automatisierung oder auf isolierte KI‑Use‑Cases gesetzt, ohne die Brücke zur durchgängigen Prozesssicht zu schlagen.

Der eigentliche Wettbewerbsvorteil entsteht dort, wo beide Welten zusammengeführt werden:

• Process Intelligence macht zunächst sichtbar, wie Prozesse tatsächlich laufen, welche Varianten dominieren und wo Engpässe und Rework‑Schleifen auftreten.
• Auf dieser Basis werden Soll‑Prozesse entwickelt, Prioritäten gesetzt und Business Cases quantifiziert.
• Anschließend kommen Automatisierung, KI‑Agents und Generative KI gezielt zum Einsatz, um die identifizierten Hebel umzusetzen.

Unternehmen, die diesen Kreislauf – verstehen, optimieren, automatisieren – konsequent etablieren, berichten von signifikant schnelleren Verbesserungszyklen, höherer Transparenz und einer engeren Verzahnung von Fachbereichen, IT und Data‑Teams. Process Intelligence entwickelt sich damit vom Nischenthema zum strategischen Fundament für skalierbaren KI‑Einsatz.

4. Explainable AI (XAI) gewinnt an Bedeutung

Mit dem EU AI Act und ähnlichen Regulierungen weltweit verschiebt sich der Fokus von „Was ist technisch machbar?“ hin zu „Was ist nachvollziehbar, sicher und rechtlich zulässig?“. Gerade im europäischen Kontext müssen Unternehmen künftig detailliert darlegen können, wie KI‑Modelle zu ihren Entscheidungen gelangen, insbesondere in Hochrisiko‑Anwendungsfeldern.

Explainable AI (XAI) adressiert genau diese Anforderung. Sie stellt Methoden bereit, mit denen sich Entscheidungen von Modellen transparent machen lassen – etwa über Feature‑Wichtungen, visuelle Erklärungen oder natürliche Sprache, die die Hauptgründe für ein Ergebnis beschreibt. Ziel ist, dass Anwenderinnen verstehen können, warum eine Transaktion als auffällig markiert, ein Produktionslauf angepasst oder eine Anfrage priorisiert wurde.

Praktische Projekte zeigen, wie XAI im industriellen Umfeld funktioniert. In der Prozessindustrie werden etwa KI‑Modelle zur Optimierung von Anlagen so erweitert, dass Bedienpersonal Ursachen für empfohlene Stellgrößenänderungen, erkannte Anomalien oder abweichende Muster nachvollziehen kann. Dadurch steigt nicht nur das Vertrauen in die Systeme; es verbessert auch die Zusammenarbeit zwischen Domänenexpertinnen und Data‑Science‑Teams, weil Diskussionen auf einer gemeinsamen Erklärungsebene stattfinden.

Für Unternehmen heißt das:

• Wer KI in sicherheitskritischen, regulierten oder reputationssensiblen Prozessen einsetzt – etwa im Gesundheitswesen, in der Finanzbranche oder im industriellen Betrieb –, muss XAI‑Funktionen von Beginn an mitplanen.
• Dokumentation, Audit‑Trails und Governance‑Prozesse sollten so ausgelegt sein, dass sie Prüfungen durch Aufsichtsbehörden, interne Revision oder Kundinnen standhalten.
• XAI wird zunehmend zum Differenzierungsmerkmal am Markt: Anbieter, die erklärbare Modelle und verständliche Oberflächen liefern, erleichtern Entscheidern den produktiven Einsatz und reduzieren Adoptionshürden.

5. Multimodale AI und Edge Computing als Technologie-Treiber

Multimodale KI‑Systeme können Text, Bilder, Audio und Video in einem Modell verarbeiten und kombinieren – ein Ansatz, der die Interaktion mit KI‑Tools deutlich intuitiver macht. Nutzer können beispielsweise ein Prozessdiagramm hochladen, eine sprachliche Beschreibung ergänzen und per Sprache oder Text Änderungswünsche formulieren, die das System direkt in ein neues Modell oder eine Simulation übersetzt.

Neue Modellgenerationen verarbeiten dabei nicht nur Informationen, sondern erzeugen auch multimediale Outputs: Anleitungen mit erklärenden Grafiken, automatisch kommentierte Dashboards oder Schulungsvideos, die aus Prozessdokumentation generiert werden. Für Operations und Trainingsteams entsteht so ein deutlich effizienterer Weg, Wissen zu aktualisieren und zu verteilen.

Parallel gewinnt Edge Machine Learning an Relevanz. Ein immer größerer Teil der Unternehmensdaten wird direkt dort verarbeitet, wo er entsteht – in Maschinen, Sensoren, Fahrzeugen oder Produktionslinien – statt erst in zentrale Rechenzentren übertragen zu werden. Dadurch sind Entscheidungen mit sehr niedriger Latenz möglich, was insbesondere in zeitkritischen Umgebungen wie Fertigung, Energieversorgung, Gesundheitswesen oder autonomen Systemen entscheidend ist.

Für das Prozessmanagement eröffnet diese Kombination neue Spielräume:

• Prozessdaten aus Anlagen, IoT‑Sensoren oder Shop‑Floor‑Systemen werden lokal vorverarbeitet, Anomalien erkannt und unmittelbar Gegenmaßnahmen ausgelöst.
• Nur verdichtete, relevante Informationen fließen in zentrale Systeme zurück, wo sie in Process‑Intelligence‑Plattformen einfließen und langfristige Optimierungen unterstützen.
• Multimodale Modelle können Datenströme aus Textlog, Bildinspektion und Maschinensignalen zusammenführen, um Qualitätsabweichungen schneller und präziser aufzuspüren.

Praxisnahe Einsatzfelder: Von Qualitätsmanagement bis Industrie

Die größten Effekte dieser Trends zeigen sich dort, wo KI nicht als Technologie‑Experiment, sondern als Baustein klar definierter Use Cases eingesetzt wird. Einige aktuelle Beispiele verdeutlichen die Breite der Anwendungen.

Im Qualitätsmanagement unterstützen KI‑basierte Assistenzsysteme bereits bei der automatischen Erkennung von Abweichungen, etwa durch Bild‑ und Sensordatenanalyse, sowie bei der kontextbezogenen Suche in Dokumentationen und Normen. Mitarbeitende erhalten schnelle Antworten auf Detailfragen, können Prüfprotokolle generieren und Optimierungsvorschläge direkt in ihre Arbeitsabläufe einfließen lassen.

In der Industrie demonstrieren Pilotprojekte, wie Prozessdaten, Edge‑Intelligenz und Explainability zusammenspielen, um komplexe Produktionsschritte zu optimieren. Beispielsweise werden in kontinuierlichen Anlagen Stellgrößen so angepasst, dass Ausbeute und Energieeffizienz steigen, während Bedienpersonal jederzeit nachvollziehen kann, warum das System eine bestimmte Empfehlung ausspricht.

Solche Beispiele machen deutlich: Entscheidend ist weniger, welche konkrete Technologie im Einsatz ist, sondern ob sie klar mit Geschäfts‑ und Prozesszielen verknüpft ist – von Durchsatz und Qualität über Sicherheit und Compliance bis hin zu Kundenzufriedenheit und Nachhaltigkeit.

KI als strategisches Betriebssystem für Prozesse

Die größten Effekte zeigen sich dort, wo KI nicht nur als Technologie-Experiment, sondern als Teil klar definierter Use Cases eingesetzt wird.

• Im Qualitätsmanagement: Unterstützt Microsoft Copilot bereits bei der automatischen Erkennung von Abweichungen, bei kontextbezogener Suche in Dokumentation und bei der datengetriebenen Verbesserung von Arbeitsläufen.
• In der Industrie: liefern Praxisprojekte überzeugende Ergebnisse: ABB demonstrierte in der Bergbauindustrie KI-gestützte Optimierung von Flotationsprozessen, die höhere Harmonisierung und Effizienz ermöglichen.

KI entwickelt sich 2026 vom einzelnen Pilotprojekt zu einem strategischen Betriebssystem für Unternehmensprozesse -- von Agentic ai über Generative KI bis hin zu Process Intelligence, XAI und Edge-basierten Lösungen.

Unternehmen, die jetzt in transparente, gut überwachte und prozessbewusste KI-Lösungen investieren, schaffen die Grundlage für Echtzeit-Effizienzgewinne, geringere Risiken und völlig neue datengetriebene Geschäftsmodelle im Operations- und Prozessmanagement.

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Quellen

Celonis, ‘Ohne Prozessintelligenz kein erfolgreicher KI‑Einsatz: 89 % der Führungskräfte sehen Process Intelligence als Erfolgsfaktor’, Celonis Newsroom, https://www.celonis.com/news/press/celonis-research-unveils-89-percent-of-business-leaders-say-ai-without-process-intelligence-fails-to-deliver-expected-results

McKinsey & Company, ‘The State of AI: Global Survey 2025’, McKinsey Global Institute, https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

European Commission, ‘AI Act – Shaping Europe’s digital future’, European Commission, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai

Artificial Intelligence Act, ‘EU Artificial Intelligence Act – Legal Text and Timeline’, artificialintelligenceact.eu, https://artificialintelligenceact.eu/

ABB, ‘ABB‑driven research project EXPLAIN wins prestigious AI innovation award’, ABB News, https://new.abb.com/news/detail/129143/abb-driven-research-project-explain-wins-prestigious-ai-innovation-award

Microsoft, ‘Sechs KI‑Trends, von denen wir 2025 noch mehr sehen werden’, Microsoft Newsroom Deutschland, https://news.microsoft.com/de-de/sechs-ki-trends-von-denen-wir-2025-noch-mehr-sehen-werden/

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