Capgemini hat seine TechnoVision 2026 veröffentlicht. Laut dem Beratungsunternehmen markiert diese einen Wendepunkt. Konkret wurden fünf technologische Entwicklungen identifiziert, die im kommenden Jahr einen neuen Reifegrad erreichen sollen. KI und insbesondere Generative KI wachsen zu strukturbestimmenden Faktoren der Unternehmensarchitektur heran und beeinflussen zunehmend Softwareentwicklung, Cloud-Infrastrukturen und Organisationsmodelle.
"Im vergangenen Jahr prognostizierten die Top 5 Tech Trends von Capgemini den Aufstieg der KI-Robotik – eine Vorhersage, die sich als zutreffend erwiesen hat", erklärt Martina Sennebogen, Vorstandsvorsitzende von Capgemini Österreich. Sie verweist auf entsprechende Marktentwicklungen sowie eigene Initiativen wie das AI Robotics & Experiences Lab. Mit Blick auf 2026 trete KI nun aus der Experimentierphase heraus und erreiche ein neues Stadium: "KI wird zum Rückgrat der Unternehmensarchitektur, prägt den Software-Lifecycle und definiert die Cloud-Nutzung neu." Organisationen strebten danach, "resiliente Interdependenzen" aufzubauen, um zugleich souverän und dennoch offen zu agieren.
- 1. Jahr der Wahrheit für KI
Künstliche Intelligenz bleibt zentrale Technologie des Jahrzehnts, doch geriet der Wertschöpfungsbeitrag bislang ins Hintertreffen gegenüber dem rasanten Investitionstempo. Nach Jahren fragmentierter Pilotversuche setzt sich zunehmend die Erkenntnis durch, dass nicht die Technologie, sondern die unternehmensweite Herangehensweise entscheidend ist. 2026 kündigt sich der Übergang vom Proof-of-Concept zum Proof-of-Impact an, mit Schwerpunkt auf messbaren Ergebnissen, Vertrauen sowie abteilungsübergreifender Zusammenarbeit. Gefordert sind robuste Daten- und Infrastrukturökosysteme sowie eine tragfähige "Human-AI-Chemistry".
Warum das relevant ist: Nach einer Phase des Hypes wird 2026 ein Jahr substanzieller Fortschritte erwartet, getragen von Investitionen in Datenqualität, Infrastruktur und einer engeren Verzahnung von Mensch und KI.
Softwareentwicklung verändert sich grundlegend: KI übernimmt zunehmend Aufgaben, die bislang manuell ausgeführt wurden. Entwickler:innen definieren künftig primär Ziele und Anforderungen, während KI die notwendigen Komponenten generiert und pflegt. Entwicklungszyklen verkürzen sich, Qualität und Konsistenz steigen – vorausgesetzt, Governance und Kontrolle schützen vor Halluzinationen, Sicherheitsrisiken und Fehlern. Unternehmen bewegen sich in Richtung "AI-Native"-Architekturen, die technische Souveränität erhöhen und Abhängigkeiten von Software-as-a-Service-Anbietern reduzieren.
Warum das relevant ist: Rollenbilder in der Softwareentwicklung verschieben sich. Gefragt sind Systemdenken, die Orchestrierung von KI-Agenten und das Management autonomer Toolchains.
- 3. Cloud 3.0: Mischung als Prinzip
Cloud-Technologie tritt in eine neue Entwicklungsphase ein: Hybrid-, Private- und Multi-Cloud-Umgebungen sowie souveräne Architekturen werden zu zentralen Bestandteilen moderner IT-Landschaften. KI-Workloads verlangen skalierbare, latenzarme Systeme, die Edge und Cloud intelligent verbinden – Anforderungen, die Public-Cloud-Modelle allein nicht erfüllen können. Geopolitische Unsicherheit sowie großflächige Ausfälle beschleunigen die Diversifizierung. Unternehmen gestalten ihre Architekturen entlang von Performance, Portabilität, Souveränität und strategischer Autonomie neu.
Warum das relevant ist: Cloud 3.0 erweitert die Handlungsspielräume der Organisationen, erhöht aber gleichzeitig die Komplexität. Damit steigt der Druck auf Anbieter, Interoperabilität über mehrere Plattformen hinweg sicherzustellen. Unternehmen brauchen passende Kompetenzen, agile Steuerungsmechanismen und ein adaptives Mindset.
- 4. Intelligente Betriebsmodelle
Unternehmenssysteme entwickeln sich von statischen Datensammlern zu dynamischen Motoren intelligenter Prozesse. Geschäftsprozesse rücken 2026 stärker ins Zentrum, unterstützt durch agentische Systeme, die Abläufe kontinuierlich optimieren und anpassen können. KI-Agenten übernehmen in Kernbereichen wie Finanzen, Lieferketten, HR oder Kundenservice zunehmend die Überwachung und Steuerung, während Menschen kontrollierend eingreifen. Kontrolle wird damit zum zentralen Designprinzip.
Warum das relevant ist: Der Schritt von punktuellen Automatisierungen hin zu Ende-zu-Ende-Prozessketten beginnt. Entscheidend sind Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit der KI-Agenten sowie eine funktionierende Zusammenarbeit von Mensch und Maschine.
- 5. Paradoxon der Tech-Souveränität
Technologische Souveränität gewinnt vor dem Hintergrund geopolitischer Spannungen an strategischer Bedeutung. Vollständige Unabhängigkeit bleibt jedoch illusorisch, weshalb der Fokus auf "resilienter Interdependenz" liegt: Risikoarmut und selektive Kontrolle über kritische Technologien, ohne die globale Vernetzung aufzugeben. Souveräne Multi-Cloud-Lösungen, regionale KI-Modelle, offene Plattformen und neue Chip-Ökosysteme werden wichtiger.
Warum das relevant ist: 2026 intensiviert sich der Wettbewerb um Kontrolle über digitale Wertschöpfungsketten – von Halbleitern über Datenmanagement bis zu KI-Modellen. Unternehmen müssen ihre Strategien in Bezug auf Resilienz und Risikomanagement entsprechend anpassen.
www.capgemini.com
>
Kommentar veröffentlichen