KI ist nicht das Problem. Unternehmen sind es. Die Deloitte Tech Trends 2026 bringen das voll auf den Punkt.
Die Studie sagt im Kern: KI ist technisch „gut genug“ – der Engpass ist jetzt die Umsetzung im Unternehmen. Fünf Trends rahmen das:
– KI wird physisch (Robotik/Autonomie),
– Agenten sollen Arbeit übernehmen,
– die Infrastrukturfrage eskaliert (Inference wird billiger, Nutzung explodiert),
– Tech-Organisationen müssen „AI-native“ neu gebaut werden, und
– Security wird zur Dauerbaustelle, weil KI gleichzeitig Angriff und Abwehr verstärkt.
Der strategisch spannendste Punkt ist der Perspektivwechsel: nicht automatisieren, sondern Arbeit neu designen.
Viele Agenten-Piloten scheitern nicht am Modell, sondern daran, dass Unternehmen kaputte Prozesse nur schneller machen.
Agenten sind dabei weniger ein Feature als eine „digitale Workforce“: Man braucht klare Autonomie-Stufen, Verantwortlichkeiten für Exceptions, laufendes Monitoring, und ja – im Prinzip HR/Controlling-Mechaniken für Agenten (Lifecycle, Performance, Kostensteuerung). Sonst entstehen „Workslop“ (mehr statt weniger Arbeit) und teure Agenten-Dauerschleifen.
Dazu kommen drei klassische Skalierungsbremsen, die jetzt härter zuschlagen:
– Legacy-Integration,
– Datenauffindbarkeit/Kontext (Enterprise Search/Indexing statt nur Warehouse-Denke) und
– Governance, die Geschwindigkeit nicht abwürgen darf.
Parallel wird Infrastruktur zur Managementfrage: Wenn Produktion groß wird, kann Cloud-only finanziell brutal werden – deshalb wird Hybrid-Compute (Cloud + On-Prem + Edge) als strategischer Hebel beschrieben, allerdings mit mehr Komplexität, die man durch Plattform-/Abstraktionslayer beherrschen muss.
„The great rebuild“ ist die organisatorische Konsequenz daraus: Tech wird vom Servicebereich zur strategischen Produktmaschine.
Mehr Product Thinking statt Projektdenken, eingebettete Governance, starke Messbarkeit/Observability, und eine Führungskonstellation, in der CIO/CFO/Strategie gemeinsam Outcomes und ROI treiben.
Kurz: Wer 2026 mit KI gewinnen will, braucht weniger Tool-Euphorie und mehr Operating Model, Prozessdesign und Steuerungsfähigkeit – sonst bleibt es beim hübschen Pilotfriedhof.
