Innovation in Höchstgeschwindigkeit: die Gartner Technologie-Trends 2026

2026 wird im Hinblick auf die Technologie ein besonderes Jahr, das von Disruption und Innovationen in unnachahmlicher Geschwindigkeit geprägt sein wird. So lautet zumindest die Prognose der Analysten von Gartner. Die 10 strategischen Technologie-Trends 2026 bieten Unternehmen das Potenzial, Innovationen voranzutreiben, ihre Widerstandsfähigkeit zu stärken und das Vertrauen in eine KI-gestützte, hochgradig vernetzte Welt zu steigern.

Thematisch reicht das Spektrum von der Etablierung einer sicheren und skalierbaren digitalen Basis über die Orchestrierung verschiedener Technologien bis hin zur Schaffung von proaktiver Sicherheit, Governance und digitaler Identität. Den Unternehmen, die sich auf die neuen Technologien einlassen, eröffnet sich die Chance, ihre Branche für die kommenden Jahrzehnte zu prägen und die Business-Transformation massiv zu beschleunigen.

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Trend #1: AI-Native Development Platforms

Künstliche Intelligenz verändert die Software-Entwicklung grundlegend. Mithilfe von generativer KI sind AI-Native Development Platforms in der Lage, Software schneller und einfacher als jemals zuvor zu erstellen und die Produktivität zu steigern. Umfassende technische Kenntnisse sind für die Software-Entwicklung nicht mehr zwingend erforderlich. Darüber hinaus lassen sich Kosten einsparen, da kleine, agile Teams mit KI-Unterstützung eine beträchtliche Zahl von Anwendungen in kurzer Zeit erstellen können. Große Software-Engineering-Teams sind nicht mehr erforderlich.

Trend #2: AI Super Computing Platforms

AI Super Computing Platforms kombinieren Hochleistungsrechner, spezialisierte Prozessoren und skalierbare Architekturen, um besonders datenintensive Workloads problemlos bewältigen zu können. Die enormen Rechenleistungen sind die Voraussetzung dafür, fortschrittliche KI-Modelle zu trainieren und zu betreiben. Performance, Effizienz und Innovationen erreichen damit ein neues Level. Die steigende Nachfrage nach AI Super Computing Platforms resultiert vor allem aus der Entstehung immer komplexerer KI-Modelle, denen herkömmliche Infrastrukturen nicht mehr gewachsen sind.

Trend #3: Confidential Computing

Strenge Datenschutzgesetze, rigide Vorschriften zur Datenlokalisierung und der rasant steigende Einsatz von künstlicher Intelligenz erfordern einen wirksamen Schutz der verwendeten Daten. Confidential Computing schafft die Grundlage für sichere Cloud-Strategien und stellt Compliance für sensible Workloads her. Mithilfe von hardwarebasierten Trusted Execution Environments (TEEs) werden Daten während ihrer Verarbeitung geschützt und ein unbefugter Zugriff wird strikt unterbunden.

Trend #4: Multiagent Systems (MAS)

Unter Multiagent Systems (MAS) versteht Gartner die Sammlung spezialisierter KI-Agenten, die miteinander interagieren und zusammenarbeiten, um komplexe Arbeitsabläufe auszuführen. Indem jeder Agent eine bestimmte Aufgabe übernimmt, verbessern MAS die Effizienz und die Skalierbarkeit im Vergleich zu monolithischen KI-Lösungen. Während singuläre KI-Agenten bei mehrstufigen Prozessen an ihre Grenzen gelangen, ermöglichen MAS eine modulare Automatisierung und eine plattformübergreifende Integration.

Trend #5: Domain-Specific Language Models (DSLMs)

Eine der größten Herausforderungen für Unternehmen im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz ist es, einen messbaren geschäftlichen Mehrwert aus dem KI-Einsatz zu generieren. Diesbezüglich bieten Domain-Specific Language Models (DSLMs) enormes Potenzial. Es handelt sich hierbei um KI-Modelle, die auf spezielle Datensätzen für bestimmte Branchen, Funktionen oder Prozesse trainiert werden und eine höhere Genauigkeit und Compliance erreichen als generische Large Language Models (LLMs). Gartner geht davon aus, dass bis 2028 rund 60 % der in den Unternehmen zum Einsatz kommenden KI-Modelle domänenspezifisch sein werden.

Trend #6: Physical AI

Physical AI bringt Intelligenz in die reale Welt – durch Roboter, Drohnen, Fahrzeuge und intelligente Geräte, die wahrnehmen, entscheiden und handeln. Diese Systeme kombinieren Sensoren, Aktoren und KI-Modelle, um physische Aufgaben zu automatisieren. Unternehmen profitieren davon, dass sie die Produktivität digitaler KI künftig auch in physischen Umgebungen nutzen können.

Trend #7: Preemptive Cybersecurity

Im KI-Zeitalter werden auch die Cyber-Bedrohungen immer ausgeklügelter und nehmen exponentiell zu. Vor allem Netzwerke, Anwendungen und IoT-Systeme geraten ins Visier. Preemptive Cybersecurity (PCS) geht über herkömmliche Erkennungs- und Reaktionsmaßnahmen hinaus, indem sie fortschrittliche KI-gestützte Techniken nutzt, um Cyberangriffe vorherzusehen, zu unterbinden und zu neutralisieren, bevor sie stattfinden. Laut Gartner-Prognose werden Technologieprodukte ohne PCS ihre Marktrelevanz bis 2029 verlieren, da proaktive Abwehrmaßnahmen zur gängigen Anforderung werden.

Trend #8: Digital Provenance

Unternehmen sehen sich zunehmend Risiken durch Code-Manipulationen, aufgegebene Open-Source-Projekte und Desinformationen, die auf Deepfakes basieren, ausgesetzt. Digital Provenance dient dazu, die Herkunft, den Besitz und die Integrität von Software, Daten, Medien und Prozessen zu überprüfen. Der digitale Herkunftsnachweis erfolgt mithilfe von Tools wie Stücklisten, Beglaubigungsdatenbanken und Wasserzeichen. Digital Provenance schafft Transparenz und etabliert Vertrauen in Systeme, die auf Komponenten von Drittanbietern und auf KI-generierten Inhalten basieren.

Trend #9: AI Security Platforms

Da die Einführung von KI immer schneller und umfassender voranschreitet, reichen herkömmliche Sicherheitstools nicht mehr aus, um KI-basierte Anwendungen und Prozesse zu schützen. AI Security Platforms sichern die KI-Investitionen von Unternehmen und schützen sowohl KI-Dienste von Drittanbietern als auch unternehmenseigene KI-Anwendungen. Dabei ist gerade auch der Schutz vor KI-spezifischen Risiken wie Prompt Injection, bösartigen Handlungen von KI-Agenten und Datenlecks gewährleistet.

Trend #10: Geopatriation

Geopolitische Spannungen und regulatorische Auflagen führen dazu, dass immer mehr Unternehmen ihre Cloud-Strategie im Hinblick auf potenzielle Abhängigkeiten von den Anbietern überprüfen und neu bewerten. Geopatriation bezeichnet die Verlagerung von Daten und Anwendungen aus globalen Hyperscaler-Clouds in souveräne oder lokale Umgebungen – mit dem Ziel, die geopolitischen Risiken für das eigene Unternehmen zu reduzieren.