Wir befinden uns erst wenige Wochen im Jahr 2026, und die Diskussion um KI verändert sich bereits. Im Mittelpunkt stehen nicht mehr aufsehenerregende Demos oder spekulative Versprechen, sondern Systeme, die in der Produktion echte Ergebnisse liefern – in großem Umfang und mit nachhaltiger Wirtschaftlichkeit. Um einen Eindruck davon zu bekommen, was als Nächstes kommt, haben wir mit Investoren und operativen Experten aus dem gesamten Battery-Team darüber gesprochen, welche Veränderungen ihrer Meinung nach das kommende Jahr prägen werden.

Ihre Prognosen deuten auf eine pragmatischere Phase des KI-Zyklus hin. Agentische Systeme werden sich weiterentwickeln, aber nicht immer so, wie es der Hype vermuten lässt. Persistentes Gedächtnis, systemweites Denken und kontinuierliches Lernen in der Produktion werden die Art und Weise, wie Software entwickelt und genutzt wird, grundlegend verändern. Gleichzeitig werden sich Unternehmen mit Kosten, Dateneigentum und Leistung auseinandersetzen müssen, was zu einem erneuten Interesse an Open-Source-Modellen, Selbsthosting und Infrastruktur als Quelle dauerhafter Differenzierung führen wird. Nachfolgend ein Überblick darüber, was wir für das Jahr 2026 erwarten.

I. KI in der Produktion

„In den Anfängen agentenbasierter Anwendungen dominierten Such- und Codierungsanwendungsfälle. 2026 wird die Ausweitung von agentenbasierter KI in Unternehmen und die Verbreitung von Markteintritts-Anwendungsfällen mit sich bringen, die auf effektive Kundengewinnung und effiziente Vertriebsprozesse abzielen.“ — Dharmesh Thakker, General Partner (LinkedIn)

„Ineffizienzen bei der Nachfragegenerierung, der Kundengewinnung und der Vertriebsabwicklung haben dazu geführt, dass der Anteil von Vertrieb und Marketing am Gesamtumsatz in vielen Branchen gestiegen ist.“ Agentische KI-Systeme wie Clay, Unify*, Gong*, Apollo*, 1Mind* und andere erzielen eine hohe Effizienz und Genauigkeit bei der Ansprache spezifischer Käufer durch personalisierte Nachrichten und optimierten Verkauf. Wir gehen davon aus, dass zukunftsorientierte Technologieunternehmen diese Ansätze im Jahr 2026 in großem Umfang anwenden werden und dass sich ein neuer Go-to-Market-Stack herausbilden wird, der SaaS-Giganten wie Salesforce und Marketo herausfordern könnte.“

„Die neue, primäre Sprache für das Schreiben von Software-Skripten werden englischsprachige Aufgabenstellungen für LLM-Studierende sein.“— Max Schireson, Operating Partner (LinkedIn)

„Das ist eine gute und eine schlechte Nachricht zugleich: Es ist viel einfacher, Code zu schreiben… aber woher sollen wir bloß wissen, ob er richtig funktioniert?“ Wir beginnen langsam, darüber nachzudenken, wie Produktdefinition, Codierung und Tests zusammenwirken, um nicht nur mehr Software, sondern nützliche und korrekte Software zu erstellen.“

„Bis Ende 2026 müssen KI-Codierungswerkzeuge den Schritt von der reinen Codierung von Funktionen hin zur Entwicklung von Software vollziehen, die die übergeordnete Software, Systeme und Infrastruktur berücksichtigt – andernfalls riskieren sie, an ihre Grenzen hinsichtlich ihrer Nützlichkeit zu stoßen.“ — Scott Goering, Business Development Partner (LinkedIn)

„Systemverständnis und -logik sind entscheidend: Die Tools müssen mit den Kernprodukt-Codebasen (von denen viele jahrzehntealte Legacy-Systeme sind) arbeiten und Systembeschränkungen sowie reale Betriebsbedingungen berücksichtigen, bevor ressourcenintensive Operationen ausgeführt werden.“

„Die ausschließlich durch Agenten erzeugte Wärme wird die UI-basierte S kühlen.„aaS wird wieder an Beliebtheit gewinnen.“ — Mikey Hoeksema, Principal (LinkedIn)

“As enterprises hit reliability, governance and change-management limits, agents sold as pure automations will lose appeal relative to AI embedded in familiar workflows. Durable companies will look more like SaaS companies of old with AI superpowers than collections of loosely orchestrated agents.”

„Wenn Programmierassistenten der bahnbrechende Anwendungsfall für KI in Unternehmen im letzten Zyklus waren, wird 2026 dem Backoffice gehören.“ — Sudhee Chilappagari, Principal (LinkedIn)

„In den Bereichen Personalwesen, Finanzen, IT, Beschaffung, Recht und Lieferkette sind die Teams chronisch unterbesetzt und unter sich wiederholenden, regellastigen Arbeitsabläufen begraben.“ Dies ist ein fruchtbarer Boden für agentenbasierte KI.

Wir erwarten, dass KI-Agenten Arbeitsabläufe wie Kreditoren- und Debitorenbuchhaltung, Zahlungseingangsbuchung, Bearbeitung von IT-Support-Tickets, Lieferantenintegration, Vertragsprüfung und Beschaffungsverhandlungen übernehmen werden. Diese Aufgaben sind so strukturiert, dass sie automatisiert werden können, aber gleichzeitig komplex genug, um von Schlussfolgerungsmodellen zu profitieren, die den Kontext interpretieren, Ausnahmen behandeln und im Laufe der Zeit lernen können. Genauso wichtig ist, dass der ROI außergewöhnlich klar ist. In diesem Jahr wird KI still und leise – und entscheidend – das operative Rückgrat des modernen Unternehmens bilden.“ 

II. Marktdynamik und wirtschaftliche Veränderungen

„Die IPO-Märkte haben sich geöffnet, aber der Jahrgang 2025 hat größtenteils unterdurchschnittlich abgeschnitten.“ 2026 markiert den Beginn des Börsengangs von Unternehmen mit einem Unternehmenswert von über 100 Milliarden US-Dollar und bietet institutionellen Anlegern die Möglichkeit, sich an einer neuen Gruppe jenseits der überbewerteten „Magnificent Seven“ zu beteiligen.“ — Dharmesh Thakker, General Partner (LinkedIn)

„Im Jahr 2026 werden Datenbarrieren Realität, da Anwendungsunternehmen zunehmend Open-Weight-Modelle mit proprietären Daten nachtrainieren.“ — Jason Mendel, Vice President (LinkedIn)

„Infrastrukturentscheidungen werden die Produktdifferenzierung vorantreiben, wobei Feinabstimmung und bestärkendes Lernen es Unternehmen ermöglichen, Standardmodelle an ihre spezifischen Bereiche und Arbeitsabläufe anzupassen.“ Anstatt Trainingsläufe in Batches durchzuführen, lernen die Agenten kontinuierlich aus neuen Daten, wodurch geschlossene Systeme entstehen, die sich im Produktivbetrieb weiterentwickeln und mit der Zeit verbessern.“

„Abnehmende Erträge bei der Skalierung von Schulungen werden Innovationen in unterschiedlichen Modellarchitekturen anstoßen und neuen Marktteilnehmern die Möglichkeit eröffnen, im Wettbewerb mit den derzeitigen, hochkapitalisierten Marktführern über Kosten und spezialisierte Argumentation zu konkurrieren.“ — Marcus Ryu, General Partner ( LinkedIn)

„Wenn es 2024 um Experimente mit KI ging und 2025 um die Markteinführung, dann wird es 2026 darum gehen, die Rentabilität sicherzustellen.“— Sudhee Chilappagari, Principal (LinkedIn)

„Da KI sich von einer Neuheit zu einer Notwendigkeit entwickelt, erwarten wir eine entscheidende Verlagerung hin zu Open-Source- und selbstgehosteten Modellen, da Unternehmen versuchen, die Kontrolle über drei Dinge zurückzugewinnen, die heute den ROI von KI bestimmen: Daten, Kosten und Leistung.“

Beim Self-Hosting geht es nicht mehr nur um Datenschutz oder Compliance. Es geht darum, Modelle auf spezifische Arbeitsabläufe abzustimmen, die Inferenzkosten zu senken und die Belastung durch die Abrechnung pro Aufruf in großem Umfang zu vermeiden. Mit zunehmender Reife der Tools für Deployment, Orchestrierung und Observability wird das Ausführen eigener Modelle von einer Option, die „nur wenigen Infrastruktur-Experten vorbehalten ist“, zu einer gängigen Architekturoption werden. Die Gewinner im Jahr 2026 werden nicht die Teams mit den spektakulärsten Demos sein. Sie werden diejenigen sein, die agentenbasierte Systeme nachhaltig skalieren können – ohne dabei ihre Gewinnmargen zu gefährden oder ihre wertvollsten Daten preiszugeben.“

„Die KI-Branche erkennt endlich, dass KI nicht ‚erwachsen‘ wird, indem man einfach immer größere Modelle mit mehr Daten trainiert und dafür Geld in die Tasche steckt.“ — Max Schireson, Operating Partner (LinkedIn)

III. Neue Technologien und neue Horizonte

„Sprach- und Video-KI wird uns weiterhin verblüffen und viele horizontale Bereiche wie physische Sicherheit, Contact Center, Einzelhandel und industrielle Abläufe sowie Datenerfassung transformieren.“ Agentic AI wird zwar weiterhin hinter seinem Versprechen zurückbleiben, alle digitalen Arbeitsprozesse zu automatisieren, aber durch bessere Integrationen in Unternehmenssysteme stetig nützlicher werden.“ — Marcus Ryu, General Partner (LinkedIn)

„Open-Source- und Open-Weights-Modelle wie Reflection*, Llama und Mistral aus den USA und Europa werden im Jahr 2026 eine praktikable Alternative zu chinesischen Modellen darstellen.“ — Dharmesh Thakker, General Partner (LinkedIn)

„In Kombination mit Datenplattformanbietern wie Databricks*, die agentenbasierte Bausteine und Reinforcement Learning bereitstellen, werden Unternehmen feinabgestimmte agentenbasierte Anwendungen entwickeln, die ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.“

„Ich sehe das Jahr 2026 als das Jahr, in dem sich KI von der Maximierung von Benchmark-Leistungen hin zu einem echten Teammitglied am Arbeitsplatz entwickelt.“— Brandon Gleklen, Principal (LinkedIn)

„Ein großer Teil dieses Wandels wird durch Fortschritte im Bereich des Speichers bedingt sein, aber zwei weniger diskutierte Faktoren werden genauso wichtig sein: die Integration von KI in Kollaborationssysteme (wie z. B. die Teilnahme an einem Zoom-Anruf, das Sprechen nur bei Bedarf, die Bildschirmfreigabe) und Verbesserungen der KI-Persönlichkeit, die die Zusammenarbeit mit KI-Kollegen wirklich angenehm machen.“ „Persönlichkeitsingenieur“ wird sich als Berufsbezeichnung in KI-Unternehmen etablieren.“

„Im Jahr 2026 werden sich KI-Systeme von den heutigen zustandslosen, auf Eingabeaufforderungen basierenden Modellen hin zu Architekturen entwickeln, die Erfahrungen durch persistenten Zustand, Online-Anpassung und Intentionenerkennung verinnerlichen.“ — Lior Mallul, Principal (LinkedIn)

„Da die Orchestrierung vom Benutzer-Workflow auf die Modell- und Produktebene verlagert wird, wird die Software um kontinuierliches Lernen und nicht um diskrete Interaktionen herum neu aufgebaut.“ Das Ergebnis ist ein Plattform-Reset sowohl im Unternehmens- als auch im Verbrauchermarkt, wobei Systeme, die im Produktivbetrieb lernen, einen Mehrwert erhalten.“

„Die Einführung von KI-gestützten Werkzeugen für kontinuierliches Testen und Validieren im Verteidigungsbereich wird sich im Jahr 2026 von einer Randerscheinung zu einem missionskritischen Faktor entwickeln, da das US-Verteidigungsministerium von unserer Verteidigungsindustrie schnellere Entwicklungs- und Iterationszyklen fordert – wodurch eine neue Klasse wiederholbarer, zertifizierbarer, datenorientierter Plattformen als investierbare Verteidigungsinfrastruktur erschlossen wird.“ — Aaron Neil, Vice President (LinkedIn)