Die Experimentierphase ist vorbei. Nach zwei Jahren voller Pilotprojekte, Proof-of-Concepts und vorsichtiger Gehversuche wird 2026 zum Jahr der Entscheidung: Künstliche Intelligenz wandert aus isolierten Tools in die Kernarchitektur von Unternehmen – in ERP, CRM, HR-Systeme und Automatisierungslandschaften. Für Entscheider zählt dabei nicht mehr die Frage, ob KI zum Einsatz kommt, sondern wie belastbar sie in Prozesse, Systeme und Governance eingebettet wird. Vier Entwicklungen werden dieses Jahr prägen.
Dialog statt Klickpfade
Formulare ausfüllen, durch Menüs navigieren, Dashboards interpretieren – so wurde Unternehmenssoftware jahrzehntelang bedient. Das ändert sich gerade grundlegend. 2026 etabliert sich über den klassischen Oberflächen eine dialogische Zugriffsschicht: Mitarbeitende und Kunden stellen Fragen in natürlicher Sprache und erwarten direkte Antworten. Marcus Veigel (cynapsis interactive) beobachtet einen fundamentalen Experience Shift: „Menschen suchen nicht mehr – sie erwarten zusammengefasste Antworten.“ Was bei Google und ChatGPT zur Gewohnheit geworden ist, überträgt sich jetzt auf Unternehmensanwendungen.
Das klingt nach Komfortgewinn, stellt Organisationen aber vor handfeste Aufgaben. Wissen muss nicht nur vorhanden, sondern strukturiert und abrufbar sein. Was im ERP geschützt ist, darf im KI-Dialog nicht plötzlich sichtbar werden – Berechtigungskonzepte müssen also für beide Welten gelten. Und jede Antwort braucht eine Spur: Protokollierung wird zum Muss, nicht nur in regulierten Branchen. Der Conversational Layer ist kein nettes Feature, sondern verändert die Anforderungen an Datenarchitektur und Governance grundlegend.
Menschen als letzte Instanz
Je müheloser KI Texte, Analysen und Empfehlungen produziert, desto drängender wird eine unbequeme Frage: Wer prüft das eigentlich? Bernd Korz (alugha) formuliert es zugespitzt: „KI liefert Tempo, aber Relevanz entsteht dort, wo Menschen filtern, korrigieren und freigeben.“ Die Beobachtung dahinter: Rein maschinell erzeugte Inhalte klingen zunehmend gleich. Feeds wirken homogen, Texte austauschbar. Differenzierung entsteht durch menschliche Kuration.
Für Unternehmen bedeutet das einen Umbau von Workflows. Aus Erstellern werden Kuratoren. Neue Rollen wie AI-Editor oder Content Curator entstehen – nicht als Luxus, sondern als Notwendigkeit. Prozesse brauchen klare Quality Gates: Stimmen die Fakten? Passt die Tonalität? Ist das fachlich plausibel? In Dokumenten- und Qualitätsmanagementsystemen werden KI-Ergebnisse künftig versioniert und freigegeben wie andere geschäftskritische Inhalte. Der neue Standard lautet: KI entwirft, Menschen entscheiden.
Ohne saubere Daten keine Automatisierung
Hier liegt der blinde Fleck vieler KI-Initiativen: Agenten und Automatisierungsstrecken funktionieren nur so gut wie die Daten, auf denen sie arbeiten. Sebastian Klumpp (XPLN) sieht das Problem besonders in Commerce- und Warenwirtschaftsprozessen: „Marken kaufen Sichtbarkeit, verlieren aber Conversion, weil Produkte nicht verfügbar sind oder Content lückenhaft bleibt.“ Lückenhafte Stammdaten, inkonsistente Verfügbarkeiten, widersprüchliche Produktinformationen – all das bremst Automatisierung sofort aus.
2026 rückt Datenqualität deshalb vom Randthema zur strategischen Disziplin auf. Verantwortlichkeiten für Golden Records – also eindeutige, qualitätsgesicherte Stammdatensätze – werden klar zugewiesen. Datenpflege ist keine Nebenaufgabe mehr, sondern Teil der Wertschöpfung. Technisch wachsen PIM-, Warenwirtschafts- und ERP-Systeme enger mit Monitoring-Tools zusammen. Statt quartalsweiser Stichproben setzt sich Echtzeit-Überwachung durch: Systeme erkennen Abweichungen automatisch und stoßen Korrekturen an. Wer das ignoriert, investiert in Automatisierung, die nie ihr Potenzial entfaltet.
Schluss mit Silodenken
Marketing optimiert Leads, Vertrieb jagt Abschlüsse, Service misst Tickets – und am Ende wundert sich jeder, warum das Wachstum ausbleibt. Diese Fragmentierung wird 2026 zum echten Wettbewerbsnachteil. Daniel Palm (SUNZINET) bringt es auf den Punkt: „Marketing muss nachweislich Nachfrage schaffen und Abschlüsse stützen – gemessen an Umsatz, Pipeline-Qualität und Gewinn. Das gelingt nur, wenn Marketing und Vertrieb gemeinsam steuern.“
Die Logik von Revenue Operations steht stellvertretend für einen breiteren Shift: Unternehmen lösen sich von isolierten Bereichszielen und messen Erfolg entlang kompletter Wertströme. Statt Lead-Volumen zählt Pipeline-Velocity, statt Kampagnen-ROI der Customer Lifetime Value. Technisch erfordert das eine echte Integration von CRM, ERP, E-Commerce und BI – mit durchgängigen Datenflüssen und einheitlichen Definitionen. Mindestens ebenso wichtig: ein Change-Management, das Zusammenarbeit belohnt statt Bereichsegoismen. Studien beziffern die Kosten von Silodenken auf durchschnittlich zehn Prozent des Umsatzes. Das ist zu viel, um es zu ignorieren.
Drei Fragen für 2026
Wer die kommenden Monate strategisch angehen will, kann sich an drei Leitfragen orientieren: Sind Ihre Daten und Wissensbestände so strukturiert, dass dialogische Systeme sicher darauf zugreifen können? Haben Sie verbindliche Human-Review-Prozesse für KI-Outputs definiert? Und ist Ihre Datenqualität stabil genug, um Automatisierung wirklich zu skalieren?
Unternehmen, die diese Fragen ehrlich beantworten, werden KI 2026 nicht nur schneller nutzen – sondern verlässlicher und nachhaltiger.
