Pure Storage benennt kommende KI-Trends – Kooperation von Menschen und intelligenten Maschinen

(Auszug aus der Pressemitteilung)

Die Experten von Pure Storage sind zuversichtlich: 2026 wird KI nicht mehr nur eine beeindruckende Demo-Anwendung sein, sondern ein neues Betriebsmodell für die Arbeitsweise. Die Frage lautet dann nicht mehr „Was ist möglich?“, sondern „Was ist nachhaltig, verantwortungsbewusst und wie können Menschen und Maschinen am effizientesten zusammenarbeiten?“

KI wird rechenschaftspflichtig

Ein Thema sollte in der Tech-Branche viel öfter im Mittelpunkt stehen: Verantwortungsbewusstsein. KI wird verantwortlich sein für Ergebnisse, Vertrauen, Macht und die menschlichen Systeme, in die wir sie integrieren. Die folgenden Thesen sind keine Prognosen für „neue Technologien“. Es handelt sich um Erwartungen zur betrieblichen Realität mit präskriptiven Leitlinien dazu, wie Führungskräfte echte transformative Veränderungen vorantreiben können. Unternehmen haben kein Problem mit der „KI-Fähigkeit“, sie haben ein Problem mit der „KI-Industrialisierung“.

Erwartete Entwicklungen

1. Copiloten entwickeln sich zu Prozessverantwortlichen

Unternehmen stellen den Einsatz von „KI-Assistenten” ein und beginnen mit der „Agentisierung” von Prozessen. Die Wirkung steigt nicht durch den Einsatz weiterer Tools, sondern, indem Unternehmen den Workflow übernehmen und optimieren. Die Wertemessgröße ändert sich – von Funktionen zu Workflows, von Output zu Ergebnissen und von Wow-Effekten zu Wiederholbarkeit.

Im Jahr 2026 werden Agenten beginnen, Verantwortung für End-to-End-Workflows zu übernehmen, wie z. B. die Triage und Weiterleitung von Vorfällen, die Durchführung von Verlängerungen, Ausnahmen bei der Beschaffung, die Einbindung von Kunden und Ausnahmen bei der Angebotserstellung. Hier kommt aber die entscheidende Veränderung: Jeder Prozessagent benötigt weiterhin einen verantwortlichen menschlichen Eigentümer: keinen „Prompt-Eigentümer”, keinen „Tool-Administrator”, sondern einen tatsächlichen Betreiber, der für das Geschäftsergebnis verantwortlich ist.

Führungskräfte sollten einen Workflow aussuchen, bei dem es offensichtlich Reibungsverluste gibt und diesen instrumentieren. Es empfiehlt sich, eine Basislinie festzulegen und dann die KI unter strenger menschlicher Aufsicht laufen zu lassen.

2. Verifizierung wird zur neuen Herausforderung: „Zeit zum Vertrauen” ersetzt „Zeit zum Antworten”

Unternehmen werden Verifizierungs-Stacks aufbauen, um die KI „ehrlich zu halten“, insbesondere Grounding und Zitierung, Bewertungssuiten, Herkunft, Drift-Erkennung, Prüfpfade sowie Rollback- und Wiederholungsfunktionen. Eines ist schmerzlich offensichtlich geworden: Das Modell ist nur eine Komponente. Der Unterschied liegt im System drum herum – und dieses System ist eine Vertrauensmaschine. In einer Welt mit unendlichen Antworten ist Vertrauen die einzige echte Einschränkung.

Über die Zeit bis zum ersten Token hinaus sollten Führungskräfte beginnen, die Zeit bis zum Vertrauen zu messen: Wie lange dauert es von der Datenerstellung bis zur sicheren Entscheidung? Wie oft überschreiben Menschen das System? Wie schnell können wir Abweichungen erkennen und beheben?

3. Energieknappheit wird eine neue KI-Ökonomie vorantreiben

Im Jahr 2026 werden ernsthafte KI-Programme die Stückkosten wie ein Geschäftssystem verwalten. Beim Energieproblem der KI ist die zugrundeliegende Wahrheit einfach: KI kollidiert mit der Physik. Und die Physik kümmert sich nicht um die Roadmap von Unternehmen. KI läuft nicht nur mit Tokens. Sie läuft mit Watt, Dollar und Geduld. Das bedeutet Kosten pro Workflow, Kosten pro richtiger Entscheidung, Auslastung und Leerlaufzeit sowie steigender Energieverbrauch pro Ergebnis.

Die Gewinner werden lernen, drei Dinge gut zu machen:

1. Richtige Größe: Einsatz des kleinsten Modells, das die Aufgabe zuverlässig erfüllen kann.
2. Wiederverwendung: Caching, Abruf und Reduzierung redundanter Inferenz.
3. Intelligente Planung: Energiebewusstsein und Kostenarbitrage.

Unternehmen kein Dashboard für die „AI Unit Economics“ haben, führen sie kein Programm durch – sie finanzieren Experimente.

4. Daten sind nicht mehr nur ein „Vermögenswert“, sondern entwickeln sich zu einer Lieferkette

Innovative Unternehmen verwalten Daten wie eine Produktionsstätte mit definierten Eingaben, Qualitätskontrollen, Herkunftsnachweis, Verpackung (Datenprodukte), SLAs/SLOs und Rückrufmöglichkeiten, wenn etwas schiefgeht. Daten-Governance ist jedoch kein Dokument. Es ist ein Betriebsmodell, denn KI zwingt Unternehmen zu einer brutalen Frage: Wenn wir etwas trainiert haben, das wir nicht hätten trainieren sollen, können wir es dann entfernen, nachweisen, dass wir es entfernt haben, und sicher neu starten? Wenn Unternehmen diese Frage nicht beantworten können, haben sie keine Governance.

Führungskräfte sollten die fünf wichtigsten „Entscheidungsdatensätze” des Unternehmens auswählen und Verantwortliche zuweisen. Dann gilt es, Metriken für Aktualität und Qualität zu definieren und die Herkunftspflicht zur Pflicht zu machen. Das Unternehmen muss selbst für diese Standards verantwortlich sein.

5. „Relevanz hat eine Halbwertszeit” wird zur Strategie – nicht zum Slogan

2026 bauen Unternehmen Relevanz-Engines auf: Das bedeutet kontinuierliche Fundierung und Aktualisierung von Inhalten und Kontext, kuratiertes Expertenwissen als „hochproteinhaltiges Signal” und „Push”-Intelligenz, die sich zeigt, bevor die Frage gestellt wird.

Die Relevanz von Modellen nimmt schneller ab, als die meisten Systeme aktualisiert werden: Märkte bewegen sich. Vorschriften ändern sich. Produkte werden auf den Markt gebracht. Bedrohungslandschaften verändern sich. Viele KI-Systeme in Unternehmen verhalten sich jedoch immer noch so, als wäre gestern gut genug. Geschwindigkeit ohne Aktualität ist nur ein schnellerer Weg, um falsch zu liegen. Die Gewinner werden nicht nur „über Wissen verfügen“. Sie werden über aktuelles Wissen verfügen, das zum Zeitpunkt der Ausführung bereitgestellt wird.

Es gilt jetzt, Aktualität wie einen erstklassigen KPI zu betrachten und sicherzustellen, dass die Datenpipeline des Unternehmens so aufgebaut und ausgestattet ist, dass sie zeitnah aktualisiert werden kann. Wenn die Entscheidungsmaschine des Unternehmens auf veralteten Informationen basiert, laufen Entscheider schneller auf die falsche Schlussfolgerung zu.

6. Die Plattform-Denkweise wird zu einer Führungsaufgabe

2026 wird die Komplexität der Infrastruktur bestraft und Plattformen werden belohnt, die durch Automatisierung und Orchestrierung Reibungsverluste beseitigen. Dies gilt insbesondere durch weniger Schnittstellen, einheitliche Richtlinien über alle Umgebungen hinweg, Automatisierung, die den Arbeitsaufwand reduziert, und operative Einfachheit, die es Teams ermöglicht, schnell zu handeln, ohne etwas zu beschädigen.

Tool-Wildwuchs, Integrationsaltlasten, instabile Upgrades, manuelle Übergaben, „Snowflake-Umgebungen“ – das sind nicht mehr nur IT-Probleme. Sie verlangsamen direkt die Einführung von KI, die Governance, die Sicherheitslage und die Geschäftsgeschwindigkeit. Reibungspunkte sind heute ein strategischer Nachteil.

Jede Nahtstelle im Stack eines Unternehmens wirkt sich als Hemmnis auf dessen Geschäftstätigkeit aus.
Führungskräfte sollten „Reibungsmetriken” so verfolgen, wie Unternehmen die Betriebszeit verfolgen: durchschnittliche Zeit bis zur Bereitstellung einer Arbeitslast, Anzahl der Übergaben pro Vorfall, Zeit bis zum Patchen/Upgrade, Anzahl der für eine Änderung erforderlichen Tools und personeller Betriebsaufwand pro Million Token. Wenn diese Zahlen nicht mit der traditionellen Betriebsumgebung eines Unternehmens übereinstimmen, ist seine „Transformation” nur ein neuer Aufwand.

7. Synthetische Medien machen die „Marke” zu einem Sicherheitsbereich

Im Jahr 2026 wird die Authentizität von Inhalten zu einer Kontrolle, die sich auf Herkunftskennzeichnung, Genehmigungsworkflows, Aufbewahrung und Rückverfolgbarkeit sowie forensische Bereitschaft bezieht. Wenn Videos schnell, billig und reichlich verfügbar sind, wird ihre Authentizität fragwürdig, ihre Herkunft muss nachgewiesen werden und Betrug wird skalierbar. Wenn jeder alles fälschen kann, ist Authentizität nicht mehr nur eine Frage des Marketings, sondern auch der Sicherheit.

Cybersicherheit wird zu etwas Größerem: „Wahrheitssicherheit“, die nicht nur Systeme und Daten schützt, sondern auch die Integrität der Informationen, die für das Vertrauen in Unternehmen entscheidend ist. Die Authentizität von Inhalten gilt es daher als Sicherheitskontrolle zu behandeln, denn genau das ist sie.

8. Cyber-Resilienz entwickelt sich zu einem SLO auf C-Level

Im Jahr 2026 entwickelt sich Resilienz zu einer Kennzahl für die oberste Führungsebene: Validierte und bestätigte Wiederherstellungszeitziele, unveränderliche Strategien, die gegen externe Bedrohungen getestet werden und Wiederherstellungsübungen entwickeln sich weiter. Sie umfassen nun auch Szenarien aus dem KI-Zeitalter (vergiftete Wissensdatenbanken, Code-Injektion, manipulierte Daten, manipulierte Entscheidungs-Pipelines).

Wenn Unternehmen jemals einen Sicherheitsvorfall erlebt haben, wissen sie, dass in diesem Moment alles klar wird: Es geht nicht darum, „ob wir alles verhindern können“, sondern „wie schnell wir nach einem Vorfall die Integrität wiederherstellen und nachweisen können“. Resilienz ist daher der Teil der Strategie, der den ersten Kontakt mit der Realität übersteht. Resilienz ist nicht mehr wie eine Versicherung zu behandeln, sondern wie ein Produktmerkmal des Unternehmens, das von Anfang an mitentwickelt wurde und als Teil des Gesamtsystems funktioniert.

9. Die Belegschaft teilt sich nach Workflow-Hebelwirkung auf – und Führungskräfte werden zu „Kontextmultiplikatoren“

Im Jahr 2026 werden Führungskräfte zu Kontext- und Produktivitätsmultiplikatoren. Sie werden Störfaktoren reduzieren, die Klarheit erhöhen, Vertrauen aufbauen und Menschen dabei helfen, schneller bessere Entscheidungen zu treffen – ohne die Verantwortung auszulagern. Der Unterschied liegt nicht in „LLM-Prompting“, sondern in der Workflow-Hebelwirkung. Dies bedeutet, wie schnell Unternehmen von der Frage über die Entscheidung zur Umsetzung gelangen; wie gut Unternehmen Aufgaben an Maschinen delegieren, ohne die Kontrolle zu verlieren; und wie effektiv Unternehmen Ergebnisse validieren, ohne zum Engpass zu werden.

KI wird Führungskräfte nicht ersetzen, aber sie wird offenlegen, wer geführt und wer nur Aufgaben verwaltet hat. Dies ist ein einfaches Rahmenkonzept, um Teams zu vermitteln, wie sie KI und LLMs in ihre Workflows integrieren können, ohne dabei an Qualität und/oder Genauigkeit einzubüßen:

1. An KI delegieren (KI für erste Entwürfe, Optionen, Zusammenfassungen verwenden)
2. Mit KI/menschlicher Erfahrung überprüfen (fundieren, validieren, zitieren, Unsicherheiten eskalieren)
3. Menschen entscheiden (übernehmen Verantwortung für das Ergebnis)

Fazit

Wenn 2025 das Jahr war, in dem sich gezeigt hat, was möglich ist, dann wird 2026 das Jahr sein, in dem sich zeigt, was in Bezug auf Macht, Vertrauen, Governance und Führung nachhaltig ist. In einer Welt, in der Antworten billig sind, ist der einzige echte Wettbewerbsvorteil ein System, das sie in verantwortungsvolle Ergebnisse umwandelt. Die drei entscheidenden Fragen lauten:

1. Wo übernimmt KI bereits heute einen Arbeitsablauf in Unternehmen – und nicht nur die Unterstützung einer Aufgabe – und wie messen Unternehmen ihre Auswirkungen?
2. Welcher Teil des KI-Stacks von Unternehmen muss 2026 am schnellsten wachsen: Verifizierung und Vertrauen, Macht und Unit Economics, Datenlieferkette oder Plattformvereinfachung – und was werden Unternehmen als Erstes ändern?
3. Wenn Unternehmen sich für einen „Mensch + Maschine”-Kreislauf entscheiden müssten, um im nächsten Jahr den Prozess „Delegieren → Verifizieren → Entscheiden“ zu industrialisieren, welchen Workflow würden sie wählen und wie würde der Erfolg in zwölf Monaten aussehen?