11 AI Predictions für 2026 – von Clemens Wasner & Jakob Steinschaden

2025 war ein Mega-Jahr für KI – mit enormen Finanzierungen, immer besseren AI-Modellen, und auch der wachsenden Angst vor dem Platzen der Blase. Wie also geht es 2026 weiter mit der Künstlichen Intelligenz? Die AI Talk Hosts ⁠⁠⁠Jakob Steinschaden⁠⁠⁠ (Trending Topics, ⁠⁠⁠newsrooms⁠⁠⁠) und ⁠⁠⁠Clemens Wasner⁠⁠⁠ (⁠⁠⁠enliteAI⁠⁠⁠, ⁠⁠⁠AI Austria⁠⁠⁠) haben ihre Vorhersagen für das Jahr formuliert:

1. Apple’s Siri wird endlich gut – dank Google

Die Prediction: Apple wird im April 2026 mit iOS 26.4 endlich ein funktionierendes Siri ausliefern – allerdings nicht mit eigener Technologie, sondern durch die Integration von Googles „Gemini 3″.

Nach Jahren der Enttäuschung und Stagnation soll 2026 die Wende für Apples Sprachassistenten bringen. Clemens Wasner sieht dies als strategische Kapitulation Apples: Anstatt weiterhin auf ein eigenes, unterlegenes Sprachmodell zu setzen, integriert der iPhone-Konzern die überlegene Technologie des Konkurrenten Google.

Die Stärken von Gemini 3 liegen besonders in Bereichen wie logischem Schlussfolgern (Reasoning), Bildgenerierung und agentischen Workflows – also der Fähigkeit, komplexe Aufgaben selbstständig auszuführen. Der entscheidende Vorteil gegenüber ChatGPT: Während OpenAI zunehmend auf Monetarisierung durch Abos und Werbung setzt, könnten Apple und Google ein werbefreies, tief in die Hardware integriertes Erlebnis bieten. Eine Kombination, die eine enorme Nutzerbasis zurückgewinnen könnte.

Warum das wichtig ist: Ein wirklich funktionierender Sprachassistent würde die Art verändern, wie wir mit unseren Geräten interagieren – und könnte Apple helfen, im KI-Rennen wieder aufzuschließen.

2. Der „ChatGPT-Moment“ für Videos

Die Prediction: Videos werden 2026 aufhören, statische Medien zu sein. Stattdessen werden sie in Echtzeit auf die Wünsche und Interessen des Zuschauers reagieren.

Jakob Steinschaden prognostiziert eine Revolution des Bewegtbildes. Bisher konsumieren wir Videos passiv – was produziert wurde, wird angeschaut. Die Zukunft liegt jedoch in der Echtzeit-Personalisierung. Ähnlich wie Videospiele dynamisch auf Eingaben reagieren, werden Videoclips beginnen, sich an den individuellen Nutzer anzupassen.

Der historische Vergleich ist beeindruckend: So wie die Einführung der fahrenden Kamera vor über 100 Jahren das Kino revolutionierte, wird die KI-gesteuerte Anpassung von Handlungen und Charakteren das Medium Video grundlegend verändern. Nutzer könnten direkt mit dem Film sprechen, den Plot beeinflussen und Charaktere nach ihren Vorstellungen gestalten.

Große Player wie Netflix und YouTube sowie Startups wie Synthesia stehen bereit, diese Technologie in den Massenmarkt zu bringen.

Warum das wichtig ist: Dies könnte das Ende des passiven Medienkonsums bedeuten und völlig neue Formen des Storytellings ermöglichen.

3. Anthropic geht an die Börse

Die Prediction: Der Börsengang von Anthropic wird zum prägenden Finanzereignis des KI-Jahres 2026.

Clemens Wasner sieht Anthropic als die „konservativere“ und stabilere Alternative zu OpenAI. Während OpenAI Milliarden in gigantische Rechenzentren pumpt und sich hoch verschuldet (Stichwort: „Project Stargate“), punktet Anthropic mit einer führenden Position im B2B-Bereich.

Ein Anthropic-IPO könnte als Ventil für Investoren dienen, die direkt in den KI-Boom investieren wollen, anstatt nur indirekt über Chiphersteller wie Nvidia. Das Unternehmen positioniert sich bewusst als verantwortungsvoller Akteur im KI-Bereich – eine Botschaft, die bei institutionellen Investoren gut ankommen dürfte.

Warum das wichtig ist: Der Börsengang würde den KI-Markt transparent machen und könnte eine neue Welle von KI-IPOs auslösen.

4. Perplexity wird verkauft

Die Prediction: Die KI-Suchmaschine Perplexity wird 2026 an einen großen Telekommunikationsanbieter wie SK Telecom oder die Deutsche Telekom verkauft.

Jakob Steinschaden sieht einen Liebling der Tech-Szene vor dem Aus in seiner jetzigen Form. Perplexity leidet unter dem sogenannten „Wrapper-Problem“: Ohne eigenes KI-Modell und ohne eigene Hardware-Distribution ist es schwer, gegen Giganten wie Google oder OpenAI zu bestehen.

Die Lösung? Integration in Mobilfunkverträge. Nur so könnte das Tool tief genug in den Alltag der Nutzer eindringen, um der Bedeutungslosigkeit zu entgehen. Telekom-Konzerne suchen händeringend nach Differenzierungsmerkmalen – eine exklusive KI-Suchmaschine könnte genau das sein.

Warum das wichtig ist: Es zeigt, dass auch gehypte KI-Startups ohne eigene Technologie-Basis langfristig nicht überleben können.

5. ChatGPT führt Werbung ein

Die Prediction: OpenAI wird 2026 Werbemodelle in ChatGPT einführen – trotz zu erwartenden massiven Widerstands der Nutzer.

Clemens Wasner erwartet einen gewaltigen „Shitstorm“, der jedoch – wie so oft in der Technikgeschichte – keine langfristigen Auswirkungen auf die Nutzerzahlen haben wird. Die entscheidende Frage: Wie werden die sensiblen Chat-Daten für das Targeting genutzt?

OpenAI wird diesen Schritt gehen müssen, um die gigantischen Kosten für die Rechenleistung zu decken. Für Marken bietet dies völlig neue Möglichkeiten: Werbung wird nicht mehr nur angezeigt, sondern direkt in die Konversationen eingewebt. OpenAI tritt damit in den direkten Wettbewerb mit dem Werbe-Duopol von Google und Meta.

Warum das wichtig ist: Dies könnte das Geschäftsmodell von KI-Assistenten grundlegend verändern und neue ethische Fragen aufwerfen.

6. Chinas KI-Modelle erreichen die Weltspitze

Die Prediction: Erstmals wird ein chinesisches KI-Modell (etwa von Baidu oder Alibaba) die Spitze der internationalen KI-Charts erklimmen.

Jakob Steinschaden wagt diese kontroverse Wette, während Clemens Wasner skeptisch bleibt und auf die enorme Ressourcen-Power der westlichen „Frontier Labs“ verweist. Dennoch zeigt der Trend eine deutliche Verkürzung des technologischen Rückstands Chinas auf nur noch wenige Monate.

Die chinesischen Tech-Giganten investieren massiv in KI-Forschung und profitieren von einem riesigen Binnenmarkt sowie weniger regulatorischen Hürden. Die Frage ist nicht mehr ob, sondern wann sie aufholen.

Warum das wichtig ist: Ein chinesischer Durchbruch würde die geopolitische Dimension der KI-Entwicklung massiv verschärfen.

7. Das Ende klassischer Benchmarks

Die Prediction: Klassische KI-Benchmarks wie „LM Arena“ verlieren 2026 ihre Bedeutung.

Die Modelle sind mittlerweile so stark auf diese Tests optimiert („Bench-Maxing“), dass die Ergebnisse kaum noch Rückschlüsse auf die reale Performance im Berufsalltag zulassen. Was nützt ein perfekter Score in einem standardisierten Test, wenn das Modell im echten Leben versagt?

Neue, praxisnahe Tests werden die reine „Blindverkostung“ ablösen. Statt synthetischer Aufgaben werden realistische Arbeitsszenarien zum Maßstab: Wie gut schreibt die KI tatsächlich Code? Wie präzise analysiert sie komplexe Geschäftsdaten?

Warum das wichtig ist: Dies könnte zu einer realistischeren Einschätzung der tatsächlichen KI-Fähigkeiten führen und die Marketing-Übertreibungen eindämmen.

8. Medizinischer Durchbruch dank KI

Die Prediction: 2026 wird einen massiven medizinischen Durchbruch dank KI bringen – ob in der Krebsforschung oder bei der Entwicklung neuer Impfstoffe.

Dies ist die hoffnungsvollste Vorhersage der beiden Experten. Die enormen Investitionen der letzten 18 Monate in KI-basierte Life-Science-Firmen sollen erste greifbare Resultate für die breite Masse liefern.

KI-Modelle können heute Millionen von molekularen Kombinationen in Bruchteilen der Zeit durchrechnen, die Menschen dafür benötigen würden. Die Wahrscheinlichkeit, dass mindestens eine dieser Forschungslinien 2026 einen Durchbruch erzielt, ist hoch.

Warum das wichtig ist: Dies wäre der erste wirklich spürbare Nutzen von KI für den durchschnittlichen Menschen – jenseits von Chatbots und Bildgeneratoren.

9. Der Aufstieg der „World Models“

Die Prediction: Die Ära der reinen Transformermodelle nähert sich ihrem Limit. „World Models“ werden zum neuen Paradigma.

Clemens Wasner verweist auf die Arbeit von Fei-Fei Li und ihrem Startup „Worldlabs“. Das Ziel: Modelle, die die Welt nicht nur über Text verstehen, sondern visuelle und physische Zusammenhänge dreidimensional begreifen.

Dies ist die Voraussetzung für „Continuous Learning“, bei dem KIs kontinuierlich aus ihrer Umgebung lernen, anstatt nach dem Training statisch zu bleiben. Ein solches System könnte wie ein Kleinkind die Welt erkunden und verstehen – durch Beobachtung und Interaktion.

Warum das wichtig ist: Dies wäre der Schlüssel zu wirklich intelligenten Robotern und autonomen Systemen.

10. Europas Robotik-Einhorn entsteht

Die Prediction: 2026 wird das erste europäische „AI Robotic Unicorn“ (Bewertung über 1 Milliarde Dollar) entstehen.

Jakob Steinschaden sieht Unternehmen wie „Generative Bionics“ aus Italien als Vorreiter. Die These: Die starke industrielle Basis Europas wird zum Rettungsanker, indem sie KI und Hardware verschmilzt.

Es könnte sogar so weit kommen, dass Robotik-Startups Kapazitäten von kriselnden Automobilherstellern übernehmen. Clemens Wasner zieht hier eine historische Parallele zu Tesla, das einst Produktionshallen von Toyota übernahm.

Wenn humanoide Roboter für ca. 20.000 Euro zur Realität werden, verschiebt sich das Konsumverhalten der Haushalte massiv – weg vom eigenen Auto, hin zum persönlichen Assistenten.

Warum das wichtig ist: Europa könnte im Bereich Robotik aufholen, was es bei Sprachmodellen versäumt hat.

11. Die Transformation des Venture Capital

Die Prediction: Die „AI First“-Mentalität verändert das VC-Business radikal. Fonds müssen sich von reinen Geldgebern zu operativen Partnern wandeln.

Startups benötigen durch den Einsatz von KI immer weniger Personal, um profitabel zu werden (geringerer „Head Count“). Gründer werden daher weniger Anteile für große Millionen-Runden abgeben wollen.

VC-Fonds müssen sich anpassen: Weg vom reinen Kapital, hin zu tiefem Fachwissen und operativer Unterstützung. Zudem könnten Analysten-Positionen in Fonds weitgehend durch KI ersetzt werden, da Datenplattformen wie „Carta“ durch KI-Integrationen präzisere Analysen liefern können als menschliche Junioren.

Warum das wichtig ist: Dies könnte das Ende des traditionellen VC-Modells bedeuten und die Startup-Finanzierung grundlegend verändern.