10+1 KI-Trends für 2026: Die grosse Abrechnung (Teil 2)

TLDR: Im zweiten Teil meiner Trend-Analyse für 2026 beleuchte ich die restlichen sechs Entwicklungen: Bild-KI wird zur Commodity, KI verschwindet als Feature in bestehender Software, der 20-Dollar-Test entscheidet über Leben und Tod von Startups, Datenhoheit wird zum strategischen Trumpf, autonome Agenten handeln eigenständig – und die grosse Frage nach dem Sinn menschlicher Arbeit im Post-Automations-Zeitalter. Die Industrialisierung der KI ist in vollem Gange.

Nachdem wir im ersten Teil die Transformation der Streaming-Werbung, die gesellschaftliche Sprengkraft von KI-Companions, die Industrialisierung der Cyberangriffe, das Ende des Vibe Codings und OpenAIs fragiles Geschäftsmodell analysiert haben, widmen wir uns nun den restlichen sechs Trends. Diese betreffen nicht nur Technologie, sondern greifen tief in wirtschaftliche Strukturen und existenzielle Fragen menschlicher Arbeit ein.

6. Bild-KI wird “kostenlos” und genau das ist das Problem

Die These: Austauschbarkeit, Recht und Kosten begrenzen den Markt.

Das Fundament

Du erinnerst dich vielleicht an die explosionsartige Verbreitung von DALL-E, Midjourney und Stable Diffusion in den Jahren 2022-2024. Jedes Startup wollte ein Bild-KI-Feature, jede Marketing-Abteilung experimentierte mit generierten Visuals. Doch 2026 sterben die Standalone-Tools. Google und Microsoft integrieren Bildgenerierung "kostenlos" in jedes Textfeld – direkt in Gmail, Word, Slides (Perplexity Research, 2025).

Warum sollte ein Unternehmen für Midjourney bezahlen, wenn das gleiche Feature in der bereits lizenzierten Microsoft-365-Suite enthalten ist? Die Rechtsunsicherheit bei Urheberrechten schreckt Enterprise-Kunden zusätzlich von kleinen Anbietern ab. Wer garantiert, dass das generierte Bild nicht auf geschütztem Material basiert? Microsoft und Google haben die Rechtsabteilungen, um solche Risiken zu managen. Ein Startup mit zehn Mitarbeiter:innen hat das nicht.

Der kritische Gegenwind

Die Wertschöpfung flüchtet ins Bewegtbild. Während statische Bilder zur Massenware ("Commodity") werden, verlagert sich das Geld zu konsistenten Video- und 3D-Assets für Spatial Computing und das Metaverse. Hier können Spezialist:innen noch Margen erzielen, da die Rechenleistung dafür extrem teuer und knapp ist (Future Market Insights, 2025).

Die Zukunft der visuellen KI liegt nicht im einzelnen Bild, sondern in der konsistenten Generierung über Zeit und Raum hinweg – ein Charakter, der in hundert Szenen gleich aussieht, ein Produkt, das sich in verschiedenen Umgebungen kohärent verhält. Das ist technisch weitaus anspruchsvoller und bietet entsprechende Differenzierungsmöglichkeiten.

7. KI ist kein Produkt mehr, sondern ein Betriebssystem-Reflex

Die These: Office, CRM und ERP absorbieren KI als Standardfunktion.

Das Fundament

SaaS-Preismodelle zeigen 2026, dass KI-Features oft nicht mehr extra monetarisierbar sind, sondern erwartet werden – "Table Stakes" im Poker-Jargon. Wer für "KI-Zusammenfassungen" in einem Meeting-Tool extra verlangt, verliert Kunden an Konkurrenten, die das Feature inkludieren (Pricing.hy, 2026).

Der "AI Tax"-Aufstand ist real. Kunden weigern sich zunehmend, 20-30 Euro pro User:in extra für "KI-Features" in Salesforce oder Microsoft 365 zu zahlen. Die Argumentation: "Das ist doch nur ein paar API-Calls im Hintergrund. Warum soll das so viel kosten?" Die Wahrnehmung von KI als magische Zutat ist der Wahrnehmung von KI als Infrastruktur gewichen.

Der kritische Gegenwind

Die versteckten Kosten lauern woanders. Anbieter:innen stellen von "Per Seat" auf "Per Token/Action" um. Die KI ist "inklusive", aber jede komplexe Analyse kostet "Credits" (Monetizely, 2026). Das macht IT-Budgets unplanbar und führt zu internen Verteilungskämpfen: "Wer hat schon wieder das Budget für die Marktanalysen verbraucht?"

Für Entscheider:innen bedeutet das: Die TCO (Total Cost of Ownership) von KI-integrierten Tools ist schwerer zu kalkulieren als je zuvor. Ein vermeintlich günstiges Tool kann durch intensive Nutzung zum Kostentreiber werden. Die Transparenz über echte Nutzungskosten wird zum kritischen Erfolgsfaktor im Einkauf.

8. Der 20-Dollar-Lakmustest: Entweder du sparst Schmerz oder du stirbst leise

Die These: Zahlungsbereitschaft entscheidet über Relevanz und Überleben.

Das Fundament

"Subscription Fatigue" erreicht 2026 den Bruchpunkt. Private Nutzer:innen kündigen massenhaft Abos, die keinen täglichen Nutzen bringen (Creative Bloq, 2025). Die durchschnittliche Person hat mittlerweile zehn bis fünfzehn aktive Subscriptions – von Netflix über Spotify bis zu diversen SaaS-Tools. Jedes neue 20-Dollar-Abo muss sich gegen diese Konkurrenz durchsetzen.

Die harte Wahrheit: Nur Tools, die direkt Geld verdienen oder Stunden an Arbeit sparen, überleben diesen Cut. "Nice to have" ist das Todesurteil für jedes KI-Startup im Consumer-Segment (Truefan AI, 2026).

Der kritische Gegenwind

Die Bifurkation des Marktes ist das eigentliche Phänomen. Tools für 20 Dollar sterben – aber Tools für 2000 Dollar boomen. B2B-Agenten, die einen Mitarbeiter ersetzen, rechtfertigen höhere Preispunkte problemlos (Ibbaka, 2026).

Es gibt keine "Mitte" mehr. Entweder bist du billig/kostenlos (Feature in einem bestehenden Tool) oder teuer/hochwertig (eigenständige Lösung, die Arbeitskraft ersetzt). Die Preissegmente dazwischen – das klassische Terrain von Productivity-Tools – werden ausradiert. Für Gründer:innen bedeutet das: Entweder du bist so günstig, dass du im Feature-Krieg bestehst, oder so wertvoll, dass du Enterprise-Preise rechtfertigst.

PS: darüber spreche ich nächste Woche, denn ich glaube, ChatGPT wird 2026 nicht überleben…

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9. Datenhoheit wird zur Machtfrage, nicht zur Datenschutz-Folklore

Die These: Exklusive, kontrollierte Daten schlagen generische Modelle.

Das Fundament

Dies ist der Schweizer Weg. Mit "APERTUS" haben ETH und EPFL ein vollständig offenes LLM lanciert, das nicht in einer US-Cloud liegt (S-GE, 2025; We Are Brain, 2025). Firmen nutzen dies für "Sovereign AI" – die Fähigkeit, KI-Modelle zu betreiben, ohne sensible Daten an amerikanische oder chinesische Anbieter:innen zu senden.

Da generische Modelle wie GPT-5 oder Gemini alle Zugriff auf dasselbe "Weltwissen" haben, ist der einzige verbleibende Wettbewerbsvorteil das eigene, nicht-öffentliche Datenwissen. Wer proprietäre Daten kontrolliert – Industrieprozesse, Kundenverhalten, Marktdynamiken – kann KI-Modelle trainieren, die kein Wettbewerber replizieren kann.

Europa und die Schweiz setzen massiv auf "Sovereign AI" als strategische Priorität (McKinsey, 2025; Euronews, 2025). Die Logik: Wenn die Rohstoffe der KI-Ära Daten und Rechenleistung sind, darf Europa nicht vollständig von externen Lieferant:innen abhängig sein.

Der kritische Gegenwind

Die "Reasoning"-Fähigkeit generischer Modelle ist so gut geworden, dass sie oft auch ohne spezielles Training (nur mit gutem Prompting und RAG) bessere Ergebnisse liefern als teuer trainierte, kleine "souveräne" Modelle. Firmen stehen vor einem Dilemma: "Maximale Datensicherheit aber mittelmässige Analyse" oder "Risiko aber geniale Insights".

Viele entscheiden sich heimlich doch für das Risiko. Die offizielle Strategie ist Souveränität, aber wenn der CEO nachts um 22 Uhr eine dringende Marktanalyse braucht, greift er zu ChatGPT – nicht zum langsamen, lokalen Modell. Die Kluft zwischen proklamierter Strategie und gelebter Praxis ist ein ungelöstes Problem der europäischen KI-Souveränität.

10. Autonome KI-Agenten: Das grosse Versprechen, das noch stolpert

Die These: Vom assistierenden Tool zur eigenständig handelnden Software-Instanz.

Das Fundament

2026 ist das Jahr der "Agentic Enterprise". Wir sehen Systeme, die nicht mehr chatten, sondern handeln – buchen, bestellen, löschen, verhandeln. Prognosen gehen davon aus, dass Agenten 40-60% der initialen Interaktionen in Unternehmen übernehmen (Claro Mentor, 2026).

Die Entwicklung ist rasant: Vom Chatbot, der Fragen beantwortet, zum Agenten, der eigenständig Reisen bucht, Termine verhandelt, Rechnungen schreibt und Bestellungen auslöst. Die Grenze zwischen "Tool" und "Mitarbeiter:in" verschwimmt.

Der kritische Gegenwind

"Compounding Errors" – der Fehler-Zinseszins – ist das Damoklesschwert über der Agenten-Revolution. Wenn Agent A einen Fehler macht und Agent B darauf aufbaut, der wiederum Agent C informiert, entsteht eine Fehlerkette, die für Menschen kaum noch nachvollziehbar ist (Ibbaka, 2026).

Die Haftungsfrage ist ungeklärt: Wenn dein Einkaufs-Agent aus Versehen 10'000 Tonnen Stahl bestellt – wer zahlt? Du, der Software-Anbieter oder der LLM-Provider? Die Rechtslage hinkt der Technologie Jahre hinterher. Viele Unternehmen experimentieren mit Agenten, aber echte Autonomie – Agenten, die ohne menschliche Freigabe handeln dürfen – bleibt die Ausnahme. Das Vertrauen fehlt noch.

10+1: Sinnfindung nach der Automation: Wenn Fleissarbeit weg ist, bleibt Urteilskraft

Die These: Wenn KI Copy-Paste-Arbeit übernimmt, wird menschliche Urteilskraft zentral.

Das Fundament

Da KI die "Fleissarbeit" übernimmt – Zusammenfassen, Formatieren, Recherchieren, Kopieren – verschiebt sich der Wert menschlicher Arbeit auf "Urteilskraft", "Empathie" und "Verantwortung". Gartner sieht "Critical Thinking" als Top-Skill 2026 (LinkedIn, 2025; Gloat, 2026).

Anthropic-CEO Dario Amodei warnte bereits 2025, dass 50% der Einstiegs-Bürojobs ("White Collar") wegfallen könnten (Axios, 2025). Die Jobs, die bleiben, sind solche, die menschliches Urteil erfordern: Entscheidungen unter Unsicherheit, ethische Abwägungen, Beziehungsmanagement, kreative Problemlösung.

Burnout durch Entscheidungsdichte. Früher war Arbeit eine Mischung aus "Denken" und "Tun" – Copy-Paste, Formatieren, simple E-Mails beantworten. Das "Tun" war eine mentale Pause. Wenn KI das "Tun" übernimmt, bleibt nur noch acht Stunden pures, hochkonzentriertes "Entscheiden" (LinkedIn, 2025).

Das Gehirn ermüdet viel schneller. Wir sehen eine Zunahme von Stresserkrankungen, weil die "kognitiven Pausen" fehlen. Die Ironie: KI sollte Arbeit erleichtern, macht aber den verbleibenden Teil der Arbeit intensiver und anstrengender. Die Work-Life-Balance der Zukunft muss neu gedacht werden – nicht weniger Arbeit, sondern anders strukturierte Arbeit.

Also fassen wir zusammen:

2026 macht aus Bild-KI ein Standardfeature und aus Differenzierung eine Frage von Rechten, Workflows und Konsistenz. Wer nur “schöne Outputs” verkauft, wird von Plattformen geschluckt. Wer “verwertbare visuelle Assets” liefert, kann weiterhin Margen erzielen.

KI als Feature zwingt Unternehmen, Kosten und Nutzen messbar zu machen. Usage-Pricing und Credits werden Budgetdiskussionen verschärfen. Transparenz wird zur Superpower für Anbieter:Innen und zur Pflicht für Einkäufer:Innen.

Der 20-Dollar-Lakmustest sortiert gnadenlos aus. Tools ohne klaren, häufigen Nutzen sterben. Gleichzeitig wird Datenhoheit zum echten Machtfaktor, aber nur, wenn sie nicht als Sicherheitsdeko endet, sondern produktiv in Prozesse übersetzt wird.

Gleichzeitig wird Bildung falsch kalibriert, wenn wir Kindern und Junior-Talenten beibringen, Output zu erzeugen, statt Modelle zu hinterfragen. 2026 wird die unangenehme Erkenntnis bringen: Wer KI nutzt, braucht mehr kritisches Denken, nicht weniger. Sonst outsourct man nicht Arbeit, sondern Verantwortung.

Und darum bin ich nach wie vor überzeugt: Die Zukunft gehört nicht mehr dem Tippen und Klicken, sondern dem gemAInsamen arbeiten mit intelligenten Systemen. Wir stehen am Beginn einer Ära, in der die Grenzen zwischen Mensch und Maschine durch Sprache neu definiert werden – einer Ära, in der wir mit unseren Computern nicht mehr über Tastaturen und Mäuse kommunizieren, sondern durch die natürlichste Form der menschlichen Interaktion: das Gespräch.

Also wenn Du reden willst, und wenn Du mit mir zusammenarbeiten willst: melde Dich gerne www.rogerbasler.ch

Disclaimer: Dieser Artikel wurde nach meinem eigenen Wissen und dann mit Recherchen mit KI (Perplexity.Ai und Grok.com sowie Gemini.Google.com) manuell zusammengestellt und mit Deepl.com/write vereinfacht. Der Text wird dann nochmals von zwei Personen meiner Wahl gelesen und kritisch hinterfragt. Das Bild stammt von Ideogram.Ai und ist selbst erstellt. Dieser Artikel ist rein edukativ und erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Bitte melde dich, wenn Du Ungenauigkeiten feststellst, danke.

Quellen und weitere Informationen:

Axios. (2025). AI jobs white collar unemployment Anthropic. https://www.axios.com/2025/05/28/ai-jobs-white-collar-unemployment-anthropic

Claro Mentor. (2026). The 10 HR trends that will define 2026. https://www.claro-mentor.com/post/the-10-hr-trends-that-will-define-2026-from-ai-adoption-to-agentic-transformation

Creative Bloq. (2025). Subscription fatigue is real and 2026 will be the breaking point. https://www.creativebloq.com/art/digital-art/subscription-fatigue-is-real-and-2026-will-be-the-breaking-point-for-artists

Euronews. (2025). Which European countries are building their own sovereign AI. https://www.euronews.com/next/2025/12/01/which-european-countries-are-building-their-own-sovereign-ai-to-compete-in-the-tech-race

Future Market Insights. (2025). Video streaming market. https://www.futuremarketinsights.com/reports/video-streaming-market

Gloat. (2026). AI workforce trends. https://gloat.com/blog/ai-workforce-trends/

Ibbaka. (2026). B2B SaaS and agentic AI pricing predictions for 2026. https://www.ibbaka.com/ibbaka-market-blog/b2b-saas-and-agentic-ai-pricing-predictions-for-2026

LinkedIn. (2025). Gartner's latest findings point toward critical thinking as top skill. https://www.linkedin.com/posts/searchpros_gartners-latest-findings-point-toward-a-activity-7397280114008346624-NrXn

McKinsey. (2025). Accelerating Europe's AI adoption: The role of sovereign AI. https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/accelerating-europes-ai-adoption-the-role-of-sovereign-ai

Monetizely. (2026). The 2026 guide to SaaS AI and agentic pricing models. https://www.getmonetizely.com/blogs/the-2026-guide-to-saas-ai-and-agentic-pricing-models

Perplexity Research. (2025). Gemini image updates analysis. https://www.perplexity.ai/search/bc82e392-dbbd-4ac5-acd6-478d340afef2

Pricing.hy. (2026). SaaS AI pricing report 2026. https://pricing.hy.co/saas-ai-pricing-report-2026-en/

S-GE. (2025). AI Swiss universities publish first fully open AI language model. https://www.s-ge.com/en/article/news/20252-ai-swiss-universities-publish-first-fully-open-ai-language-model

Truefan AI. (2026). Subscription fatigue prevention 2026. https://www.truefan.ai/blogs/subscription-fatigue-prevention-2026

We Are Brain. (2025). Switzerland's AI strategy: Small country big AI impact. https://wearebrain.com/blog/switzerlands-ai-strategy-small-country-big-ai-impact/