Guten Morgen, 🌞

Das haben wir dutzende Experten aus Wirtschaft, Wissenschaft und Politik gefragt und hier sind die besten vier Antworten:

„Weltmodelle als zentrale Voraussetzung für menschenähnliches Schlussfolgern.“

Forschung und Entwicklung im Bereich KI sind in den letzten Jahren so dynamisch, dass ich mich schwer tue, zu prognostizieren, was der wichtigste Durchbruch sein wird. Spannende methodische (Weiter-)Entwicklungen sehe ich im Bereich agentischer Modelle, Kombination von Sprachmodellen mit physikalischen Systemen wie Robotern, und neuen Architekturen für große Sprachmodelle, etwa die Erweiterung um ein Langzeitgedächtnis.

Sehr gespannt bin ich, wie sich die Diskussion um das Thema Artificial General Intelligence (AGI) weiterentwickelt. Hier propagieren insbesondere Yann LeCun (Ex-Meta) und Demis Hassabis (Google DeepMind) das Thema Weltmodelle als zentrale Voraussetzung für menschenähnliches Schlussfolgern. Während große Sprachmodelle rein auf Mustererkennung basieren, sollen Weltmodelle Wissen über physikalische Zusammenhänge, Ursache-Wirkungs-Beziehungen abbilden und common sense reasoning ermöglichen. Damit wird ein bereits lang etabliertes Forschungsgebiet der KI wieder aufgegriffen. Neu ist, dass solche Weltmodelle aus Videos und 3D-Daten gelernt werden sollen.

Was ich mir wünschen würde, wäre, dass in Europa verstärkt an Methoden und Anwendungen gearbeitet wird, die auf unsere speziellen Stärken einzahlen. Dazu gehören Anwendungen für die industrielle Produktion und die Chemie. Eine besondere Herausforderung ist dabei, dass kleine und mittelgroße Unternehmen KI-Technologien in diesen Bereichen nutzen können. Anwendungen in den genannten Bereichen, etwa für die Material- und Medikamentenentwicklung und die Generierung von Programmen zur Maschinensteuerung haben aus meiner Sicht sehr viel Potential für mehr Produktivität und Innovation. Sie haben aus meiner Sicht deutlich höheren Mehrwert als das Generiereren von immer mehr Social-Media-Posts für Marketing oder den Ersatz von menschlicher Kommunikation durch Chatbots.

Erfreulich ist der immer stärkere Fokus auf Mensch-KI-Kollaboration statt auf autonome KI-Systeme. Die Hoffnung ist, dass KI-Systeme Menschen bei komplexen Entscheidungs- und Problemlöseprozessen gezielt unterstützen können. Allerdings zeigen aktuelle empirische Befunde, dass Mensch-KI-Teams bei vielen Aufgaben schlechtere Lösungen generieren, als die besten Menschen oder das performanteste KI-System alleine.

Insbesondere zeigt sich, dass fachliche Expertise entscheidend dafür ist, dass Menschen ihr Vertrauen in die Ausgaben von KI-Systemen sinnvoll kalibrieren und Fehler oder mangelnde Qualität erkennen und korrigieren können. Hier besteht die Gefahr, dass wir in ein Dilemma laufen — Mensch-KI-Kollaboration benötigt Fach- und Bewertungskompetenz, die gleichzeitig durch Überdelegation an KI-Systeme verloren gehen können. Entsprechend wünsche ich mir eine Zunahme an interdisziplinärer Forschung zur sinnvollen Gestaltung von Mensch-KI-Schnittstellen und mehr Mut, um unser Bildungssystem zukunftsfähig zu machen.

„Europa macht sich auf den Weg, die transatlantische Unwucht zu überwinden.“

KI wird 70 – und wie bei jedem Jubiläum wird es Rückblicke auf das Gründungsjahr geben. Die Initiative 1956 am Dartmouth College in Hanover, New Hampshire, USA, war überaus ambitioniert. In einem Sommer sollte versucht werden, „herauszufinden, wie man Maschinen dazu bringen kann, Sprachen zu benutzen, Abstraktionen und Konzepte zu bilden, Probleme zu lösen, die bisher dem Menschen vorbehalten waren, und sich selbst zu verbessern.“

Die Arbeitshypothese lautete, dass „jeder Aspekt des Lernens oder jedes andere Merkmal der Intelligenz im Prinzip so genau beschrieben werden kann, dass eine Maschine dazu gebracht werden kann, es zu simulieren.“

Diesen selbst gesetzten Zielen hat man sich 2026 deutlich angenähert.

Juristisch endet 2026 die Übergangs- und Aufwärmphase der KI-Verordnung, besser bekannt als EU AI Act. Zum 2. August treten wesentliche Paragraphen in Kraft, etwa die in Artikel 50 geforderten Transparenzverpflichtungen für Anbieter und Betreiber bestimmter KI-Systeme. Künstlich erzeugte oder manipulierte Inhalte müssen künftig gekennzeichnet werden, um die Auswirkungen von Deep Fakes im öffentlichen Raum zu begrenzen:

Technisch beginnt die EU im Laufe des Jahres 2026 mit der Installation und Inbetriebnahme von KI-Gigafabriken und legt damit die Grundlage für die angestrebte europäische KI-Souveränität.

Die Deutsche Telekom eröffnet bereits im ersten Quartal 2026 gemeinsam mit Nvidia eine KI-Fabrik für die Industrial AI Cloud. Die Wirtschaft erhält Zugriff auf leistungsfähige Verarbeitungsressourcen, um KI-gestützte Prozessoptimierung mit Realdaten durchzuführen, ohne dass sensible Kunden- oder Anlagendaten die EU verlassen müssen.

Europa macht sich auf den Weg, die transatlantische Unwucht zu überwinden.

Inhaltlich gewinnt der praktische Einsatz von KI-Agenten an Bedeutung. Der wichtigste KI-Durchbruch 2026 dürfte darin bestehen, das seit den 1990er-Jahren aufgebaute Know-how (…) mit den Möglichkeiten generativer KI zu verbinden.

Ziel sind Teams autonomer, zugleich hochverlässlicher KI-Agenten, die industrielle Recherche- und Planungsaufgaben übernehmen oder Verwaltung und Gesundheitssystem unterstützen können.

Solche Systeme werden dazu beitragen, dass weniger menschliche Arbeitszeit durch bürokratische Prozess- und Dokumentationspflichten gebunden wird – und so zumindest einen Teil des seit Jahren versprochenen Bürokratieabbaus überbrücken.

„KI wird Schreiben nicht länger als Produkt optimieren, sondern als Prozess mitgestalten.“

Aus schreibwissenschaftlicher Perspektive wird der wichtigste KI-Durchbruch 2026 weniger in weiteren Leistungssteigerungen von LLMs liegen als in einem Perspektivwechsel: KI-Systeme werden Schreiben nicht mehr primär als Textproduktion, sondern als situierte, phasenabhängige und soziale Praxis modellieren. Entscheidend ist dabei nicht ein Zugewinn an sprachlicher Perfektion, sondern die erstmalige Anschlussfähigkeit von KI an ein Schreibverständnis, das Schreiben als Prozess und nicht als Produkt begreift. Der Fokus verschiebt sich damit von der Optimierung des Outputs hin zur Unterstützung und Mitgestaltung des Schreibprozesses.

Bislang agieren KI-Systeme überwiegend reaktiv und produktorientiert. Schreiben ist jedoch ein rekursiver, nichtlinearer und situativer Vorgang, in dem Planen, Formulieren, Überarbeiten und Reflektieren ineinandergreifen. Künftig wird KI diese Prozesslogik explizit aufgreifen, Schreibphasen unterscheiden, Übergänge erkennen und Interventionen phasensensitiv gestalten. Erst damit wird KI schreibwissenschaftlich mehr als ein effizientes, aber epistemisch verkürztes Werkzeug.

Eng damit verbunden ist eine neue Qualität der sozialen Kontextualisierung. Der erwartbare Durchbruch liegt daher nicht in der Vielfalt simulierbarer Rollen, sondern in ihrer funktionalen Einbettung in den Schreibprozess. Zukünftige KI-Systeme werden Rollen kontextsensitiv aktivieren, phasenabhängig wechseln und ihre Eingriffe aufeinander abstimmen. KI wird so vom generischen Feedbackgeber zum Akteur innerhalb modellierter Schreib- und Bewertungspraktiken.

Darin liegt ihr eigentliches Potenzial: Sie wird zu einem metakognitiven Werkzeug, das nicht nur Texte verbessert, sondern Schreibhandlungen reflektierbar macht. In der Konsequenz bedeutet diese Entwicklung keine weitere Automatisierung des Schreibens, sondern eine Transformation dessen, was als Schreibkompetenz gilt: weniger die Fähigkeit zu formulieren als die Fähigkeit, Schreibprozesse zu planen, zu steuern und gemeinsam mit KI zu reflektieren.

Diese Entwicklung hat erhebliche didaktische Konsequenzen. Schreibkompetenz wird zur bewussten Steuerung komplexer Prozesse in Kooperation mit KI. Lernende müssen Schreibphasen erkennen, KI-Rollen gezielt aktivieren oder begrenzen und deren Interventionen kritisch einordnen.

Zugleich erfordert diese Rollen- und Prozessunterstützung eine kritische Rahmung. Problematisch wäre eine Verschiebung von Verantwortung, bei der KI als quasi-objektive Autorität erscheint. Maßstab verantwortungsvoller Schreibpraxis ist und bleibt die reflektierte Nutzung von KI, nicht die Delegation von Urteilsfähigkeit.

Die komplette Antwort kannst du hier lesen.

„2026 entscheidet sich, ob aus KI ein echter Handlungspartner wird – oder nur ein besseres Werkzeug bleibt.“

2026 wird nicht vom nächsten Durchbruch in der KI-Technologie geprägt sein, sondern von der Frage, ob sich Symbiotic Intelligence als nächste Entwicklungsstufe durchsetzt. Gemeint ist ein Zusammenwirken, bei dem KI nicht nur dialogfähig, sondern zu einer verlässlichen Handlungspartnerin wird.

Mensch und KI übernehmen eigenverantwortlich und ohne Machtkonflikte genau die Aufgaben, die sie jeweils am besten erfüllen können. Entscheidend ist, dass der Mensch seine Handlungsfähigkeit bewahrt. Vertrauen entsteht nicht automatisch, sondern durch klare ethische Leitplanken und ein partnerschaftliches System, das Transparenz, Eingriffsmöglichkeiten und Verantwortung eindeutig regelt. Nur wenn diese Bedingungen erfüllt sind, kann aus KI-Unterstützung eine belastbare Kooperation werden.

→ Zum Blog von Anja
→ Zum Zukunftspodcast von Anja

Teile deine Meinung zum Thema, indem du unten einen Kommentar schreibst.

Wir lesen jede einzelne Nachricht und Dein Feedback fließt in die nächste Ausgabe ein – klicke auf den Button unten, um deine Frage einzureichen.

Mehr davon? Hol dir jetzt KI Weekly Plus (kostenlos testen!).