KI-gestützte Prozesse erfordern neue Richtlinien für APIs, Data Flows und Entscheidungslogiken in komplexen Unternehmensumgebungen.

Das kommende Jahr wird von einem großen Wandel hin zu Software 3.0 geprägt sein. Die neue Codierungsnorm wird natürliche Sprache wie Englisch sein und Backend-Funktionen werden vermehrt von KI-Agenten unterstützt. Mit der zunehmenden Bedeutung von Protokollen wie MCP, A2A, ACP und ACN werden Unternehmen Software-Komponenten wesentlich einfacher kombinieren können. Dies führt dazu, dass die sichere, stabile und flexible Zusammensetzung dieser Komponenten zu einer zentralen Anforderung an die IT-Architektur wird. Für große Organisationen wird die KI-gesteuerte Low-Code-Integration zur unverzichtbaren Grundlage, die diese neuen Systeme zusammenhält.

Im nächsten Jahr profitieren vor allem jene Unternehmen von KI, die ihre Prozesse bewusst neu ausrichten und KI gezielt in den Bereichen einsetzen, in denen sie tatsächlich Mehrwert schafft, anstatt sie nur reaktiv oder zu Testzwecken einzuführen. Low-Code-Integrationsplattformen werden es Unternehmen ermöglichen, geregelte APIs, vertrauenswürdige Geschäftsdaten und regelbasierte Workflows zusammen mit KI-Agenten zu orchestrieren. Dadurch entsteht ein neues Betriebsmodell, in dem KI arbeitsintensive oder komplexe Aufgaben mit klaren Richtlinien übernimmt. Gleichzeitig stellen feste Workflows sicher, dass Abläufe nachvollziehbar und kontrollierbar bleiben.

Infolgedessen werden Unternehmen 2026 das Experimentieren mit KI hinter sich lassen und zum Aufbau komplexer KI-gestützter Prozesse übergehen. Dadurch werden sie anpassungsfähiger, effizienter und besser für Innovationen positioniert sein, sobald Software 3.0 die Norm ist.

Neue Anforderungen an die KI-Governance

2026 werden wichtige KI-Regulierungsrahmen von der Theorie in die Praxis umgesetzt, insbesondere der AI Act der EU. Gleichzeitig werden viele Unternehmen in der EMEA-Region versuchen, generative KI-Pilotprojekte in die Produktion zu überführen. Diese Entwicklung rückt die Bewertung von Risiken, die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen, die Qualität der Daten und die Überwachung von KI-Systemen stärker in den Fokus.

Mit steigenden Erwartungen werden Unternehmen sich von starren Legacy-Tools verabschieden und zu einem dynamischeren, datengesteuerten Governance-Ansatz übergehen. Dazu müssen Unternehmen Daten und APIs laufend in Echtzeit im Blick behalten, Regeln flexibel zur Laufzeit bei sich ändernden Bedingungen durchsetzen und übergreifend sicherstellen, dass Geschäftsvorgaben und Compliance-Anforderungen über verschiedene Domänen hinweg gleich angewendet werden. Diese Fähigkeiten schaffen die vertrauenswürdige Datenbasis, die KI-Agenten zur Ausführung ihrer Aufgaben benötigen.