9 AI Trends 2026

Vom Assistenten zum Verantwortlichen

KI-Assistenten entwickeln sich zu Prozessverantwortlichen, die vollständige Arbeitsabläufe übernehmen – von der Bearbeitung von Vorfällen bis zur Angebotserstellung. Pure Storage betont jedoch: Jeder automatisierte Prozess benötigt einen menschlichen Eigentümer, der für das Geschäftsergebnis verantwortlich bleibt. Die Bewertung verschiebt sich von reinen Funktionen zu messbaren Ergebnissen und wiederholbaren Prozessen.

Vertrauen wird zur Währung

In einer Welt unbegrenzter KI-Antworten wird Vertrauen zum entscheidenden Faktor. Unternehmen bauen Verifizierungssysteme auf, die Quellenangaben, Prüfpfade und Korrekturmöglichkeiten umfassen. Pure Storage führt eine neue Kennzahl ein: „Zeit bis zum Vertrauen“ – die Zeitspanne von der Datenerstellung bis zu einer verlässlichen Entscheidung. Diese ersetzt die bisherige Fixierung auf Antwortgeschwindigkeit.

Energieknappheit prägt die KI-Ökonomie

Die physischen Grenzen der KI werden 2026 deutlich spürbar. Pure Storage prognostiziert, dass Unternehmen Kosten pro Workflow und Energieverbrauch pro Ergebnis wie klassische Geschäftskennzahlen behandeln werden. Drei Strategien zeichnen sich ab: Einsatz kleinerer, aufgabenspezifischer Modelle, Wiederverwendung durch Caching und energiebewusste Planung. Unternehmen ohne Dashboard für ihre „AI Unit Economics“ betreiben laut Pure Storage keine Programme, sondern finanzieren Experimente.

Daten als Lieferkette

Der Umgang mit Daten verändert sich grundlegend. Statt sie als statischen Vermögenswert zu betrachten, verwalten Unternehmen Daten wie eine Produktionsstätte – mit Qualitätskontrollen, Herkunftsnachweisen und Rückrufmöglichkeiten. Die zentrale Frage lautet: Können Unternehmen problematische Trainingsdaten nachträglich entfernen und dies auch nachweisen?

Aktualität als Erfolgsfaktor

Modelle veralten schneller, als Systeme aktualisiert werden. Pure Storage warnt: Geschwindigkeit ohne Aktualität führt nur schneller zu falschen Entscheidungen. Gewinner werden über aktuelles Wissen verfügen, das zum Zeitpunkt der Ausführung bereitgestellt wird. Märkte, Vorschriften und Bedrohungslandschaften ändern sich kontinuierlich – KI-Systeme müssen diesem Tempo folgen.

Plattformen statt Komplexität

Die Infrastruktur-Komplexität wird 2026 zum Wettbewerbsnachteil. Tool-Wildwuchs, instabile Upgrades und manuelle Übergaben bremsen KI-Einführung, Governance und Sicherheit. Pure Storage empfiehlt, „Reibungsmetriken“ zu erfassen: Zeit bis zur Bereitstellung, Anzahl der Übergaben pro Vorfall und personeller Aufwand pro Million Tokens.

Authentizität als Sicherheitsfrage

Synthetische Medien machen Marken verwundbar. Wenn Videos schnell und günstig produziert werden können, wird ihre Authentizität zur Sicherheitskontrolle. Pure Storage spricht von „Wahrheitssicherheit“ – dem Schutz nicht nur von Systemen und Daten, sondern der Informationsintegrität selbst. Herkunftskennzeichnung und forensische Bereitschaft werden zu Standardanforderungen.

Cyber-Resilienz wird Chefsache

Widerstandsfähigkeit entwickelt sich zur Führungskennzahl. Wiederherstellungszeitziele müssen validiert, Strategien gegen externe Bedrohungen getestet werden. KI-spezifische Szenarien wie vergiftete Wissensdatenbanken oder manipulierte Entscheidungspipelines gehören zu Wiederherstellungsübungen. Pure Storage formuliert es klar: Resilienz ist kein Versicherungsprodukt, sondern ein Produktmerkmal.

Führung im KI-Zeitalter

KI verändert Führungsrollen grundlegend. Manager werden zu „Kontextmultiplikatoren“, die Störfaktoren reduzieren und Klarheit schaffen. Der Unterschied liegt nicht in der Fähigkeit, KI-Prompts zu schreiben, sondern in der Workflow-Hebelwirkung: Wie schnell gelangen Teams von der Frage zur Umsetzung? Wie gut können sie an Maschinen delegieren, ohne die Kontrolle zu verlieren?

Pure Storage schlägt ein Rahmenkonzept vor: Delegieren an KI für erste Entwürfe, Überprüfung mit KI und menschlicher Erfahrung, Entscheidung durch Menschen, die Verantwortung übernehmen.

Drei zentrale Fragen

Pure Storage resümiert: 2025 zeigte, was möglich ist. 2026 wird zeigen, was nachhaltig ist. Unternehmen müssen drei Fragen beantworten: Wo übernimmt KI bereits heute vollständige Arbeitsabläufe? Welcher Teil des KI-Stacks muss am schnellsten wachsen – Verifizierung, Energieeffizienz oder Plattformvereinfachung? Und welcher Workflow eignet sich, um den Kreislauf „Delegieren, Verifizieren, Entscheiden“ zu industrialisieren?

In einer Welt, in der Antworten reichlich vorhanden sind, liegt der Wettbewerbsvorteil in Systemen, die sie in verantwortungsvolle Ergebnisse umwandeln.

From assistant to manager

AI assistants are evolving into process managers who take over entire workflows – from incident handling to quote generation. However, Pure Storage emphasizes that every automated process needs a human owner who remains responsible for the business outcome. The focus is shifting from pure functions to measurable results and repeatable processes.

Trust becomes currency

In a world of unlimited AI responses, trust becomes the decisive factor. Companies are building verification systems that include source references, audit trails, and correction options. Pure Storage is introducing a new metric: “time to trust” – the time span from data creation to a reliable decision. This replaces the previous fixation on response speed.

Energy scarcity shapes the AI economy

The physical limits of AI will become clearly apparent in 2026. Pure Storage predicts that companies will treat costs per workflow and energy consumption per result as classic business metrics. Three strategies are emerging: use of smaller, task-specific models, reuse through caching, and energy-conscious planning. According to Pure Storage, companies without a dashboard for their “AI unit economics” are not running programs, but financing experiments.

Data as a supply chain

The way data is handled is changing fundamentally. Instead of viewing it as a static asset, companies are managing data like a production facility – with quality controls, proof of origin, and recall options. The key question is: Can companies remove problematic training data retrospectively and prove that they have done so?

Timeliness as a success factor

Models become obsolete faster than systems can be updated. Pure Storage warns that speed without timeliness only leads to faster wrong decisions. Winners will have up-to-date knowledge that is provided at the time of execution. Markets, regulations, and threat landscapes are constantly changing – AI systems must keep pace.

Platforms instead of complexity

Infrastructure complexity will become a competitive disadvantage in 2026. Proliferation of tools, unstable upgrades, and manual handovers slow down AI adoption, governance, and security. Pure Storage recommends tracking “friction metrics”: time to deployment, number of handovers per incident, and personnel effort per million tokens.

Authenticity as a security issue

Synthetic media makes brands vulnerable. When videos can be produced quickly and cheaply, their authenticity becomes a security control. Pure Storage talks about “truth assurance” – protecting not only systems and data, but information integrity itself. Origin labeling and forensic readiness are becoming standard requirements.

Cyber resilience becomes a top priority

Resilience is becoming a key performance indicator. Recovery time objectives must be validated and strategies against external threats tested. AI-specific scenarios such as poisoned knowledge databases or manipulated decision pipelines are part of recovery exercises. Pure Storage puts it clearly: Resilience is not an insurance product, but a product feature.

Leadership in the AI age

AI is fundamentally changing leadership roles. Managers are becoming “context multipliers” who reduce disruptive factors and create clarity. The difference lies not in the ability to write AI prompts, but in workflow leverage: How quickly can teams move from question to implementation? How well can they delegate to machines without losing control?

Pure Storage proposes a framework: delegate to AI for initial drafts, review with AI and human experience, decide with humans who take responsibility.

Three key questions

Pure Storage sums it up: 2025 showed what is possible. 2026 will show what is sustainable. Companies must answer three questions: Where is AI already taking over entire workflows today? Which part of the AI stack needs to grow the fastest—verification, energy efficiency, or platform simplification? And which workflow is suitable for industrializing the “delegate, verify, decide” cycle?

In a world where answers are abundant, the competitive advantage lies in systems that convert them into responsible outcomes.