NTT DATA Technology Foresight 2026

Der Bericht identifiziert sechs Makrotrends, von denen das Unternehmen glaubt, dass sie bestimmen werden, wie Organisationen diesen Wandel gestalten, steuern und davon profitieren – nicht nur durch Effizienzsteigerung, sondern durch die Entwicklung von Systemen, die transparent, ethisch und auf menschliche Absichten ausgerichtet sind.

Von der Aufgabenautomatisierung zur zweckorientierten Autonomie

Der erste Trend untersucht die Entwicklung der Autonomie selbst. Während frühere Softwaregenerationen diskrete Aufgaben automatisierten, können moderne KI-Systeme nun unabhängig über ganze Geschäftsfunktionen, physische Prozesse und Entscheidungsnetzwerke hinweg agieren. Der Bericht beschreibt dies als eine Verschiebung hin zu „menschlich orchestrierter Autonomie“, bei der Menschen die Absicht festlegen und KI sie in großem Maßstab ausführt.

Zentral für diese Vision sind KI-native Architekturen und Agentenidentitäten – standardisierte Mechanismen, die autonome Aktionen zuordenbar, überprüfbar und umkehrbar machen. Das zugrunde liegende Designprinzip ist adaptive Autonomie: Systeme, die ihre Unabhängigkeit basierend auf Risiko und Kontext anpassen. Eine Drohnenflotte, ein Handelsalgorithmus und ein Kundendienstmitarbeiter können alle unter verschiedenen Aufsichtsebenen agieren, die kontinuierlich durch Governance und Feedbackschleifen kalibriert werden.

Maschinen, die den Raum lesen

Der zweite Trend bewegt sich in weniger vertrautes Terrain: emotionale Intelligenz in Maschinen. Da KI-Systeme verkörpert werden – durch humanoide Roboter, digitale Menschen und reaktionsfähige Schnittstellen –, gewinnen sie die Fähigkeit, Tonfall, Gestik und Mimik zu interpretieren und ihre Kommunikation entsprechend anzupassen.
Der Bericht stellt dies als mehr als nur ein Usability-Feature dar. Emotional reaktionsfähige Technologie wird Teil der sozialen Infrastruktur und kommt in der Gesundheitsversorgung, Bildung, Mobilität und Verwaltung zum Einsatz. Das Konzept der „sensorimotorischen Empathie“ beschreibt, wie Maschinen Kontext erfassen und mit angemessener Sorgfalt reagieren können, wodurch durch Interaktion im Laufe der Zeit Vertrauen aufgebaut wird. Die ethische Dimension ist explizit: Emotionale Daten – generiert durch Gesichtserkennung, Sprachanalyse und Verhaltenssignale – erfordern strenge Designstandards in Bezug auf Einwilligung, Datenschutz und Authentizität.

Vertrauen als Infrastruktur

Der dritte Trend betrifft das Vertrauen – genauer gesagt, die Bedingungen, unter denen Menschen berechtigte Zuversicht in die KI-Argumentation haben können, nicht nur in die KI-Ausgaben. Da Systeme autonomer werden, verschiebt sich die Frage von der Frage, ob ein System die richtige Antwort geliefert hat, auf die Frage, ob der Prozess, der sie erzeugt hat, solide ist.

Der Bericht argumentiert, dass sich die Cybersicherheit parallel zur Autonomie weiterentwickeln muss. KI-gestützte Sicherheit kann Bedrohungen vorhersagen und die Systemintegrität proaktiv validieren; aber die KI-Systeme selbst benötigen auch Schutz vor Datenvergiftung, Verzerrungen und Manipulation. Zero-Trust-Architekturen – bei denen jedes Benutzer, Gerät und jeder Algorithmus sein Verhalten kontinuierlich überprüfen muss – erstrecken sich in einen neuen Bereich der kognitiven Transparenz. Erklärbare KI, die es Menschen ermöglicht, zu sehen, wie ein System argumentiert und entscheidet, wird zum Mechanismus, durch den Rechenschaftspflicht messbar gemacht wird.

Lernende Infrastruktur

Der vierte Trend definiert die Bedeutung von Infrastruktur in einer KI-intensiven Welt neu. Server, Netzwerke und Rechenzentren – einst Massenware – sind heute strategische Vermögenswerte. Der Bericht beschreibt „intelligente Infrastruktur“ als Systeme, die über das gesamte Spektrum von Geräten, Edge-Umgebungen und Cloud-Plattformen hinweg erfassen, lernen und sich anpassen.

Hochleistungsrechnen und Quantensimulation ermöglichen es Organisationen, komplexe Systeme – Stadtlayouts, Energienetze, Logistiknetzwerke – zu modellieren, bevor Ressourcen für den Einsatz bereitgestellt werden. Die Platzierung der Rechenleistung (auf dem Gerät, am Netzwerkrand oder in der Cloud) ist keine rein technische, sondern eine wirtschaftliche und politische Entscheidung mehr, die durch Latenzanforderungen, Energiekosten und regulatorische Einschränkungen geprägt ist. Informierte Infrastruktur, so argumentiert der Bericht, sollte nicht nur auf betriebliche Effizienz, sondern auf das menschliche Wohlbefinden ausgerichtet sein.

Das Rennen um die Souveränität der Halbleiter

Der fünfte Trend befasst sich mit der geopolitischen Dimension der KI: der Kontrolle über die Chips, die Intelligenz ermöglichen. Nationen und Unternehmen wetteifern darum, End-to-End-Halbleiter-Ökosysteme aufzubauen, vom Design über die Fertigung bis hin zum Lieferkettenmanagement. Der Bericht beschreibt dies als „souveränes Silizium“ – eine Anerkennung, dass die Abhängigkeit von ausländischen Lieferketten für Chips eine systemische Anfälligkeit schafft.

Die Nachfrage nach KI-Workloads verändert die Designprioritäten von Halbleitern, verlagert den Schwerpunkt von Allzweckprozessoren auf inferenzoptimierte Architekturen und von zentralen Rechenzentren auf Edge-Geräte, die lokale Analysen durchführen können. Heterogenes Computing – die Kombination von ASICs, FPGAs, GPUs und photonischen Prozessoren – entwickelt sich zum Ansatz, um Abhängigkeiten zu reduzieren und gleichzeitig die Leistung zu optimieren. Kritischerweise stellt der Bericht fest, dass Souveränität keine Isolation erfordert: Kooperative Ökosysteme, die Regierungen, Universitäten und Industrie verbinden, bleiben die Triebkraft der Innovation, wobei ethische Beschaffung und energieeffiziente Fertigung nationale Interessen mit ökologischen Interessen in Einklang bringen.

Fortschritt durch Suffizienz neu definieren

Der sechste und letzte Trend ist der konzeptionellste – und vielleicht der dringendste. Der Bericht stellt die Standardannahme in Frage, dass mehr Rechenleistung, mehr Optimierung und mehr Output Fortschritt bedeuten. Unter dem Konzept der „Suffizienz“ werden Organisationen ermutigt, Haltbarkeit, Anpassungsfähigkeit und langfristige Angemessenheit über unaufhörliches Wachstum zu schätzen.

In diesem Rahmen werden KI und digitale Zwillinge zu Werkzeugen der Moderation, die Organisationen dabei helfen, optimale Schwellenwerte für die Ressourcennutzung zu identifizieren, anstatt kontinuierlich auf maximalen Durchsatz hinzuarbeiten. Knappheit – an Rechenleistung, Energie oder Materialien – wird zum Motor für intelligenteres Design und nicht zu einem Problem, das durch mehr Investitionen überwunden werden muss. Regulierungsrahmen, die in realen Daten verankert sind, schaffen Rechenschaftspflichtschleifen, die lokale Entscheidungen mit systemischen Ergebnissen verbinden.

Der rote Faden

Über alle sechs Trends hinweg zieht der Bericht einen einzigen roten Faden: dass menschliche Absicht nur dann durch Intelligenz skalieren kann, wenn sie von Empathie, Vertrauen, Souveränität und Sinn geleitet wird. Autonomie verleiht Maschinen Handlungsfähigkeit; emotionales Bewusstsein macht sie nachvollziehbar; Vertrauen hält sie sicher; Infrastruktur macht sie skalierbar; Souveränität hält sie fair; und Suffizienz macht sie nachhaltig.

Die Technologieprognose 2026 positioniert diese Trends nicht als unvermeidliche Kräfte, an die man sich anpassen muss, sondern als Gestaltungsentscheidungen – Architekturen, auf die Organisationen hinarbeiten oder von denen sie sich entfernen können, je nachdem, welche Werte sie in die von ihnen geschaffenen Systeme einbetten wollen.

„Der Aufstieg der Mass Intelligence verlagert unseren Fokus von Beschleunigung hin zu Sinnhaftigkeit“, betont Oliver Köth, Managing Director Technology & Innovation bei NTT DATA DACH. „Wenn emotional bewusste Systeme, souveräne Rechenkapazitäten und vertrauenswürdige Infrastrukturen zusammenkommen, entwickelt sich Technologie zu einem zielstrebigen Partner. Sie stärkt die Resilienz und untermauert die Werte, die unsere gemeinsame Zukunft prägen werden.“.“

The report identifies six macrotrends that the company believes will define how organizations build, govern and benefit from this shift — not simply by chasing efficiency, but by designing systems that are transparent, ethical and aligned with human intent.

From Task Automation to Purpose-Led Autonomy

The first trend examines the evolution of autonomy itself. Where earlier generations of software automated discrete tasks, modern AI systems can now act independently across entire business functions, physical processes and decision networks. The report describes this as a shift toward „human-orchestrated autonomy,“ where humans set intent and AI carries it out at scale.

Central to this vision are AI-native architectures and agent identities — standardized mechanisms that make autonomous actions attributable, auditable and reversible. The underlying design principle is adaptive autonomy: systems that modulate their independence based on risk and context. A drone fleet, a trading algorithm and a customer-service agent may all operate under different levels of oversight, calibrated continuously through governance and feedback loops.

Machines That Read the Room

The second trend moves into less familiar territory: emotional intelligence in machines. As AI systems become embodied — through humanoid robots, digital humans and responsive interfaces — they are gaining the capacity to interpret tone, gesture and expression, adjusting how they communicate accordingly.

The report frames this as more than a usability feature. Emotionally responsive technology is becoming part of social infrastructure, deployed in healthcare, education, mobility and governance. The concept of „sensorimotor empathy“ describes how machines can sense context and respond with appropriate care, building trust through interaction over time. The ethical dimension is explicit: emotional data — generated by facial recognition, voice analysis and behavioral signals — demands stringent design standards around consent, privacy and authenticity.

Trust as Infrastructure

The third trend concerns trust — specifically, the conditions under which humans can have justified confidence in AI reasoning, not just AI outputs. As systems grow more autonomous, the question shifts from whether a system produced the right answer to whether the process that generated it is sound.

The report argues that cybersecurity must evolve alongside autonomy. AI-powered security can predict threats and validate system integrity proactively; but the AI systems themselves also need protection from data poisoning, bias and manipulation. Zero-trust architectures — where every user, device and algorithm must continuously verify its behavior — extend into a new domain of cognitive transparency. Explainable AI, which allows humans to see how a system reasons and decides, becomes the mechanism through which accountability is made measurable.

Infrastructure That Learns

The fourth trend reframes what infrastructure means in an AI-intensive world. Servers, networks and data centers — once commodity assets — are now strategic ones. The report describes „informed infrastructure“ as systems that sense, learn and adapt across the continuum of devices, edge environments and cloud platforms.

High-performance computing and quantum simulation allow organizations to model complex systems — urban layouts, energy grids, logistics networks — before committing resources to deployment. The placement of computation (on-device, at the edge, or in the cloud) is no longer a purely technical decision but an economic and political one, shaped by latency requirements, energy costs and regulatory constraints. Informed infrastructure, the report argues, should be designed around human wellbeing, not just operational efficiency.

The Semiconductor Sovereignty Race

The fifth trend addresses the geopolitical dimension of AI: control over the chips that make intelligence possible. Nations and corporations are racing to build end-to-end semiconductor ecosystems, from design through fabrication to supply-chain management. The report describes this as „sovereign silicon“ — a recognition that dependency on foreign chip supply chains creates systemic vulnerability.

Demand from AI workloads is reshaping semiconductor design priorities, shifting emphasis from general-purpose processors to inference-optimized architectures, and from centralized data centers to edge devices capable of local analysis. Heterogeneous compute — combining ASICs, FPGAs, GPUs and photonic processors — is emerging as the approach for reducing dependency while optimizing performance. Critically, the report notes that sovereignty does not require isolation: collaborative ecosystems linking governments, universities and industry remain the engine of innovation, with ethical sourcing and energy-efficient manufacturing aligning national interests with environmental ones.

Redefining Progress Through Sufficiency

The sixth and final trend is the most conceptual — and perhaps the most urgent. The report challenges the default assumption that more computing power, more optimization and more output equates to progress. Under the concept of „sufficiency,“ organizations are encouraged to value durability, adaptability and long-term adequacy over relentless growth.

AI and digital twins become tools of moderation in this framing, helping organizations identify optimal thresholds for resource use rather than pushing continuously toward maximum throughput. Scarcity — of compute, energy or materials — becomes a driver of smarter design rather than a problem to be overcome with more investment. Regulatory frameworks anchored in real-world data create accountability loops that connect local decisions to systemic outcomes.

A Common Thread

Across all six trends, the report draws a single conclusion: that human intent can only scale through intelligence when it is guided by empathy, trust, sovereignty and purpose. Autonomy gives machines agency; emotional awareness makes them relatable; trust keeps them safe; infrastructure makes them scalable; sovereignty keeps them fair; and sufficiency makes them sustainable.

The Technology Foresight 2026 does not position these trends as inevitable forces to be adapted to, but as design choices — architectures that organizations can build toward or away from, depending on the values they want to embed in the systems they create.

„The rise of mass intelligence shifts our focus from acceleration to significance,“ said Oliver Koeth, Managing Director, Germany, NTT DATA. „When emotionally aware systems, sovereign compute and trusted infrastructure come together, technology evolves into a purposeful ally – amplifying resilience and reinforcing the values that will define our shared future.“