TechnoVision 2026: Capgemini zeigt AI als Strukturwandel

Capgemini hat seine „TechnoVision Top 5 Tech Trends to Watch in 2026“ vorgestellt und zeichnet darin ein technologisches Stimmungsbild, das deutlich macht, wie weit sich die Rolle von Künstlicher Intelligenz inzwischen über erste Experimente hinaus entwickelt hat. Während AI und Generative AI auch 2026 die dominanten Innovationsmotoren bleiben, verlagert sich der Fokus weg von punktuellen Pilotprojekten hin zu tief verankerten Architekturen, die Softwareentwicklung, Cloud-Strukturen und operative Unternehmensprozesse gleichermaßen prägen. Der Bericht markiert 2026 als ein Jahr, in dem sich AI von einem vielversprechenden Werkzeug zu einem strukturellen Fundament wandelt und damit strategische Entscheidungen auf höchster Ebene beeinflusst.

Warum 2026 das Jahr der Wahrheit für AI ist

Viele Unternehmen haben in den vergangenen Jahren erhebliche Mittel in AI-Projekte investiert, ohne dass der erwartete Nutzen vollständig realisiert worden wäre. Capgemini macht dafür weniger technische Grenzen verantwortlich als vielmehr methodische und organisatorische Defizite. Häufig fehlte es an skalierbaren Datenarchitekturen, klaren Verantwortlichkeiten oder einer konsistenten Einbettung der Technologie in bestehende Betriebsmodelle. 2026 soll nun eine Phase einleiten, in der AI nicht mehr als additiver Modernisierungsimpuls, sondern als verbindliches Element der Unternehmensarchitektur verstanden wird. Entscheidend ist dabei ein Ansatz, der Daten, Infrastruktur und Prozesse in eine harmonisierte Struktur überführt und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine neu definiert. Capgemini beschreibt diesen zentralen Erfolgsfaktor als „Human-AI Chemistry“, ein Konzept, das Vertrauen, Verlässlichkeit und langfristigen Wert ins Zentrum rückt. Während frühere Jahre von zahlreichen Piloten geprägt waren, soll 2026 zum Übergang vom Proof-of-Concept zum Proof-of-Impact werden, also zu messbaren Ergebnissen, die direkt in die Wertschöpfung eingreifen.

AI is eating software – ein Paradigmenwechsel im Software Engineering

Die Weiterentwicklung der bekannten Aussage „Software is eating the world“ hin zu „AI is eating software“ beschreibt eine weitreichende Veränderung: Nicht nur das Schreiben von Code wird durch AI automatisiert, sondern der gesamte Software-Lebenszyklus transformiert sich. Sudir Pai, Deputy CTO bei Capgemini, betont, dass Unternehmen in den vergangenen zwei Jahrzehnten von Cloud und Software-as-a-Service profitiert haben, die grundlegenden Methoden der Softwareentwicklung jedoch weitgehend unverändert blieben. Sie seien noch immer manuell, regelbasiert und deterministisch. Mit dem Eintritt in das AI-Zeitalter beginnt nun jedoch eine Phase, in der Software zunehmend kontextsensitiv, adaptiv und autonom entsteht. Entwickler formulieren Ziele und funktionale Anforderungen, während AI den konkreten Code generiert, testet und weiterentwickelt. Dieser Trend führt dazu, dass viele bestehende Systeme in den kommenden Jahren vollständig neu aufgebaut werden müssen, um die Anforderungen einer AI-nativen Architektur zu erfüllen.

Capgemini beschreibt diesen Prozess als „Back to Rebuild“ – eine umfassende Erneuerung des technologischen Fundaments, die zugleich neue Kompetenzprofile erfordert. Entwickler müssen lernen, Abstraktionsniveaus anzuheben, AI-Agents zu orchestrieren und komplexe Toolchains zu steuern. Gleichzeitig müssen Unternehmen verhindern, dass unstrukturierte Experimente zu einer neuen Form technologischer Fragmentierung führen. Erfolgreich wird nur sein, wer AI nicht isoliert einsetzt, sondern als orchestriertes, standardisiertes Prinzip über den gesamten Software-Stack hinweg denkt.

Cloud 3.0 – die Cloud wird zum intelligenten, verteilten Gewebe

Obwohl Cloud-Technologien seit anderthalb Jahrzehnten als etabliert gelten, stehen sie vor einer neuen Evolutionsstufe. Capgemini bezeichnet diese Phase als „Cloud 3.0“ und beschreibt sie als ein Zeitalter, in dem hybride, private, multi-cloudfähige und souveräne Architekturen nicht länger Ergänzungen, sondern zentrale Voraussetzungen für die Skalierung von AI sind. Generative Modelle, autonome Agents und latenzkritische Anwendungen stellen Anforderungen, die klassische Public-Cloud-Umgebungen allein nicht mehr erfüllen. Stattdessen entsteht eine verteilte Infrastruktur, in der Cloud- und Edge-Systeme als ein durchgängiges intelligentes Netz agieren.

Georgina Smith, Cloud Transformation Lead bei Capgemini, betont, dass Unternehmen zunehmend nicht aus Komfortgründen, sondern aus regulatorischer, technologischer und strategischer Notwendigkeit in Multi-Cloud-Modelle wechseln. Die Gründe reichen von Datenlokalisierungsanforderungen über resiliente Architekturstrategien bis hin zur Tatsache, dass kein einzelner Hyperscaler alle Tools für AI-Workloads bereitstellt. In diesem Umfeld wird die Beherrschbarkeit der Systeme zu einer zentralen Herausforderung. Um Cloud 3.0 produktiv nutzen zu können, brauchen Unternehmen kontinuierlich lernende Teams, produktorientierte Organisationsstrukturen und eine adaptive Governance, die Geschwindigkeit ermöglicht, ohne Kontrollmechanismen zu verlieren. Die Cloud wird damit nicht nur technologisch vielfältiger, sondern auch organisatorisch anspruchsvoller.

Warum Micron das Crucial Consumer Business einstellt

Micron hat das Aus für die Consumer‑Marke Crucial angekündigt. Der Verkauf von SSDs und RAM endet bis Februar 2026 – eine Entscheidung mit weitreichenden Folgen für den Markt. Was steckt hinter dem Strategiewechsel?

Intelligent Operations – wie AI Unternehmensprozesse neu definiert

Der vierte Trend beschreibt einen tiefgreifenden Wandel im Umgang mit Geschäftsprozessen. Intelligent Operations markieren die Abkehr von statischen Prozessketten hin zu dynamischen, selbstoptimierenden Abläufen, die Daten, Automatisierung und agentische Systeme in Echtzeit zusammenführen. Um solche intelligenten Operationen zu entwickeln, müssen Unternehmen Prozesse zunächst in ihre kleinstmöglichen Bestandteile zerlegen. Am Beispiel des Quote-to-Cash-Prozesses zeigt Capgemini, dass erst auf der Ebene von Dutzenden Mikroaufgaben ersichtlich wird, welche Tätigkeiten durch AI, RPA, Workflow-Systeme oder menschliches Eingreifen optimal ausgeführt werden können.

Diese Mikroarchitektur ermöglicht es, AI-Agents nicht isoliert, sondern als orchestrierte Einheiten einzusetzen, die Prozesse überwachen, Entscheidungen vorbereiten, Ausnahmen bearbeiten und Abläufe über Funktionsgrenzen hinweg verbinden. In der Praxis führt dies zu durchgängigen Wertschöpfungsketten, die Silos überwinden und operative Friktionen reduzieren. Besonders relevant ist dabei das Modell des Human-AI Co-Steering: Tätigkeiten werden je nach Sensibilität und Risiko in vollautonome, AI-unterstützte oder vollständig menschliche Aufgabenbereiche aufgeteilt. 2026 wird für viele Unternehmen das Jahr, in dem erste produktive Implementierungen dieser Ansätze entstehen und damit ein Übergang von reiner Effizienzorientierung hin zu echter organisatorischer Agilität erfolgt.

Technologische Souveränität – das neue Paradox globaler Abhängigkeiten

Die fünfte Trendkategorie behandelt ein Thema, das 2026 eine entscheidende Rolle spielen wird: technologische Souveränität. Während geopolitische Spannungen zunehmen, rückt die Fähigkeit von Nationen und Unternehmen in den Vordergrund, kritische Technologiekomponenten unabhängig, sicher und resilient betreiben zu können. Capgemini betont jedoch, dass absolute Autarkie weder realistisch noch sinnvoll ist. Stattdessen entsteht ein neues Verständnis von Souveränität, das auf resilienter Interdependenz basiert. Unternehmen müssen entscheiden, in welchen technologischen Ebenen sie Kontrolle benötigen und wo externe Abhängigkeiten tolerierbar sind.

Technologischer Fortschritt und Energieverbrauch durch KI

Künstliche Intelligenz gilt als Motor des Fortschritts – aber auch als Stromfresser. Zwischen Rechenzentren und Edge-Anwendungen entscheidet der Wirkungsgrad der Technik über Zukunftsfähigkeit, Kosten und globale Nachhaltigkeitsziele.

Nicola Godillier von Capgemini erklärt, dass diese Ebenen von Daten- und AI-Systemen über operative Infrastrukturen bis hin zu juristischen Rahmenbedingungen reichen. Viele Organisationen reagieren auf die Komplexität entweder mit isolierten Einzelmaßnahmen oder mit völliger Zurückhaltung. Capgemini empfiehlt hingegen eine klare Priorisierung entlang der Frage, warum Souveränität im jeweiligen Kontext relevant ist. Im Mittelpunkt stehen Risikominderung, Betriebskontinuität und strategische Autonomie. Neue souveräne Cloud-Angebote, regionale AI-Modelle und alternative Chip-Ökosysteme schaffen zusätzliche Optionen und ermöglichen Unternehmen, souveräne Architekturen domänenbezogen, workload-spezifisch und modular aufzubauen.

2026 – Ein Jahr struktureller Weichenstellungen

Die fünf Tech-Trends von Capgemini machen deutlich, dass 2026 weit mehr ist als ein weiteres Jahr technologischer Evolution. Vielmehr zeichnet sich ein grundlegender Umbau der digitalen Unternehmensarchitektur ab. AI wird nicht länger als punktuelle Anwendung verstanden, sondern als Katalysator neuer Software-Designs, Cloud-Strukturen und Prozessmodelle. Cloud 3.0 schafft die infrastrukturellen Voraussetzungen für diese Transformation, während Intelligent Operations die operative Umsetzung ermöglichen. Gleichzeitig zwingt das Thema technologische Souveränität Unternehmen dazu, strategische und geopolitische Risiken in ihre Technologieplanung einzubeziehen. 2026 wird damit zu einem Jahr, in dem sich entscheidet, welche Unternehmen AI lediglich nutzen – und welche AI-native werden und damit die Grundlage für nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit schaffen.