Trends und Prognosen für 2026

Wenig überraschend wird die Nutzung von Künstlicher Intelligenz weiter zunehmen, aber statt des blinden Hypes der letzten Jahre dürfte sich die Sichtweise zunehmend differenzieren: Ja zum Einsatz von KI, aber nur kontrolliert. Der Schutz sensibler Informationen wie persönlicher Daten oder Geschäftsgeheimnisse steht an oberster Stelle - und darf nicht potenziellen Produktivitätsgewinnen geopfert werden.

Syntax, global agierende IT-Dienstleisterin und Managed Cloud Provider, gibt einen Ausblick auf die zentralen SAP-Trends 2026. Laut Roman Freidel, Director Manufacturing Industry Principal bei Syntax, stehen vor allem Datensouveränität, Compliance und das nahende Ende des Supports für Legacy-Lösungen im Fokus - neben den Dauerthemen Cloud und KI.

Prashant Ketkar, CTO bei Parallels, ist ein Vordenker im Bereich IT-Innovation und Technologieentwicklung. Hier wagt er einen Blick in die Zukunft der IT-Landschaft und zeigt auf, wie Künstliche Intelligenz, Automatisierung und neue Bereitstellungsmodelle die Art und Weise, wie Unternehmen ihre digitalen Infrastrukturen verwalten, grundlegend verändern werden. Ketkar analysiert die wichtigsten Trends und Herausforderungen, die Organisationen in den kommenden Jahren erwarten - von der zunehmenden Komplexität der IT-Umgebungen über neue Anforderungen an die Datensicherheit bis hin zur Weiterentwicklung von VDI und der Rolle von SaaS.

Rechenzentren sind das Herzstück unserer Wirtschaft - doch sie befinden sich im Umbruch: Künstliche Intelligenz, Nachhaltigkeit, Automatisierung, Edge Computing und Cybersecurity verändern den Betrieb von Rechenzentren tiefgreifend. Jörg Hesselink, CEO von DC Smarter, ist überzeugt: "Managed Service Provider (MSP), die nur darauf reagieren, riskieren überrollt zu werden. Unternehmen, die proaktiv handeln, sichern sich entscheidende Wettbewerbsvorteile."

Ein SaaS-Sicherheitsalbtraum für IT-Manager in aller Welt wurde kürzlich wahr: Hacker nutzten legitime OAuth-Tokens aus der Drift-Chatbot-Integration von Salesloft mit Salesforce, um unbemerkt Kundendaten von der beliebten CRM-Plattform zu exfiltrieren. Der ausgeklügelte Angriff deckt einen kritischen toten Winkel auf, von dem die meisten Sicherheits-Teams nicht einmal wissen, dass sie von ihm betroffen sind.

Gestörte Lieferketten während der Corona-Pandemie, steigende Rohstoffpreise und die Inflation belasten die Modebranche schon seit einigen Jahren. In den vergangenen Monaten haben sich die Herausforderungen für die Branche noch weiter verschärft: Aufgrund globaler politischer und wirtschaftlicher Unsicherheit kommt es weiterhin zu Lieferkettenunterbrechungen, Cyberbedrohungen nehmen zu und die Nachfrage nach Modeprodukten ist rückläufig, da viele Konsumentinnen und Konsumenten noch preissensibler geworden sind.

Um im Markt dauerhaft erfolgreich zu bestehen, sind Software-Unternehmen gefordert, ihre Innovationskraft fortlaufend unter Beweis zu stellen. Dabei sehen sie sich immer wieder mit der anspruchsvollen Frage konfrontiert, wie sie ihre begrenzten Ressourcen am sinnvollsten einsetzen: Sollen sie bewährte Produkte, Dienstleistungen und Prozesse weiter optimieren - oder neue Ideen zu marktreifen Innovationen entwickeln?

KI ist mehr als ein ominöses Hinterzimmer-Experiment. Die Technologie ist eine treibende Kraft, wenn es um Produkte, Entscheidungen und Nutzererfahrungen über jegliche Wirtschaftsbereiche hinaus geht. Mittlerweile stellen Unternehmen jedoch die Inferenz in den Mittelpunkt ihrer KI-Implementierungen. Hier können die Modelle ihren eigentlichen Mehrwert unter Beweis stellen - unter anderem in Form von Antworten auf drängende Fragen, Vorhersagen und Content-Generierung. Der Anstieg des Inferenz-Bedarfs bringt jedoch eine entscheidende Herausforderung mit sich. Bei Inferenzen handelt es sich nämlich nicht um einzelne Workloads.

Unternehmen befassen sich zunehmend mit dem geschäftlichen Mehrwert ihrer KI-Investitionen. Sie achten immer mehr darauf, bei welchen Herausforderungen GenAI eine gute Lösung bringt und wo traditionelle KI-Technologie und interpretierbares maschinelles Lernen die Alternative sind. Tatsächlich sind mehr als 80 Prozent aller KI-Systeme, die heute in Unternehmen im Einsatz sind, keine GenAI.

Java mag mittlerweile 30 Jahre alt sein, doch die bewährte Programmiersprache bildet immer noch das Fundament zahlreicher geschäftskritischer Anwendungen. Um aktuellen Entwicklungen und Trends nachzuspüren, hat Azul im Rahmen des "2025 State of Java Survey and Report" mehr als 2.000 Java-Experten auf der ganzen Welt befragt. Die wichtigsten Ergebnisse gibt es hier im Überblick.