AI Monitor 2026

Nicht nur schneller entscheiden. Entscheidungen wirksam machen.

Seite 1 von 122 Min. LesezeitVeröffentlicht am Herausgegeben von Teklens

KI macht Menschen schneller. Wer macht das Unternehmen schneller? Der AI Monitor 2026 zeigt: Die Offenheit ist da, das Anpassen der Abläufe fehlt. Dieses Vorwort erklärt, wie wir die Ergebnisse lesen, was Menschen und KI-Agenten gleichermassen brauchen und warum Shared Context, Company Brain und ein Playbook, das Gelerntes in die Quelle zurückschreibt, einen Vorsprung schaffen.

Inhalt · Kurzantwort

Einordnung

Vorwort von Teklens

KI macht Menschen schneller. Sie recherchiert, analysiert, schreibt, codet und testet. Die Frage für jede Geschäftsleitung lautet deshalb nicht mehr, ob ihr KI einsetzt, sondern: Wer macht das Unternehmen schneller?

Der AI Monitor 2026 gibt darauf eine empirische Antwort. Er misst sechs Voraussetzungen für den Einsatz von KI: Führung, Menschen und Kompetenzen, technische Grundlagen, Daten, externe Rahmenbedingungen und Anpassungsfähigkeit. Das Muster ist deutlich. Die Offenheit für Veränderung ist mit 3,94 von 5 der höchste Wert der Studie, das Anpassen von Strukturen und Abläufen mit 2,47 der tiefste. Die Menschen sind bereit, ihre Abläufe nicht. Viele Organisationen setzen KI auf bestehende Abläufe, statt das Fundament zu verändern.

Die DACH-Analyse mit 64 Organisationen zeigt auch, wo sich das fortgeschrittene Profil absetzt. Drei Unterschiede sind für den Alltag besonders aufschlussreich: Daten (4,11 gegen 2,31), Menschen und Zusammenarbeit (4,53 gegen 2,73) und Anpassungsfähigkeit (4,13 gegen 1,84), der grösste Abstand aller sechs Dimensionen. Die Fortgeschrittenen verändern ihre Abläufe. Die anderen setzen KI obendrauf.

Dabei ist uns etwas aufgefallen: KI-Agenten brauchen dasselbe wie Menschen. Zugang zu aktuellen, verlässlichen Informationen. Orientierung, was gerade zählt. Und die Fähigkeit, aus Gelerntem neue Arbeit zu machen. Fehlt eines davon, beginnt jeder Tag bei null, alle ziehen in unterschiedliche Richtungen, und was gestern gelernt wurde, verändert die Arbeit von heute nicht.

Daraus leiten wir drei Praktiken ab. Shared Context: vertrauenswürdige Quellen verbinden, damit Menschen und Agenten vom selben aktuellen Stand ausgehen. Company Brain: die tägliche Arbeit mit gemeinsamen Zielen und Entscheiden verbinden, damit Prioritäten klar sind. Playbook: Änderungen freigeben, in die Quelle zurückschreiben und prüfen, was wirkt. Erst dieser letzte Schritt macht aus Lernen Anpassungsfähigkeit. Lernen zählt erst, wenn es verändert, wie Menschen und Agenten arbeiten.

Warum das ein Wettbewerbsvorteil ist: Modelle und Werkzeuge kann jede Firma kaufen, und sie werden jedes Jahr besser. Nicht kaufen lässt sich der eigene aktuelle Kontext, die gemeinsame Ausrichtung und das Tempo, mit dem Gelerntes in die Quellen zurückfliesst. Jede freigegebene Änderung verbessert den nächsten Entscheid und jeden Agenten, der mit dieser Quelle arbeitet. Dieser Vorsprung wächst mit jedem Durchlauf und lässt sich schwer kopieren. Das ist unsere Einordnung als Herausgeber; die Studie misst Readiness, nicht Geschäftserfolg.

Diese Ausgabe macht die Ergebnisse zugänglich. Du kannst die sechs Dimensionen erkunden, Reifeprofile vergleichen und nachvollziehen, worauf einzelne Aussagen beruhen. Die Daten liefern Orientierung. Die Selbsteinschätzungen ersetzen keine Prüfung eurer eigenen Abläufe.

Unsere Einladung: Denk an einen wichtigen Entscheid der letzten drei Monate. Weisst du, ob heute alle danach arbeiten, auch eure KI-Agenten? Nicht nur schneller entscheiden. Entscheidungen wirksam machen.

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Grundlage: AI Monitor 2026. Stichproben, Auswertung und Grenzen sind unter Methodik & Quellen erläutert.

Quellen

Die DACH-Analyse stammt aus der Masterarbeit von Felix Probst (Universität St.Gallen, 2026), die sich auf Deutschland und die Schweiz konzentriert und in Zusammenarbeit mit Studyond und Teklens entstand. Die europäische Erhebung ist die Teklens-Vorstudie mit 165 Teilnehmenden (Forschungspartner der Ausgabe 2027: ETH Zürich mit TUM); Teklens ordnet die Befunde als Herausgeber ein. Vollständige Zitate und Stellenverzeichnis: Methodik & Quellen.

  1. Probst 2026 · Probst, F. (2026). Capturing AI's Potential: How Ready Are Organisations in the DACH Region? Masterarbeit, Universität St.Gallen, in Kooperation mit Teklens. Deutschland und Schweiz, n = 64, Reifeskala 1–5, Selbsteinschätzung, explorativ.
  2. AI Monitor 2026, Europa · Teklens (2026). AI Monitor 2026 – European survey on organisational AI readiness (Teklens pre-study, 165 participants across Europe; survey hosted by readyai.one), raw export of 19 August 2026. Research partner for the 2027 edition: ETH Zurich with TUM; DACH analysis: master's thesis at the University of St. Gallen. Internal aggregate, published on teklens.ai/ai-monitor.

Methodik & Quellen

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