2026: Von KI-Piloten zu parallelen Agenten-Workflows

Nun, da das Jahr 2025 zu Ende geht, reflektieren Unternehmensleiter darüber, was KI tatsächlich gebracht hat. Einzelne Aufgaben wurden schneller erledigt, aber End-to-End-Prozesse hielten selten Schritt. Zu Beginn des Jahres führten Teams in verschiedenen Bereichen des Unternehmens Entwurfsassistenten, Chat-Tools und einfache Automatisierungslösungen ein. Diese Tools erwiesen sich als nützlich, jedoch nur innerhalb des engen Anwendungsbereichs der jeweiligen Anwendung.

Die eigentlichen Einschränkungen traten immer dann auf, wenn die Arbeit team- und systemübergreifend erfolgen musste. Inhalte konnten zwar in einer Umgebung schneller erstellt und in einer anderen schneller angepasst werden, doch der Fortschritt verlangsamte sich dennoch an den bekannten Reibungspunkten: fragmentierte Arbeitsabläufe, manuelle Übergaben, Genehmigungszyklen und Inhalte, die zwischen CMS, LMS und regionalen Einführungsprozessen feststeckten. Die Geschwindigkeit verbesserte sich innerhalb einzelner Schritte, nicht jedoch über den gesamten Betriebsablauf hinweg, für den die Führungskräfte verantwortlich sind.

Die Organisationen, die im Jahr 2025 bedeutende Fortschritte erzielt haben, verfolgten einen anderen Ansatz. Anstatt weitere Tools hinzuzufügen, konzentrierten sie sich darauf, wie Arbeit über Systeme, Teams und Märkte hinweg abläuft. Indem sie Arbeitsabläufe als vernetzte Systeme statt als isolierte Aufgaben neu gestalteten, reduzierten sie Unterbrechungen und legten den Grundstein für eine globale Geschäftstätigkeit. Diese Denkweise prägt nun die Erwartungen, die Entscheidungsträger im Jahr 2026 an KI stellen.

Wenn KI über getrennte Tools und Workflows hinweg eingesetzt wird, entstehen Unternehmen Kosten, die zunächst leicht zu übersehen sind. Teams verbringen Zeit damit, Ergebnisse abzugleichen, Genehmigungen manuell zu koordinieren und Inkonsistenzen zu korrigieren, wenn die Arbeit zwischen verschiedenen Systemen wechselt. Jede Übergabe führt zu Verzögerungen, Risiken und Mehraufwand, die sich mit steigendem Volumen und zunehmender Marktabdeckung summieren.

Mit der Zeit untergraben diese Ineffizienzen den Wert, den KI eigentlich liefern sollte. Eine schnellere Ausführung einzelner Schritte führt nicht automatisch zu schnelleren Markteinführungen, klarerer Verantwortlichkeit oder vorhersehbarer Leistung auf Unternehmensebene. Da KI zunehmend in Kernprozesse integriert wird, werden diese versteckten Kosten für die Unternehmensleitung sichtbarer und immer schwieriger zu rechtfertigen.

„In Gesprächen auf Führungsebene hat sich der Ton in Bezug auf KI von Optimismus zu Verantwortlichkeit gewandelt. Führungskräfte bewerten KI nun nach denselben Maßstäben, die sie auch für Umsatzsysteme, Expansionsstrategien und Betriebskosten anwenden. KI, die einer finanziellen und betrieblichen Prüfung nicht standhält, ist keine Infrastruktur, sondern lediglich ein Experiment.“ – Ron Thomas, Chief Revenue Officer bei Smartcat

In der Praxis wird KI heute wie eine zentrale Infrastruktur behandelt. Führungskräfte interessieren sich weniger für Pilotprojekte und Funktionen, sondern vielmehr dafür, ob ein System in die begrenzten Budgets passt, sich nahtlos in bestehende Plattformen integrieren lässt und finanziellen, betrieblichen und risikobezogenen Prüfungen standhält.

Sobald KI anhand strategischer Initiativen bewertet wurde, benötigen Führungskräfte eine Kennzahl, die die Leistung über Regionen und regulatorische Umgebungen hinweg sichtbar macht. Die Kosten spielen nach wie vor eine Rolle, aber sie allein zeigen nicht, ob ein System dem Unternehmen hilft, auf Veränderungen zu reagieren, Markteinführungen zu koordinieren oder bei hohen Risiken die Genauigkeit aufrechtzuerhalten.

Die Kosten sind nur ein Teil der Geschichte, aber sie zeigen nicht, ob KI die Ausführung verbessert. „In allen von uns unterstützten Unternehmen ist die Markteinführungsgeschwindigkeit der deutlichste Test dafür, ob KI einen echten Mehrwert liefert“, bemerkt Ron Thomas, CRO von Smartcat. „In wissenschaftlichen, regulatorischen und technisch komplexen Umgebungen führen selbst kleine regionale Verzögerungen zu nachgelagerten Risiken und können in einigen Fällen eine Markteinführung sogar vollständig verhindern. Wenn KI die Zeit bis zur Markteinführung nicht verkürzt, liefert sie keinen ROI.“

In der Praxis hängt der Engpass mit den KI-Fähigkeiten zusammen. Wie Nicole DiNicola, Global VP of Marketing bei Smartcat, beobachtet, haben Teams gelernt, wie sie mit KI das Volumen skalieren können, verlieren aber immer noch Zeit damit, Systeme und Workflows zu verbinden, doppelte Versionen zu verwalten und Inkonsistenzen hinter den Kulissen zu korrigieren. „Die operative Komplexität wird zum größeren Hindernis. Dort verlieren Teams immer noch Zeit.“

Im Jahr 2026 benötigen Teams Arbeitsabläufe, die parallel statt in starren Abläufen ablaufen. Koordinierte Gruppen von KI-Agenten, die in den Bereichen Planung, Erstellung, Qualitätskontrolle und Lokalisierung arbeiten, verschaffen Teams einen klaren Vorteil, indem sie Wartezeiten beseitigen und die Markteinführungszeiten in einer einzigen vernetzten Umgebung beschleunigen.

Durch die parallele Bearbeitung routinemäßiger operativer Aufgaben ermöglichen diese Agententeams eine schnellere Verbreitung von Inhalten über verschiedene Märkte hinweg, ohne dabei Abstriche bei der Qualität oder der Markenintegrität zu machen. Teams aus dem Bereich Life Sciences nutzen sie, um genehmigte Angaben und Sicherheitshinweise gleichzeitig in allen Märkten anzuwenden, und Hersteller verlassen sich auf sie, um technische Dokumentationen im Einklang mit den neuesten technischen Entwicklungen zu halten.

Koordinierte Teams von Agenten bieten eine praktische Möglichkeit, die Geschwindigkeit zu erhöhen und gleichzeitig die Governance aufrechtzuerhalten. Ross Taylor, Mitbegründer von Invosphere und Kunde von Smartcat, fasst das größere Potenzial zusammen: „Es geht nicht nur darum, alte Arbeitsabläufe schneller zu replizieren. Es geht darum, einen neuen, skalierbareren Weg zu erschließen, um Lernen zu fördern, das eine Kultur der Neugierde schafft.“

Während Führungskräfte ihre Betriebsmodelle überarbeiten, entscheidet die Sprache zunehmend darüber, ob globale Bemühungen erfolgreich sind oder ins Stocken geraten. Viele Unternehmen investieren viel in Personalisierung und Inhaltsautomatisierung, betrachten die globale Bereitschaft jedoch nach wie vor als letzten Schritt in diesem Prozess. Die nachträgliche Lokalisierung führt zu verzögerten Markteinführungen, Abweichungen in der Botschaft, inkonsistenter Terminologie und Nacharbeiten, die mit zunehmendem Inhaltsvolumen immer umfangreicher werden.

Wenn Sprache jedoch von Anfang an in Arbeitsabläufe integriert wird, erzielen Unternehmen grundlegend andere Ergebnisse. Als Huel, ein auf Gesundheit spezialisiertes Unternehmen für verpackte Lebensmittel, einen globalen Marketingansatz verfolgte, indem es frühzeitig Inhalte in den Muttersprachen der Käufer erstellte, verzeichnete es einen Umsatzanstieg von 29 % und einen Anstieg der Neukunden um 80 % – und das alles bei geringeren Akquisitionskosten. Unternehmen, die die Lokalisierung getrennt von ihren Kern-Content-Workflows halten, erzielen bei der Expansion in neue Märkte selten vergleichbare Ergebnisse.

Ein Führungskraft einer globalen Unterhaltungselektronikmarke beschrieb die Belastung für Teams, wenn interne Tools diese Komplexität nicht bewältigen können: „Manchmal habe ich nicht einmal Zeit, meine eigenen Übersetzungen zu erstellen, weil ich die Übersetzungen aller anderen korrigieren muss.“

Die Behandlung von Sprache als grundlegender Vorteil ist ein operativer Vorteil. Wenn Workflows so gestaltet sind, dass Inhalte von Anfang an sprach-, regionen- und formatübergreifend übertragen werden können, vermeiden Teams Probleme in der Endphase, die die Skalierbarkeit beeinträchtigen.

Nicole DiNicola, VP of Global Marketing bei Smartcat, merkt dazu an: „Leistungsstarke Teams antizipieren regionale Anforderungen bereits frühzeitig im Prozess, sodass Korrekturen in einer späten Phase überflüssig werden.“

Die Auswirkungen unterscheiden sich je nach Branche. In den Biowissenschaften verlangsamt uneinheitliche Terminologie Genehmigungen und wirft Fragen zur Compliance auf. In der Fertigung führen falsch abgestimmte Anweisungen zu Betriebs- und Sicherheitsrisiken. Im Einzelhandel schwächen uneinheitliche Aussagen in verschiedenen Sprachen die Markenkonsistenz während schneller Kampagnenzyklen.

Sprache ist keine nebensächliche Aufgabe. Sie entscheidet darüber, ob Teams bei zunehmender Komplexität schnell und sicher vorankommen können. Celeste Daniels, Global Change Management Trainerin beim Smartcat-Kunden Ingram Micro, berichtet, dass Smartcat ihrem Team genau dabei hilft. „Mit Smartcat können wir unsere globale Botschaft unverfälscht vermitteln.“

Sobald Führungskräfte erkennen, wie sehr die Leistung von Governance, Workflow-Design und operativer Ausfallsicherheit abhängt, stehen sie vor einer praktischen Entscheidung: Bauen wir interne Systeme auf oder führen wir eine Infrastruktur ein, die auf Skalierbarkeit und Steigerung des KI-ROI ausgelegt ist?

Einige Teams entschieden sich für eine Umsetzung im Jahr 2025, da interne Agenten dies für flexibel und schnell umsetzbar hielten. Dieser Ansatz funktioniert oft bei kleinen Pilotprojekten, wird jedoch instabil, wenn er mit dem Tempo des Wandels Schritt halten muss:

• Die Ingenieurteams sind stark ausgelastet

• Governance-Prüfungen verlangsamen die Einführung neuer Funktionen

• Der Wartungs- und Sicherheitsaufwand steigt mit zunehmender Anzahl von Arbeitsabläufen.

In der Fertigung beispielsweise erforderten interne Automatisierungen oft mehr technische Unterstützung, als die Teams leisten konnten, da sich die Spezifikationen wöchentlich änderten. Zusammengenommen deuten diese Symptome auf eine tiefere Ursache hin: die Architektur der KI-Systeme selbst.

Falk Gottlob, Chief Product Officer bei Smartcat, warnt davor, dass genau hier interne Builds Probleme bereiten. „Im Jahr 2026“, so Gottlob, „werden Unternehmen an ihre Grenzen stoßen, nicht weil sie KI nicht gut genug implementiert haben, sondern weil viele Plattformen noch immer nicht für koordinierte, überprüfbare End-to-End-Prozesse ausgelegt sind.“

Im Jahr 2026 wird KI nur dann auf Unternehmensebene funktionieren, wenn sie die Ausführung marktübergreifend unterstützt und nicht nur eine schnellere Ausführung einzelner Aufgaben ermöglicht. Systeme müssen Aufgaben durchgängig bearbeiten und dabei Genauigkeit, Governance und Kontrolle gewährleisten.

In der Praxis lässt sich diese Grenze zwischen Experimentieren und Betrieb auf einige konkrete Prioritäten reduzieren. Wenn Sie möchten, dass Ihr Team sich im Jahr 2026 täglich auf KI verlassen kann, sollten Sie sich auf folgende Punkte konzentrieren.

1. Überprüfen Sie auf Reibungspunkte: Identifizieren Sie, wo die Arbeit noch verlangsamt wird, sei es bei Übergaben, Tabellenkalkulationen, E-Mail-Verläufen oder Genehmigungswarteschlangen. Dies sind oft die eigentlichen Hindernisse für die Geschwindigkeit.

2. Definieren Sie den ROI anhand der geschäftlichen Auswirkungen: Berücksichtigen Sie die Zeit bis zur Markteinführung, die Möglichkeit, Märkte parallel zu aktivieren, und die Gewissheit, dass die Inhalte überall den regulatorischen und markenspezifischen Anforderungen entsprechen.

3. Weiterqualifizierung für die Aufsicht: Da die Ausführung zunehmend von koordinierten Agententeams übernommen wird, verbringen die Teams weniger Zeit mit manuellen Produktionsaufgaben und mehr Zeit mit der Festlegung von Regeln, der Überwachung der Ergebnisse und der Beurteilung von Grenzfällen.