2026 könnte ein Wendepunkt für die künstliche Intelligenz (KI) sein, so die Prognosen führender Wissenschaftler der Stanford Human-Centered Artificial Intelligence (HAI)-Initiative. Nach einer Phase des übermäßigen Hypes und milliardenschwerer Investitionen rückt die Bewertung der tatsächlichen Leistungsfähigkeit von KI in den Fokus. Statt der Frage „Kann KI das?“ dominiert nun: „Wie gut, zu welchem Preis und für wen?“ James Landay, Co-Direktor von HAI, prognostiziert, dass 2026 kein Artificial General Intelligence (AGI) erreicht wird – eine Enttäuschung für viele Erwartungen. Gleichzeitig wird „KI-Souveränität“ zunehmend zur globalen Priorität: Länder wie die Vereinigten Arabischen Emirate und Südkorea investieren massiv in eigene Datenzentren, um von US-amerikanischen KI-Anbietern wie Nvidia oder OpenAI unabhängig zu werden. Dabei geht es nicht nur um den Bau eigener Großmodelle, sondern auch um die lokale Verarbeitung fremder Modelle auf eigenen Rechenressourcen, um Datenhoheit zu wahren. Landay sieht jedoch Anzeichen eines Spekulationsblasen-Endes, da die Ressourcen für diesen Ausbau begrenzt sind. Parallel dazu wird sich die KI-Nutzung in Unternehmen realistischer zeigen: Während KI in Bereichen wie Programmierung oder Kundenservice bereits produktiv wirkt, werden viele Projekte scheitern – eine Entwicklung, die zu mehr Reflektion über geeignete Einsatzfelder führen könnte. Neue, maßgeschneiderte Benutzeroberflächen über Chatbots hinaus könnten sich ankündigen. Gleichzeitig zeigt sich eine Trendwende hin zu kleineren, besser konservierten Datensätzen: Nach dem Erreichen eines Datenmaximums und wegen sinkender Datenqualität wird das Training auf hochwertige, kleinere Datensätze setzen. Im Bereich Medizin könnte 2026 ein „ChatGPT-Moment“ eintreten: Dank selbstüberwachter Lernmethoden, die keine manuellen Labels benötigen, sinken die Kosten für die Entwicklung medizinischer KI-Modelle deutlich. In Radiologie, Dermatologie und Onkologie zeigen erste Ergebnisse bereits vielversprechende Fortschritte. Sobald große, hochwertige Gesundheitsdatensätze genutzt werden können, könnte dies zu einer neuen Ära der Diagnostik bei seltenen Krankheiten führen. In der Rechtsprechung wird die KI-Prüfung zunehmend rigoroser: Statt nur zu fragen, ob ein Modell Texte schreiben kann, wird nach Effizienz, Genauigkeit, Zitierintegrität und Risiko gefragt. Neue Bewertungsrahmen wie „LLM-as-judge“ oder Paarvergleiche sollen komplexe juristische Aufgaben messen. Gleichzeitig wächst der Druck, KI-Systeme in Echtzeit zu überwachen. Erik Brynjolfsson erwartet „KI-Wirtschafts-Boards“, die auf Basis von Lohn- und Nutzungsdaten den Einfluss von KI auf Beschäftigung und Produktivität in Echtzeit messen – ein Paradigmenwechsel von Spekulation zu empirischer Analyse. In der Wissenschaft wird der Fokus auf die „Archäologie“ leistungsfähiger Neuronaler Netze verlagert: Forscher wollen verstehen, warum KI-Modelle zu bestimmten Ergebnissen kommen – nicht nur, was sie tun. Techniken wie Sparse Autoencoders oder Aufmerksamkeitskarten sollen die internen Entscheidungsprozesse sichtbar machen. In der Medizin werden zunehmend Systeme entwickelt, die nicht nur diagnostizieren, sondern auch Prognosen liefern – ohne spezifische Labels. Doch mit der technologischen Entwicklung wächst auch die Notwendigkeit, ethische und menschliche Aspekte zu berücksichtigen. Diyi Yang betont, dass KI-Systeme nicht nur leistungsfähig, sondern auch langfristig förderlich für menschliche Entwicklung sein müssen. KI soll nicht nur kurzfristig zufriedenstellend wirken, sondern die kritische Denkfähigkeit, Zusammenarbeit und Wohlbefinden stärken. Insgesamt deutet 2026 auf eine Entwicklungsphase hin, in der KI nicht mehr als Allheilmittel, sondern als Werkzeug mit klar definierten Stärken und Grenzen betrachtet wird – mit mehr Transparenz, Verantwortung und menschzentrierter Gestaltung. Bewertung durch Experten: Die Prognosen zeigen eine Reife der KI-Debatte: Von technischer Begeisterung zu wissenschaftlicher und gesellschaftlicher Verantwortung. Stanford HAI positioniert sich als führende Plattform für menschenzentrierte KI-Forschung. Die Erwartung, dass KI-Systeme künftig nicht nur leistungsfähig, sondern auch verständlich, fair und nachhaltig sein müssen, spiegelt einen tiefgreifenden Paradigmenwechsel wider. Die Einführung von Echtzeit-Metrik-Systemen und standardisierten Benchmarks könnte die Branche stabilisieren und langfristig Innovation fördern – ohne den Hype zu ignorieren.