Wichtigste Trends im IT-Kanal und bei agentenbasierter KI

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In diesem Kontext sprechen sie über Cyberresilienz, kleinere, aber deutlich spezialisiertere Partnerökosysteme, den Aufstieg des MSP-Modells, agentenbasierte KI in realen Umgebungen, Cloud 3.0, GreenOps, föderierte Daten-Governance, KI-native Plattformen, intelligente Betriebsabläufe und die Vision von Technologie als direktem Treiber von Wettbewerbsfähigkeit und Souveränität. Was nun kommt, ist kein weiterer Hype-Zyklus, sondern der Moment, in dem sich ROI und Resilienz beweisen lassen.

Die neue Ära des IT-Channels: vom Wiederverkauf zur gemanagten Cyberresilienz

Der IT-Channel verlagert seinen Fokus zunehmend auf Cyberresilienz als zentrales Wertversprechen. Wie Channel-Manager führender Anbieter von Datensicherungs- und Cybersicherheitslösungen betonen, gehen die Gespräche mit Kunden über die traditionelle „Sicherheit und Datensicherung“ hinaus und umfassen nun umfassendere Themen wie Prävention, Erkennung, Identitätsmanagement, orchestrierte Datensicherungen und umfassende Wiederherstellung, insbesondere in Hybrid-, Multi-Cloud- und SaaS-Umgebungen.

Diese Komplexität bedeutet, dass kein einzelner Hersteller das gesamte Spektrum allein abdecken kann , was das Wachstum kollaborativer Partnernetzwerke vorantreibt. Die Rolle globaler Systemintegratoren (GSI), Value-Added Reseller (VAR) und insbesondere Managed Service Provider (MSP) gewinnt an Bedeutung, wobei sich MSPs zum Wachstumsmotor im Bereich Cybersicherheit entwickeln. Unternehmen suchen nicht mehr nur nach Produkten, sondern nach einem Partner, der kontinuierlich Verantwortung für ihre Sicherheitslage übernimmt.

Parallel dazu wählen Hersteller ihre Partnerschaften deutlich selektiver aus . Die Anzahl der Partner sinkt, während die Zusammenarbeit mit solchen Partnern intensiviert wird, die ausgereifte Serviceleistungen, die Fähigkeit zur Entwicklung umfassender Lösungen und eine zuverlässige Leistungserbringung nachweisen können. Kommerzielle Programme, Anreize und Ressourcen werden auf das MSP-Modell ausgerichtet und belohnen Anbieter, die Cybersicherheit als Dienstleistung und Expertenberatung in hybriden, Public-Cloud- und SaaS-Umgebungen anbieten.

Dieser Wandel bedeutet, dass Partner, die weiterhin auf reinen Wiederverkauf setzen, Gefahr laufen, an Bedeutung zu verlieren . Wertschöpfung verlagert sich hin zu Wissen, Integration und kontinuierlichem Management. Der Vertriebskanal, der Cyberresilienz, Automatisierung und Governance als Dienstleistung anbietet , wird ein zentraler Bestandteil der langfristigen Technologiestrategien seiner Kunden sein.

Agentische KI: von Chatbots zu Systemen, die autonom agieren

Unsere Beziehung zur künstlichen Intelligenz steht vor einem grundlegenden Wandel . Bislang waren dialogbasierte Schnittstellen Standard: Man fragt nach einer Zusammenfassung, einem Text oder einem Bild, und das System antwortet. In den kommenden Jahren wird dieses Modell von agentenbasierter KI abgelöst, bei der Systeme nicht nur antworten, sondern auch selbstständig komplexe Aufgaben ausführen und mit Anwendungen, Daten und anderen Diensten interagieren.

In der Praxis bedeutet dies, dass Nutzer nicht mehr aktiv nach Vorschlägen fragen, sondern Aufgaben delegieren werden . Anstatt einen Chatbot um Reiseempfehlungen zu bitten, beauftragen sie einen Mitarbeiter , der – mit den entsprechenden Berechtigungen – den Kalender prüft, Flugoptionen vergleicht, bucht, bezahlt und Bestätigungen versendet, ohne ständige Überwachung. Dieser Fortschritt steigert die Produktivität, verringert aber gleichzeitig die Fehlertoleranz und schärft das Bewusstsein für Sicherheit und Verantwortlichkeit.

Der Markt gliedert sich bereits in zwei Hauptkategorien: Plattformen und Frameworks zur Entwicklung kundenspezifischer Agenten sowie Komplettlösungen von Anbietern. Unternehmen wie OpenAI, Google, Microsoft, Oracle, Amazon, Nvidia, Salesforce, Cisco und SAP bieten alles von Architekturen für die Agentenentwicklung bis hin zu speziell für Vertrieb, Support, Prozessautomatisierung, Observability oder Risikomanagement entwickelten Agenten.

Darüber hinaus werden Agenten-Ökosysteme künftig über Protokolle wie A2A (Agent-zu-Agent) miteinander kommunizieren . Dies ermöglicht verteilte Arbeitsabläufe, in denen mehrere Agenten gemeinsam an Daten und Unternehmens-APIs arbeiten. Diese Autonomie wird zunächst nicht uneingeschränkt sein: Kritische Prozesse werden durch robuste menschliche Kontrollmechanismen und klar definierte Verantwortlichkeitsrahmen überwacht, um die Einhaltung von Vorschriften und Audits zu gewährleisten.

Das Jahr der Wahrheit für die KI: vom Pilotprojekt bis zu den Auswirkungen auf das Geschäftsergebnis

Nach jahrelangen Pilotprojekten und Machbarkeitsstudien steht KI vor ihrer großen Bewährungsprobe . CIOs und CEOs erhöhen den Druck: Jeder in KI investierte Euro muss konkrete Auswirkungen auf Umsatz, Kostensenkung, Risikominderung oder neue Geschäftsmodelle nachweisen. Zukunftsvisionen weichen ganz praktischen Fragen: Wie viel kostet es, was bringt es, und wer trägt die Verantwortung im Falle eines Scheiterns?

Führende Beratungsunternehmen und Analysten sind sich einig, dass sich der Fokus von isolierten Experimenten hin zu Implementierungen im Unternehmensmaßstab verlagert . Entscheidend ist nicht mehr ein spektakulärer Anwendungsfall, sondern der Aufbau einer datengetriebenen digitalen Geschäftsarchitektur mit vernetzten Datenstrukturen, robusten Integrationen, Transparenz, Sicherheit und einer echten Mensch-KI-Interaktion, die Vertrauen schafft und eine nachhaltige Akzeptanz fördert.

Die Zahlen bestätigen diesen Trend zunehmend: Immer mehr Unternehmen setzen bereits KI-fähige Anwendungen produktiv ein , was zu deutlichen Verbesserungen der betrieblichen Effizienz und kürzeren Markteinführungszeiten führt. Doch es zeichnen sich auch klare Grenzen ab: Die Angst, etwas zu verpassen (FOMO), hat dazu geführt, dass viele Projekte ohne solides Geschäftsmodell gestartet wurden. 2026 wird das Jahr sein, das darüber entscheidet, welche Initiativen überleben und welche aufgrund mangelnder Rentabilität abgebrochen werden.

Darüber hinaus fordern CEOs in der EMEA-Region konkrete Nutzennachweise, bevor sie neue KI-Projekte genehmigen . Die Prioritäten verschieben sich von der reinen Steigerung der individuellen Produktivität hin zu Geschäftsmodellinnovationen, Prozessneugestaltungen und der Stärkung der organisatorischen Resilienz. Von KI werden Kreativität, neue Dienstleistungen und veränderte Managementansätze erwartet, was jedoch auch zu Reibungsverlusten am Arbeitsplatz und wahrscheinlich zu mehr Umstrukturierungen und Entlassungen in bestimmten Bereichen führen wird.

KI-Agenten werden bei diesem Technologiesprung eine Schlüsselrolle spielen . Es wird erwartet, dass zahlreiche große Unternehmen Agenten in ihre Überwachungs- und Sicherheitsplattformen integrieren werden, um die Durchsetzung von Richtlinien zu automatisieren, Verstöße zu reduzieren und die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen sicherzustellen. Sollte KI in diesem Zyklus keine messbaren Ergebnisse liefern, werden viele Organisationen ihre Investitionen reduzieren und sich auf Initiativen mit klaren Vorteilen konzentrieren.

Wie KI Software, Cloud und Betriebsabläufe umgestaltet

KI beeinflusst nicht nur Geschäftsanwendungen, sondern transformiert die Softwareentwicklung grundlegend . Die traditionelle Programmierung, die auf dem Schreiben von Codezeilen basiert, weicht einem Modell, in dem Entwickler ihre Absichten formulieren und KI die Komponenten generiert und pflegt. Dies verkürzt die Entwicklungszyklen, verbessert die Qualität und ermöglicht es den Teams, sich auf Architekturdesign, Sicherheit, Governance und die Koordination der KI-Agenten zu konzentrieren.

Dieser „Software-Neuaufbau“ erfordert neue Governance-Rahmenbedingungen, menschliche Aufsicht und Qualitätskontrolle, um Schwachstellen, weitverbreitete Fehler und übermäßige Abhängigkeit von SaaS-Anbietern zu vermeiden. Gleichzeitig ebnet er den Weg für anpassungsfähigere und unabhängigere Systeme, reduziert die Abhängigkeit von einzelnen Anbietern und fördert individualisierte Produkte auf offenen, modularen Plattformen.

Parallel dazu tritt die Cloud in die Phase 3.0 ein, in der hybride, Multi-Cloud-, private und souveräne Cloud-Architekturen als Standard nebeneinander existieren . Umfangreiche KI-Anwendungen können sich nicht allein auf die traditionelle Public Cloud verlassen; sie erfordern verteilte Architekturen, sehr geringe Latenz und Edge Computing in Verbindung mit Rechenzentren. Massive Umbrüche und geopolitische Spannungen drängen Unternehmen zu Multi-Cloud-, Souveränitäts- und Anbieterdiversifizierungsstrategien.

Unternehmenssysteme entwickeln sich ebenfalls von einfachen Datenspeichern zu aktiven, intelligenten Betriebsmaschinen . Dank KI-Agenten, die in Schlüsselprozesse (Finanzen, Lieferkette, Personalwesen, Kundenservice) integriert sind, können Unternehmen von isolierten Automatisierungen zur Orchestrierung ganzer Wertschöpfungsketten übergehen – mit kontinuierlicher Überwachung, Fehlerbehebung und datengestützter, adaptiver Verbesserung.

All dies ist Teil eines klaren Trends: Technologie ist nicht länger eine Sammlung unabhängiger Komponenten, sondern ein integriertes „Unternehmensbetriebssystem “. Wettbewerbsvorteile ergeben sich nicht mehr aus einer größeren Anzahl von Projekten, sondern daraus, dass KI, Automatisierung, APIs, Cloud Computing, Sicherheit, Observability und Daten als kohärentes Ganzes zusammenarbeiten, gesteuert und auf Geschäftskennzahlen ausgerichtet sind.

Governance, Regulierung und technologische Souveränität: KI unter dem Mikroskop

Die regulatorischen Rahmenbedingungen werden immer strenger und rücken in den Mittelpunkt . Verordnungen wie der Europäische KI-Act, NIS2, DORA, CRA, CSRD und weitere branchenspezifische Regelungen werden Governance, Risikomanagement und Sicherheit von „Best Practices“ zu Grundvoraussetzungen für den Geschäftsbetrieb machen. Unternehmen müssen die verwendeten Daten, die eingesetzten Modelle und die Logik ihrer automatisierten Entscheidungen umfassend dokumentieren.

Die Governance von KI entwickelt sich hin zu adaptiven Modellen auf Basis von KI-TRiSM (Trust, Risk, and Security Management) . Diese Modelle kombinieren Richtlinien, Kontrollen, Prozesse und Tools, um Verzerrungen, Fehlinterpretationen, Datenlecks, Missbrauch und Leistungsabweichungen in Echtzeit zu überwachen. In Europa wird das Spannungsverhältnis zwischen Innovation und Compliance besonders hoch sein: Übermäßige Strenge könnte die Wettbewerbsfähigkeit im Vergleich zu weniger regulierten Regionen beeinträchtigen.

In diesem Szenario gewinnt technologische Souveränität, verstanden als „widerstandsfähige Interdependenz“, an Bedeutung . Anstatt absolute Autonomie anzustreben (unrealistisch in einer hypervernetzten Welt), konzentrieren sich Regierungen und Unternehmen auf die Kontrolle kritischer Ebenen der digitalen Wertschöpfungskette: Halbleiter, Daten, KI-Modelle, souveräne Cloud-Infrastrukturen und offene Standards, die einen nahtlosen Anbieterwechsel ermöglichen.

Die föderierte Daten-Governance etabliert sich zunehmend als Modell für den Informationsaustausch zwischen Organisationen, ohne die Datensouveränität aufzugeben oder Datenspeicher physisch zu zentralisieren. Dieser Ansatz, kombiniert mit flexiblen Architekturen und klar definierten APIs, ist die unerlässliche technische Grundlage für Ökosysteme von Akteuren, die sicher und nachvollziehbar verteilte Daten verwalten.

Die direkte Folge ist, dass sich die Geschwindigkeit der Technologieeinführung in vielen Fällen verlangsamen wird , im Gegenzug jedoch Rechtssicherheit, Nachvollziehbarkeit und Vertrauen zunehmen. Der Markt wird künftig klarer zwischen seriöser, prüfbarer und konformer Software und Scheinlösungen unterscheiden, die einer strengen behördlichen Prüfung nicht standhalten.

Sicherheit, Identitäten und der stille Abschied von Passwörtern

Die Cybersicherheit befindet sich in einer Phase tiefgreifender Veränderungen . Umfang, Geschwindigkeit und Raffinesse der Angriffe machen ein rein reaktives Modell, das auf manueller Analyse basiert, unmöglich. Die Verteidigung agiert zunehmend in „Maschinengeschwindigkeit“ und setzt auf KI, um Anomalien zu erkennen, Ereignisse zu korrelieren und automatisierte Reaktionen zu orchestrieren, während sich menschliche Teams auf Strategie, Governance und das Management komplexer Vorfälle konzentrieren.

Auf der Zugriffsebene wird die Identität zum neuen Sicherheitsperimeter . Die zunehmende Verbreitung von SaaS-Anwendungen, verteiltem Arbeiten und allgegenwärtiger Vernetzung erfordert eine zentralere Sicherung von Benutzern, Geräten und Diensten anstelle von Perimeternetzwerken. Zero Trust entwickelt sich hin zu kontextbezogenen und proaktiven Modellen, bei denen jeder Zugriff kontinuierlich anhand von Verhalten, Standort, Risiko und Ressourcensensibilität validiert wird.

Eine der sichtbarsten Veränderungen für den Nutzer wird das allmähliche Verschwinden des traditionellen Passworts sein . Passwörter, basierend auf Public-Key-Kryptographie, werden zur primären Authentifizierungsmethode: Der private Schlüssel verbleibt auf dem Gerät des Nutzers und wird mithilfe biometrischer Daten (Fingerabdruck, Gesichtserkennung) entsperrt, während der Server lediglich einen mathematischen Identitätsnachweis erhält. Dadurch werden die meisten Phishing-Angriffe, die auf den Diebstahl von Zugangsdaten abzielen, wirkungslos.

Diese Entwicklung wird durch deutlich fortschrittlichere Identitäts- und Zugriffsmanagementmodelle (IAM) sowie verstärkte Sicherheitsmaßnahmen in der Software-Lieferkette und bei externen Anbietern ergänzt. Die Überwachung durch Dritte, kontinuierliche Audits und vertragliche Vereinbarungen mit Cybersicherheitsgarantien sind entscheidend, um Angriffe von außen zu verhindern.

API-First-Architekturen, Hyperautomatisierung und „Service als Software“

Integration entwickelt sich zu einer strategischen Priorität . Branchen wie Banken, Versicherungen, Energie, Einzelhandel, Gesundheitswesen und der öffentliche Sektor stellen täglich fest, dass technologische Fragmentierung und isolierte Altsysteme zu den größten Innovationshindernissen zählen. Die Antwort darauf ist die weitverbreitete Einführung von API-basierten Architekturen und Integrationsplattformen, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Funktionen als wiederverwendbare Dienste bereitzustellen.

Parallel dazu etabliert sich Hyperautomatisierung als praktischer Weg, die Effizienz zu steigern, ohne die Infrastruktur auszubauen . Durch die Kombination von KI, RPA, BPM, APIs, Analysen und Orchestrierung verabschieden sich Unternehmen von der Entwicklung isolierter Bots für Randprozesse und setzen stattdessen auf umfassende Programme, die durchgängige Arbeitsabläufe automatisieren – insbesondere in regulierten Branchen, in denen manuelle Fehler hohe Kosten verursachen.

Dieser Wandel geht einher mit einem neuen Softwarenutzungsmodell, das wir als „Service as Software “ bezeichnen könnten. Jenseits des klassischen Pay-per-Lizenz- oder Pay-per-User-SaaS-Modells entstehen Modelle, bei denen die Abrechnung ergebnisbasiert erfolgt: pro verarbeitetem Dokument, pro abgeglichener Transaktion, pro erledigter Aufgabe oder pro automatisch gelöstem Supportfall. Für den IT-Channel eröffnen sich dadurch Geschäftsmöglichkeiten mit Fokus auf messbare Ergebnisse, die auf die Ziele des Kunden abgestimmt sind.

Darüber hinaus entwickeln sich ERP-Systeme und andere Kernsysteme zu „aktiven“ Versionen, die von KI unterstützt werden . Viele Backoffice-Aufgaben (Buchhaltung, Rechnungsstellung, Abstimmungen, Dokumentenmanagement) werden nahezu vollständig automatisiert, wodurch Mitarbeiter für das Ausnahmemanagement und strategische Entscheidungen freigestellt werden. Es handelt sich dabei nicht um „menschenlose Unternehmen“, sondern um Organisationen, in denen menschliches Talent dort konzentriert ist, wo es den größten Mehrwert schafft.

Die Demokratisierung der Entwicklung durch Low-Code- und No-Code-Plattformen gewinnt zunehmend an Bedeutung und ermöglicht es Geschäftsbereichen, unter IT-Governance eigene Anwendungen und Workflows zu erstellen. Dies beschleunigt interne Innovationen, erfordert jedoch klare Sicherheits-, Qualitäts- und Compliance-Rahmenbedingungen, um unkontrollierbare Schatten-IT zu verhindern.

Infrastruktur, Energie und GreenOps: Physikalische Grenzen der KI

Der Aufstieg der KI bringt die Infrastruktur an ihre Grenzen . Das massive Training und der Einsatz von Modellen erfordern enorme Rechenleistung und Kühlkapazität und rücken damit eine Ressource in den Vordergrund, die bisher als selbstverständlich galt: Energie. Die technologische Diskussion verlagert sich zunehmend von der Frage „Wie viele Parameter hat das Modell?“ hin zu „Wie viele Watt verbraucht es pro generierter Werteinheit?“.

Auf Hardwareebene etabliert sich die NPU als Standardausstattung für PCs und Mobilgeräte . KI-fähige Computer werden nicht länger ein Premium-Angebot, sondern eine Grundvoraussetzung sein, da die lokale Ausführung von Agenten und Modellen die Latenz reduziert, den Datenschutz verbessert und die Cloud entlastet. Bei der Aufrüstung von Desktop- oder Laptop-Computern werden KI-Rechenfähigkeiten genauso wichtig sein wie RAM oder Speicherplatz.

Die Nachfrage nach Hochleistungs-DRAM und NAND-Flashspeicher für KI-Rechenzentren belastet die Lieferkette und treibt die Komponentenpreise in die Höhe . Hersteller priorisieren die Serverproduktion gegenüber Endgeräten, was zu höheren Preisen oder Lieferengpässen bei Speichersystemen mit hoher Kapazität für Endkunden führen könnte.

In diesem Kontext gewinnt der GreenOps-Ansatz für Cloud- und Infrastrukturmanagement zunehmend an Bedeutung . Die reine Kostenoptimierung reicht nicht mehr aus; CO₂-Fußabdruck, effiziente Ressourcennutzung und die Einhaltung von ESG-Kriterien müssen ebenfalls berücksichtigt werden. Nachhaltigkeit entwickelt sich zu einer zentralen Kennzahl für CIOs, und Technologieverantwortliche müssen jede verbrauchte Kilowattstunde rechtfertigen und die Workloads zwischen Cloud, Edge und On-Premises optimal verteilen.

Hinzu kommen Innovationen im Bereich der Energiespeicherung, wie beispielsweise Siliziumanodenbatterien und die ersten kommerziellen Festkörperanwendungen für den Massenmarkt. Ihre höhere Energiedichte ermöglicht mobile Geräte mit einer realen Akkulaufzeit von zwei Tagen und leichtere Elektroautos mit größerer Reichweite. Zudem wird ultraschnelles Laden mit geringerem Leistungsverlust unterstützt, wodurch die Reichweitenangst etwas gemildert wird.

Fortschrittliche Konnektivität: WiFi 7 und direkte Satellitenabdeckung

Auch die Netzwerke machen einen qualitativen Sprung, um diese neue Ebene digitaler Dienste zu unterstützen . WiFi 7 wird zum dominierenden Standard für Router, Smartphones und Laptops werden, nicht nur wegen seiner hohen Geschwindigkeit, sondern auch aufgrund architektonischer Neuerungen wie Multi-Link Operation (MLO), das die gleichzeitige Nutzung mehrerer Frequenzbänder ermöglicht, die Latenz reduziert und die Stabilität selbst in Haushalten mit vielen Geräten verbessert.

Mit dieser Entwicklung werden 1-Gbit/s-Glasfaseranschlüsse nicht mehr durch ältere WLAN-Netzwerke gedrosselt . 8K-Streaming, Mixed Reality, Cloud-Gaming und immersive Erlebnisse werden ohne ständige Unterbrechungen möglich sein, was die Wahrnehmung stärkt, dass das Netzwerk „einfach funktioniert“ – unerlässlich, da immer mehr kritische Anwendungen von drahtloser Verbindung abhängen. Um mehr über die Entwicklung der Heimvernetzung zu erfahren, empfiehlt sich ein umfassender Leitfaden zu ADSL und Glasfaser.

Parallel dazu beginnt die kommerzielle Einführung von Direkt-zu-Mobilfunk-Diensten (DTO), die es Mobiltelefonen ermöglichen, sich direkt mit Satelliten in niedriger Erdumlaufbahn zu verbinden . Anfänglich auf Nachrichtenübermittlung und Notfallkommunikation in Gebieten ohne terrestrische Netzabdeckung (Gebirge, Meer, abgelegene ländliche Gebiete) ausgerichtet, markiert dies den Anfang vom Ende der „funkfreien“ Zonen, wie wir sie heute kennen.

Die neuen Modems können automatisch zwischen Mobilfunkmasten und Satelliten umschalten und so auch unter widrigen Bedingungen eine Mindestversorgung gewährleisten. Für die IT-Branche eröffnen sich dadurch neue Möglichkeiten für IoT-Fernsteuerungslösungen, verteilte Überwachung und kritische Echtzeitdienste in Sektoren wie Logistik, Energie, Transport und Sicherheit.

Referenzfälle und Positionierung der wichtigsten IKT-Akteure

Große IKT-Unternehmen ergreifen Maßnahmen, um sich auf dieses neue Szenario vorzubereiten . Betreiber gemeinsam genutzter Infrastrukturen, wie z. B. Mobilfunk- und Telekommunikationsnetzbetreiber, investieren in fortschrittliche Automatisierung, Echtzeit-Datenanalyse und die Zusammenarbeit mit KI-Anbietern, um die Widerstandsfähigkeit ihrer Anlagen gegenüber Wetterereignissen und Verkehrsspitzen zu verbessern.

Integrierte Telekommunikationsanbieter setzen mehrjährige Strategiepläne um, um ihre Netze zu modernisieren, veraltete Technologien schrittweise abzulösen und KI zur Automatisierung von Abläufen, zur hochgradig personalisierten Servicebereitstellung und zur Verbesserung des Kundenerlebnisses zu nutzen. Ziel ist es, die Betriebskosten drastisch zu senken, den B2B-Umsatz zu steigern und sich als führende Anbieter in den Bereichen Cybersicherheit, Cloud Computing und angewandte KI zu positionieren.

Große globale Beratungsunternehmen bieten ihrerseits Frameworks wie TechnoVision an, um Organisationen bei Technologieentscheidungen auf Basis von Geschäftskriterien zu unterstützen . Ihre Botschaft ist eindeutig: Generative KI und agentenbasierte KI müssen in robuste Architekturen integriert werden, wobei besonderes Augenmerk auf Daten-Governance, technologische Souveränität und die Neugestaltung von Prozessen hin zu intelligenten Abläufen gelegt werden muss.

Andere Unternehmen, die sich auf Modernisierung, Interoperabilität und Hyperautomatisierung spezialisiert haben, betonen, dass der Schlüssel nicht mehr allein in der Hinzunahme weiterer Tools liegt, sondern in deren disziplinierter Integration, Steuerung und Skalierung . Unternehmensarchitektur, APIs, Observability, FinOps und Risikomanagement sind keine „technischen Details“ mehr, sondern entscheidende Voraussetzungen dafür, dass KI und Automatisierung nicht in endlosen Pilotprojekten stecken bleiben.

Regionale Beratungsunternehmen und Anbieter von Geschäftslösungen heben zudem die Konsolidierung domänenspezifischer KI-Modelle hervor , die Illusionen reduzieren, sich an Branchenvorschriften anpassen und den Energieverbrauch optimieren können. Kleinere, mithilfe proprietärer Daten und spezifischer Terminologie verfeinerte Modelle werden neben großen, universellen Modellen eingesetzt, um vielfältige Anforderungen effizient zu erfüllen.

2026 markiert einen Wendepunkt in der Beziehung zwischen IT-Channel, KI und Unternehmen : Künstliche Intelligenz wird zum Rückgrat von Unternehmensarchitekturen, die Cloud wird verteilter und souveräner, Sicherheit verlagert sich hin zu Identitätsmanagement und proaktiver Erkennung, Architekturen werden modular und API-gesteuert, und Energie und Nachhaltigkeit werden zu Designvorgaben. Unternehmen, die all diese Elemente als einheitliches System orchestrieren können, unterstützt durch einen ausgereiften, Managed-Services-orientierten IT-Channel, werden im nächsten Jahrzehnt den entscheidenden Wettbewerbsvorteil haben.