LHIND-Trendradar H1/2026

Künstliche Intelligenz schafft den Sprung zur Produktionsreife

Die Erwartungshaltung ist klar: 2026 muss künstliche Intelligenz (KI), insbesondere Generative KI, die gemachten wirtschaftlichen Versprechen einlösen. Laut dem aktuellen Trendradar AI & Data Analytics von Lufthansa Industry Solutions (LHIND) sind die Weichen dafür, dass KI nun auch produktiv genutzt wird, gestellt. Der LHIND-Trendradar zeigt zudem auf, welche weiteren Technologien produktionsreif sind, welche strategisch vorbereitet werden sollten und wie Unternehmen durch Governance, Optimierung und End-to-End-Integration Wettbewerbsvorteile sichern können.

Norderstedt, 3. Februar 2026 – Lufthansa Industry Solutions (LHIND) hat den Trendradar AI & Data Analytics H1/2026 veröffentlicht. Der Trendradar unterstützt Unternehmen dabei, technologische Entwicklungen einzuordnen und strategisch zu nutzen. „2026 markiert einen Wendepunkt: KI verlässt die Phase isolierter Experimente und wird produktionsreif, während Automatisierung und Governance zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor werden“, erklärt An Dang, IT Consultant AI & Data Analytics bei LHIND.

„Unternehmen müssen gleichzeitig in agentische Architekturen, orchestrierte ML-Pipelines und Compliance investieren, um Skalierung, Effizienz und Sicherheit zu gewährleisten.“

Freundlich lächelnder junger Mann mit kurzen schwarzen Haaren und braunen Augen
An Dang,
IT Consultant AI & Data Analytics bei LHIND

Top-Trends: Handlungsfelder und Empfehlungen

Die Analyse zeigt, dass KI, Datenarchitekturen und Optimierungstechnologien 2026 in den Mittelpunkt der Unternehmens-IT rücken. Entscheidende Entwicklungen betreffen die Skalierung von KI, die produktive Integration von Responsible AI und Optimierungsstrategien.

Trendradar-Grafik zum Bereich „AI Automation“. Unter der Kategorie „watch“ ist „(ETL-) Datapipeline + LLM infuse“ einsortiert. In der Kategorie „prepare“ befinden sich Open-Source Process Automation Tools, Agentic Software Engineers, End-to-End Agentic Testing und LLM as Judge. In der Kategorie „act“ stehen Model Context Protocol (MCP), Agentic Frameworks and Architectures, NLP/LLMs for Document Comparison und Agentic AI Orchestration Platforms.

Agentische End-to-End-Architekturen gewinnen an Relevanz. KI-Systeme planen, steuern und überwachen Prozesse zunehmend selbstständig. Themen wie Agentic Frameworks, Orchestrierungsplattformen und das Model Context Protocol (MCP) werden produktiv, ergänzt durch Governance-Ansätze wie „LLM as Judge“ und agentisches Testing. Der Fokus verschiebt sich von Insellösungen hin zur tiefen Integration von LLMs in bestehende Daten- und IT-Landschaften.

Trendradar-Grafik zum Bereich „Generative AI“. Unter der Kategorie „watch“ sind diese Anwendungen einsortiert: World Models, AI for CTEM, AutoML, Federated AI Models (z.B. FlowerAI), Audio Models, Novel NN Architectures sowie New Text Foundation Models. In der Kategorie „prepare“ befinden sich: LLM SEO, Foundation Models for Novel Modalities, Object Detection (Foundation Models), Encrypted / Differential Privacy LLMs, Image/Video Editing Models, Knowledge Graphs for DE & AI, Open-Source LLMS, Efficient Data Formats for LLMs, Image/Video Generation, Software-Specific Hardware (TPU, GPU, …) und Small Language Models (SLMs). In der Kategorie „act“ stehen Agentic Frameworks and Architectures, MCP, LLMOPs, Scaling Hardware for LLMS, AI Security, Embedding and Vector Databases for Text, On-Prem LLM, Multimodality und Profiling LLMs.

Generative AI entwickelt sich von einem Hype-Thema zu einer zentralen Plattformtechnologie. Agentic Frameworks, LLMOps, Vektordatenbanken und multimodale Modelle liefern bereits messbaren Business-Nutzen. Parallel werden Small Language Models, On-Premises-Lösungen und AI Security für Kostenkontrolle, Governance und regulatorische Compliance relevant. Der Trend geht klar zu ganzheitlichen, End-to-End-Architekturen statt einzelnen Modellen.

Trendradar-Grafik für den Bereich „Data Technology“. In der Kategorie „watch“ sind diese Anwendungen einsortiert: Data Icehouse, Apache Iceberg, Sovereignty, Semantic Layer Evolution und Small Data Solutions. In der Kategorie „prepare“ stehen: Open Table Formats & Data Sharing, AI Sandbox, Data Frameworks (e.g. Polars, Rapids), Data Fabric und Data Observability for Agentic Applications. In der Kategorie „act“ befinden sich: Data Mesh, Selfservice Data Platforms und Data Catalogue and Meta Data Management.

Data Mesh, Self-Service Data Platforms sowie Data Catalogue & Metadata Management rücken ins Zentrum. Offene Tabellenformate, Data Observability und leistungsfähige Data Frameworks unterstützen Qualität, Governance und KI-Readiness. Der Fokus liegt auf ganzheitlichen Datenökosystemen, die nachhaltigen Mehrwert liefern.

Trendradar-Grafik zum Bereich „Responsible AI“. In der Kategorie „watch“ sind diese Anwendungen einsortiert: Ethical Auditing Tools, Sector-Specific Guidelines, AI Sandboxing und Sustainable AI. In der Kategorie „prepare“ befinden sich: High-Risk AI Compliance, Incident Reporting, Synthetic Data (+ Augmentation, Labeling), Security & Robustness, Compliance Infrastructure und Souvereignity. Die Kategorie „act“ enthält diese Anwendungen: Risk Classification, Eliminate Prohibited Practices, AI Literacy & Training, GPAI Governance und Transparency Obligations.

Responsible AI entwickelt sich von ethischen Leitlinien zu konkret umsetzbaren Anforderungen, geprägt durch den EU AI Act und ähnliche Initiativen. Im Fokus stehen Governance, Compliance, Risikoklassifizierung, AI-Literacy sowie der sichere Betrieb von KI-Systemen. Unternehmen müssen zunehmend in Security, Reporting und skalierbare Infrastrukturen investieren. Aufkommende Ansätze wie Sustainable AI, AI Sandboxing und Ethical Auditing zeigen, dass Responsible AI sich zu einer professionellen Managementdisziplin entwickelt, bei der Compliance, Infrastrukturqualität und langfristige Nachhaltigkeit über Wettbewerbsfähigkeit entscheiden.

Trendradar-Grafik zum Bereich „Quantum Computing & Optimization“. In der Kategorie „watch“ sind diese Anwendungen einsortiert: Auto Optimization, Optimization-Enriched ML Pipelines , Fault-Tolerant QC und Quantum Key Distribution. In der Kategorie „prepare“ befinden sich: Efficient Simulations of Quantum Algorithms, Quantum Error Mitigation, Optimization for Automation und Integrated Staff Scheduling. Die Kategorie „act“ enhält folgende Anwendungen: Agentic Optimization, Quantum Optimization, Logistics Optimization, Automated Disruption Solutions, Post-Quantum Cryptography und Hardware-Specific Implementation.

Quantencomputing bleibt aktuell in der frühen Reifephase: Der Übergang von NISQ zu fehlertolerantem Quantum Computing bleibt vorerst ein Beobachtungsthema. Der aktuelle Schwerpunkt liegt auf der Analyse von Quantum-Optimierung und ihren potenziellen Anwendungen, um realistische Zeithorizonte und geeignete Use Cases mit echtem Quantum-Mehrwert zu identifizieren. Parallel dazu rückt klassische Optimierung in den Handlungsfokus: Nach umfangreichen Investitionen in Datenplattformen und Analytics ist jetzt der richtige Zeitpunkt, diese Basis für Effizienzsteigerungen und Automatisierung zu nutzen, sowohl im Kontext von KI als auch zur nachhaltigen Optimierung bestehender Prozesse.

„Technologie allein reicht nicht. Governance, Leitlinien und neue Kompetenzen entscheiden über den nachhaltigen Erfolg von KI und datengetriebenen Systemen“

Freundlich lächelnder junger Mann mit kurzen dunkeln Haaren und schwarzem Shirt.
Bartek Jezierski,
IT Consultant AI & Data Analytics bei LHIND

Der Trendradar AI & Data Analytics erscheint halbjährlich. Der Trendradar H2/2026 wird im Sommer 2026 veröffentlicht.

Über Lufthansa Industry Solutions

Lufthansa Industry Solutions ist ein Dienstleistungsunternehmen für IT-Beratung und Systemintegration. Die Lufthansa-Tochter unterstützt ihre Kunden bei der digitalen Transformation ihrer Unternehmen. Die Kundenbasis umfasst sowohl Gesellschaften innerhalb des Lufthansa Konzerns als auch mehr als 300 Unternehmen in unterschiedlichen Branchen. Das Unternehmen mit Hauptsitz in Norderstedt beschäftigt über 3.000 Mitarbeitende an mehreren Niederlassungen in Deutschland, Albanien, der Schweiz und den USA.