Tech-Trends 2026: Wenn die KI den Bildschirm verlässt und zum Kollegen wird

Wenn wir uns die Entwicklung der letzten zwei Jahre ansehen, fühlen wir uns oft wie in einem Schnellzug, der kaum an Bahnhöfen hält. Doch basierend auf aktuellen Analysen und Beobachtungen zeichnet sich für das Jahr 2026 ein fundamentaler Wandel ab: Wir verlassen die Phase des reinen Experimentierens ("Wow, ChatGPT kann dichten!") und treten in die Phase der operativen Wertschöpfung ein.

Der gemeinsame Nenner für 2026 ist Autonomie – und zwar nicht mehr nur digital auf unseren Bildschirmen, sondern zunehmend auch physisch in unserer echten Welt. Schauen wir uns im Detail an, was das für uns als Entwickler, E-Commerce-Experten und Data Scientists bedeutet.

Physical AI: Die Intelligenz bekommt einen Körper

Ein entscheidender Wendepunkt für 2026 ist der Aufstieg der "Physical AI". Während wir bisher KI vor allem als Chatbot oder Bildgenerator kannten, verlässt die Intelligenz nun den Bildschirm und manifestiert sich in der physischen Welt. Es ist die Konvergenz von fortschrittlicher KI mit Hardware – von Industrierobotern bis hin zu Consumer-Geräten.

Verkörperte Intelligenz statt starrer Programmierung

Roboter entwickeln sich von "dummen" Automaten, die stur programmierten Pfaden folgen, zu intelligenten Akteuren. Dank fortschrittlicher Modelle nehmen sie ihre Umgebung über Sensoren wahr und treffen autonom Entscheidungen. Wir sprechen hier von verkörperter Intelligenz: Roboter agieren nicht mehr nur als Werkzeuge, sondern als autonome Agenten, die reale Probleme lösen.

(Bildquelle: Google AI)

Ein Beispiel hierfür ist Amazons "DeepFleet"-KI, die riesige Roboterflotten koordiniert, oder BMW-Fabriken, in denen Fahrzeuge selbstständig durch die Produktion navigieren. Es geht um "Vision-Guided Assembly", bei dem Systeme in Echtzeit auf Abweichungen reagieren, anstatt bei jedem Fehler stehenzubleiben.

Die Ära der kollaborativen Automatisierung

Die alte Angst vor der Verdrängung durch Maschinen weicht 2026 dem Konzept der Mensch-Maschine-Teams. Wir sehen den Aufstieg der "kollaborativen Automatisierung":

• Aufgabenteilung: Roboter (Cobots) übernehmen routinemäßige, gefährliche oder schwere Aufgaben.
• Fokus Mensch: Wir Menschen konzentrieren uns auf Strategie, Kreativität und komplexe Kundenbeziehungen.
• Sicherheit: Ein enormer Fokus liegt auf "Fail-Safes", damit diese autonomen Systeme sicher Seite an Seite mit uns arbeiten können.

Revolution in Logistik und neuen Branchen

Die Auswirkungen sind branchenübergreifend spürbar:

• Logistik & Lagerhaltung: Autonome Mobile Roboter (AMRs) werden zum Standard in Verteilzentren. Sie bringen Artikel direkt zu den Kommissionierern und reduzieren Leerlaufzeiten drastisch. Gesteuert werden diese Flotten direkt durch E-Commerce-Daten, um Millionen von Bestellungen zu sortieren.
• Phygital B2B: Im B2B-Handel verschmelzen physische und digitale Welt. Roboter bestücken beispielsweise Smart Locker, damit Handwerker ihre Bestellungen rund um die Uhr abholen können.
• Landwirtschaft: Autonome Drohnen überwachen Felder und sprühen Pestizide nur dort, wo es wirklich nötig ist, was Erträge steigert und die Umwelt schont.
• Energie: Drohnen inspizieren Windkraftanlagen oder Stromleitungen, um Risiken für Menschen zu minimieren und Fehler früher zu erkennen.

Technischer Enabler: Damit das alles in Echtzeit funktioniert, verlagert sich die Rechenleistung via Edge AI direkt in die Geräte. Hier gewinnt die Programmiersprache Rust enorm an Bedeutung, da sie die nötige Speichersicherheit und Performance für diese kritischen Systeme liefert.

IoT 2026: Vom Sensornetz zum autonomen Nervensystem (AIoT)

Im Jahr 2026 ist das Internet of Things kein loses Netzwerk vernetzter Sensoren mehr. IoT verschmilzt vollständig mit künstlicher Intelligenz zur AIoT oder Physical AI. Geräte sammeln nicht mehr nur Daten, sondern treffen autonome Entscheidungen direkt am Entstehungsort (Edge).

Von Datensammlung zu Handlung: Zero-Click & Autonomous Commerce

IoT-Systeme werden zu aktiven Marktteilnehmern:

• Autonome Nachbestellung (B2B): Sensoren in Lagern, Maschinen oder Produktionslinien überwachen Füllstände und Verschleiß und lösen bei Bedarf automatisch Bestellungen über Commerce-APIs aus – ohne menschliches Eingreifen. Das senkt Lagerkosten und verhindert Produktionsstillstände.
• Predictive Maintenance 2.0: KI interpretiert kontinuierlich strukturierte und unstrukturierte Sensordaten, um Ausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten. In Branchen wie Energieversorgung oder Industrie werden manuelle Prüfungen dadurch weitgehend überflüssig.

Edge AI, TinyML & Distributed MLOps

Die Cloud verliert ihre Monopolstellung:

• Edge AI & TinyML: Modelle werden so optimiert, dass sie auf ressourcenbeschränkten Geräten laufen. Das reduziert Latenz, spart Bandbreite und verbessert Datenschutz, da Daten das Gerät nicht verlassen müssen.
• Distributed MLOps: Deployment, Updates und Monitoring von Modellen erfolgen verteilt über Tausende oder Millionen Geräte.
• Rust als Schlüsseltechnologie: Für Embedded- und IoT-Systeme etabliert sich Rust als bevorzugte Sprache, da sie Performance mit hoher Speichersicherheit verbindet.

Expansion der Physical AI: Robotik & Drohnen

IoT wird mobil und autonom:

• Branchenübergreifende Autonomie: IoT-gesteuerte Roboter und Drohnen übernehmen Inspektionen, Transporte oder Feldanalysen selbstständig – von Logistik über Landwirtschaft bis Gesundheitswesen.
• Lagerhaus-Automatisierung: Flotten aus AGVs und AMRs, gesteuert durch IoT- und Echtzeitdaten, werden zum Standard, um Arbeitskräftemangel und steigende Bestellvolumina abzufedern.

Hardware- und Energiegrenzen

Der Ausbau von AIoT trifft auf physische Limits:

• Legacy-Chip-Mangel: Besonders ältere Chiptechnologien (>90 nm), essenziell für IoT-Geräte und Industrieanlagen, geraten unter Druck – ein Risiko für Skalierung und Verfügbarkeit.
• Energieeffizienz: Energy-Efficient Computing wird zur Pflicht. Neuromorphe Ansätze und spezialisierte Inference-Chips adressieren den steigenden Strombedarf.

Sicherheit & Sovereign AI im IoT

Da IoT zunehmend kritische Prozesse steuert, wird Sicherheit zur Systemfrage:

• Sovereign AI: IoT-Daten und Modelle müssen lokal verarbeitet werden (Data Residency), um regulatorische und geopolitische Risiken zu minimieren.
• Preemptive Cybersecurity: KI-basierte Sicherheitssysteme erkennen Angriffe prädiktiv, bevor sie Schaden anrichten können.

Kurz gesagt: IoT ist 2026 das Nervensystem autonomer Agenten. Es liefert nicht nur Daten, sondern führt physische Aktionen wie Bestellungen, Wartungen oder Transporte selbstständig direkt am Gerät aus.

Consumer Hardware: Von Training zu Inference im Alltag

Ein oft unterschätzter, aber zentraler Trend für 2026 ist der Wandel in der Consumer-Hardware. Während in den letzten Jahren vor allem Chips für das Training großer KI-Modelle im Fokus standen, verschiebt sich die Nachfrage nun deutlich in Richtung Inference – also die effiziente Anwendung von KI im Alltag.

Von Trainings-Chips zu Inference-Maschinen

Für Endgeräte zählt nicht maximale Rechenleistung um jeden Preis, sondern Energieeffizienz, geringe Latenz und Verfügbarkeit in Echtzeit. KI-Antworten müssen sofort kommen – ohne Roundtrip in die Cloud. Das führt zu einer neuen Generation von Chips, die speziell für Inference optimiert sind und KI-Funktionen permanent im Hintergrund ausführen können.

On-Device AI als Standard

Unternehmen wie z.B. Qualcomm treiben diese Entwicklung massiv voran. "On-Device AI" bedeutet, dass KI direkt auf Smartphones, Laptops oder Wearables läuft – auch offline. Das bringt mehrere Vorteile:

• Datenschutz: Sensible Daten verlassen das Gerät nicht.
• Kostenkontrolle: Weniger Cloud-Inference reduziert laufende Betriebskosten.
• Performance: Sprach-, Bild- oder Gestenerkennung reagieren ohne spürbare Verzögerung.

Diese Entwicklung ist der Schlüssel dafür, dass KI tatsächlich zum unsichtbaren Alltagsbegleiter wird – und nicht nur zur Cloud-API.

Energieeffizientes Computing als Innovationsfeld

Gleichzeitig wächst der Druck, den Energiehunger der IT einzudämmen. Neben klassischen Chip-Optimierungen entstehen neue Paradigmen:

• Optisches Computing: Rechenoperationen mit Licht versprechen drastisch geringeren Energieverbrauch bei bestimmten Workloads.
• Neuromorphe Systeme: Chips, die das menschliche Gehirn nachahmen, arbeiten ereignisbasiert statt taktbasiert – ideal für Sensorik, Mustererkennung und Edge-Anwendungen.

Auch wenn diese Technologien 2026 noch nicht flächendeckend im Consumer-Markt ankommen, markieren sie die Richtung für die nächste Dekade.

Das Smartphone als biometrische Festung

Im Mobile Commerce und bei digitalen Identitäten wird das Smartphone 2026 zur zentralen Sicherheitsinstanz. Hardware übernimmt dabei Aufgaben, die früher durch Passwörter und manuelle Prüfungen gelöst wurden.

• Biometrische Standards: Fingerabdruck- und Gesichtserkennung werden zur Grundvoraussetzung für reibungslose Wallet-First-Bezahlvorgänge und Logins. Passwörter und manuelle Karteneingaben verschwinden zunehmend aus dem Alltag.
• Real-World Object Detection: Verbesserte Kameras, LiDAR- und Tiefensensoren ermöglichen es Smartphones, reale Objekte präzise zu erkennen und digitale Inhalte exakt in die physische Umgebung einzubetten.

Für den Handel bedeutet das: Authentifizierung, Zahlung und Kontext verschmelzen zu einem einzigen, hardware-gestützten Prozess.

Smart Home & Connected Devices

Auch im häuslichen Umfeld wird Hardware zum natürlichen Interface zwischen Mensch und digitalem Handel.

• Voice Commerce: Smarte Lautsprecher, Wearables und vernetzte Haushaltsgeräte entwickeln sich zu aktiven Einkaufsassistenten. Bestellungen erfolgen kontextbasiert per Sprache – ohne App, ohne Bildschirm, mit minimalen Interaktionsschritten.

Zusammengefasst lässt sich sagen: Consumer-Hardware im Jahr 2026 wird definiert durch KI-Spezialisierung (Inference-Chips), Autonomie und natürliche Interaktion über Biometrie, Sprache und räumliches Verständnis.
Gleichzeitig wächst der Druck, den Energiehunger der IT einzudämmen. Neben klassischen Chip-Optimierungen entstehen neue Paradigmen:

• Optisches Computing: Rechenoperationen mit Licht versprechen drastisch geringeren Energieverbrauch bei bestimmten Workloads.
• Neuromorphe Systeme: Chips, die das menschliche Gehirn nachahmen, arbeiten ereignisbasiert statt taktbasiert – ideal für Sensorik, Mustererkennung und Edge-Anwendungen.

Auch wenn diese Technologien 2026 noch nicht flächendeckend im Consumer-Markt ankommen, markieren sie die Richtung für die nächste Dekade.

AR & VR: Die Schnittstelle zwischen digitaler und physischer Welt

AR und VR erreichen 2026 einen Reifegrad, der sie erstmals breit einsetzbar macht – auch jenseits von Gaming und Marketing-Demos.

Neue Interaktionsformen

Die Interaktion löst sich von klassischen Controllern:

• Gesten- und Blicksteuerung
• Kopfbewegungen
• Natürliche Sprachbefehle

Dadurch wird AR/VR intuitiver und inklusiver – und gleichzeitig enger mit KI-Systemen verzahnt, die Kontext und Absicht verstehen.

Shopping & E-Commerce neu gedacht

Für den (B2B- und B2C-)Handel ergeben sich konkrete Anwendungsfälle:

• Virtual Try-Ons: Kleidung, Brillen oder Schutzkleidung werden realistisch am eigenen Körper visualisiert.
• In-Home-Visualisierung: Möbel oder Maschinen lassen sich maßstabsgetreu im eigenen Raum platzieren.
• Beratung in Echtzeit: KI-gestützte Assistenten begleiten Nutzer durch immersive Einkaufserlebnisse.

AR/VR wird damit nicht zum Gimmick, sondern zur verkaufsrelevanten Schnittstelle zwischen Produktdaten, Raum und Kunde.

Siehe auch E-commerce Trends 2026: 10 Insights for the Future of Online Shopping

Die Hardware-Krise 2026: Engpässe, Energie und Geopolitik

Neben all diesen Innovationen zeichnet sich für 2026 eine strukturelle Hardware-Krise ab – allerdings nicht als eindimensionaler Mangel, sondern als komplexes Zusammenspiel aus falschen Investitionsanreizen, Energieknappheit und geopolitischen Risiken.

Die Zwei-Klassen-Krise bei Chips

Die Krise wird weniger durch fehlende High-End-KI-Chips bestimmt, sondern durch einen Mangel an sogenannten Legacy-Chips.

• Alltagstechnik unter Druck: Während massiv in modernste Fertigung für KI und Smartphones investiert wurde, blieb die Produktion reifer Technologien (über 90 nm) zurück – genau jener Chips, die Autos, Haushaltsgeräte und Medizintechnik benötigen.
• Konsequenzen: Produktionsstopps in der Automobilindustrie werden wahrscheinlicher. Ein weltweiter Rückgang der Fahrzeugproduktion um bis zu 20 % gilt als realistisches Szenario, mit längeren Lieferzeiten und steigenden Preisen für Endkunden.

Energie als neuer Flaschenhals

Die Hardware-Krise wird zunehmend zu einer Energie-Krise.

• AI Factories: Der massive Ausbau von Rechenzentren treibt den Strombedarf auf ein neues Niveau.
• Kosten & Knappheit: Verfügbarkeit und Preis von Elektrizität werden zum limitierenden Faktor für Wachstum.
• Gegenmaßnahmen: Unternehmen sind gezwungen, KI-Berechnungen zeitlich zu verschieben – etwa durch Carbon Scheduling, bei dem Inference dann läuft, wenn Energie verfügbar oder günstig ist.

Geopolitische Unsicherheit als Preistreiber

Die Abhängigkeit von globalen Lieferketten bleibt kritisch:

• Asien-Abhängigkeit: Ein Großteil der Unternehmen sieht geopolitische Spannungen rund um Taiwan als ernsthafte Bedrohung für die Versorgung mit Halbleitern.
• Preissteigerungen: Bereits heute sind die meisten Unternehmen mit steigenden Chippreisen konfrontiert – Kosten, die an Endkunden weitergereicht werden.

Lieferverzögerungen als neues Normal

Selbst ohne Eskalation bleibt die Lage angespannt:

• Durchschnittliche Verzögerung: Etwa vier Monate Lieferzeit für Halbleiter gelten als normal.
• Planungsunsicherheit: Ein signifikanter Teil der Unternehmen stuft die Versorgungslage für 2026 als kritisch ein.

Essenz: Die Krise entsteht nicht, weil es keine Technologie gibt, sondern weil lange Zeit die falsche priorisiert wurde. Das verstärkt den politischen und wirtschaftlichen Fokus auf Energieinfrastruktur, Resilienz und souveräne Lieferketten.

Green AI: Nachhaltigkeit als Architektur-Entscheidung

Das Thema Nachhaltigkeit wird 2026 von einer spannenden Dualität geprägt sein. Wir stehen vor der Herausforderung, den enormen Energiehunger der KI selbst zu bewältigen (Green AI) und gleichzeitig KI als Werkzeug zu nutzen, um nachhaltiger zu werden (AI for Sustainability).

Die Balance: Green MLOps & Carbon Scheduling

Nachhaltigkeit wird fester Bestandteil von Machine Learning Operations (MLOps). Wir Entwickler optimieren nicht mehr nur auf Genauigkeit eines Modells, sondern suchen den Trade-off zwischen Performance, Kosten und dem CO2-Fußabdruck. Grüne Metriken werden zu zentralen KPIs.

Ein großes Thema wird Carbon Scheduling: KI-Workloads werden zeitlich so gesteuert, dass sie dann laufen, wenn viel erneuerbare Energie im Stromnetz verfügbar ist oder der Strom günstig ist. Da Energieverfügbarkeit zum Engpass für Rechenzentren werden kann, werden Unternehmen gezwungen sein, ihre Energiequellen zu diversifizieren.

Daten für die Kreislaufwirtschaft

KI wird zum Treiber für echten Geschäftswert durch Nachhaltigkeit.

• Scope 3 Transparenz: Da Nachhaltigkeitsdaten faktisch Geschäftsdaten sind, nutzen Unternehmen KI, um die komplexen indirekten Emissionen entlang der gesamten Lieferkette (Scope 3) nachzuverfolgen. (Siehe hier auch https://www.scope3transparent.de)
• Digitaler Produktpass: Regulatorische Anforderungen zwingen CSOs (Sustainability Officers) und CDOs (Data Officers) zur engen Zusammenarbeit, um die Datenflut für Produktpässe zu bewältigen.
• Wettbewerbsvorteil: Im B2B-E-Commerce wird Transparenz über den CO2-Fußabdruck oder die Materialherkunft zur echten Wettbewerbswaffe. Wer diese Daten transparent liefert, gewinnt Aufträge.

Um den sogenannten Rebound-Effekt zu vermeiden – bei dem effizientere KI einfach zu noch mehr Nutzung führt – werden Unternehmen strengere Regeln für die Nutzung von KI-Tokens einführen. KI-Rechenleistung wird nur genehmigt, wenn ein signifikanter geschäftlicher Mehrwert nachweisbar ist.

E-Commerce Trends 2026: Autonomie, Plattformen und Datenhoheit

Der E-Commerce tritt 2026 in eine neue Reifephase ein. Weniger manuelles Shopping, mehr Automatisierung, Autonomie und System-Intelligenz prägen den Markt. Gleichzeitig entsteht ein deutlicher Gegentrend: der Wunsch nach Kontrolle über Daten, Kosten und Infrastruktur.

Agentic Commerce: Wenn Bots einkaufen

Der radikalste Wandel ist der Übergang vom klassischen "Click & Buy" hin zu Agentic Commerce. KI-Agenten handeln im Auftrag von Konsumenten und Unternehmen:

• Sie suchen Produkte, vergleichen Angebote und schließen Käufe autonom ab.
• Im B2B-Bereich treten Einkaufs-Bots zunehmend direkt mit Verkäufer-Systemen in Verhandlungen.

Der Webshop wird damit weniger Verkaufsoberfläche und mehr API-Endpunkt für Maschinen.
Hier werden alle relevanten Hersteller im Markt Lösungen anbieten (müssen).
Wir werden in 2026 mehr funktionierende Agentic Commerce Prozesse sehen.

Hyper-Personalisierung: Der "Store of One"

Personalisierung erreicht 2026 eine neue Stufe. Shops reagieren in Echtzeit auf Kontext und Absicht:

• Dynamische Kataloge und Preise pro Nutzer. Ein Beispiel habe ich in meinem Artikel zum Adobe Technical Bootcamp in Barcelona Adobe Commerce Optimizer) im Bereich Adobe Commerce Optimizer beschrieben.
• Individuell generierte Inhalte statt statischer Seiten

Der „Store of One“ ersetzt die klassische Segmentierung – mit messbaren Effekten auf Conversion und Kundenbindung.

Predictive & Zero-Click Commerce

E-Commerce wird zunehmend vorausschauend:

• Systeme erkennen Bedarf, bevor er entsteht (z. B. durch IoT-Sensoren im B2B). Was vor einigen Jahren scheiterte wie der Amazon Dash Button, kommt durch die Hintertür wieder zu uns.
• Nachbestellungen erfolgen automatisch, ohne aktiven Kaufprozess.

Der Kauf wird zum Hintergrundprozess – Effizienz schlägt Interaktion.

Immersive Commerce als Conversion-Treiber

AR und 3D-Shopping werden vom Nice-to-have zum Standard:

• Virtuelle Anproben und In-Room-Visualisierung
• Höhere Conversion-Rates und deutlich reduzierte Retouren

Immersion wird zur direkten Umsatzkennzahl.

Plattformen, TCO und Architektur-Entscheidungen

Mit diesen Trends verschärft sich die strategische Plattformfrage.

SaaS & Low-Code: Wachstum durch Convenience

Plattformen wie Shopify profitieren von:

• AI-Powered Low-Code/No-Code
• Schneller Time-to-Market
• Geringer Einstiegshürde und kalkulierbarer TCO

Für viele Unternehmen bleibt dies der schnellste Weg zu skalieren – insbesondere im D2C- und Mid-Market.

Composable Commerce: Freiheit mit Preis

Für komplexe Enterprise-Anforderungen (aber auch nur da!) setzt sich Composable Commerce / MACH durch:

• Best-of-Breed statt All-in-One
• Hohe Flexibilität und Innovationsgeschwindigkeit

Der Preis dafür ist steigende Komplexität. Ohne saubere Governance steigen Betriebskosten und Abhängigkeiten. Auch 2026 werden Händler die diese Komplexität nicht brauchen sich für eine viel zu große Lösung entscheiden und mit ihrem Vorgaben gegen die Wand fahren.
Auf der anderen Seite wird es auch weiterhin den Irrglauben geben, dass super komplizierte Geschäftsmodelle sich einfach über Standards in Platformen zurechtklicken lassen.
Bei einfache Geschäftsmodelle werden Platformen wie Shopify weiter den Markt dominieren.

Der Gegentrend: Datenhoheit & Sovereign Commerce

Parallel zur SaaS-Dominanz wächst ein starker Gegentrend. Einige werden erkennen, dass man doch lieber die volle Kontrolle über seine Prozesse und Daten möchte.

Sovereign AI & Geopatriation

Unternehmen priorisieren 2026 zunehmend:

• Data Residency
• Kontrolle über Modelle, Daten und Infrastruktur
• Unabhängigkeit von geopolitischen Risiken

Dies ist weniger Ideologie als Risikomanagement. Heute kann keiner mehr Abschätzen was morgen von Politikern beschlossen wird. Regeln die früher galten, sind morgen nicht mehr gültig.
Als Unternehmen gilt es eine Risikobewertung vorzunehmen und ggf. auch die Datenhoheit wieder zu erlangen. Prozesse werden immer mehr auch danach bewertet werden, welche Systeme aus welchen Geo-Regionen verwendet werden. Das wird auch seinen Preis haben, den aber Unternehmen in 2026 mehr bereit sein werden zu zahlen. Vielleicht auch, damit der CEO in der Nacht gut schlafen kann.

Daten-Governance als Wettbewerbsvorteil

Datensicherheit wird kaufentscheidend:

• Transparenz über Datenverarbeitung
• Vertrauen als Differenzierungsmerkmal

Da immer mehr kriminelle Aktivitäten zu beobachten sind, wird "Trusted Retailer" wird zum echten Asset. Als Shop-Betreiber muss ich in 2026 mehr tun, damit Kunden sich sicher fühlen und damit diese auch wirklich sicher sind. Themen wie Käuferschutz, Zertifikate und Siegel aber auch das klare Kennzeichnen von Informationen sind noch wichtiger.

Magento Open Source & Hyvä als souveräne Alternative

Da ich selbst in dem Bereich tätig bin, muss ich an dieser Stelle auch etwas zum Magento Open Source Ökosystem schreiben.
Trotz der immer größeren "Kluft" zwischen Adobe Commerce und Magento Open Source abgrenzt sage ich folgendes vorraus:

• Magento Open Source bleibt strategisch wichtig für Mittelstand und Enterprise
• Hyvä senkt Komplexität, modernisiert UX und reduziert Entwicklungskosten

Damit entsteht eine echte Alternative zu globalen SaaS-Plattformen – insbesondere für Unternehmen mit regulatorischen oder sensiblen B2B-Anforderungen.

Durch die Freigabe des Hyvä-Themes unter einer Open Source Lizenz, wird Hyvä auch in 2026 immer mehr Markt-Standard werden. Vielleicht wird dadurch auch 2026 der Hyvä Theme zum Standard-Theme des Forks Mage-OS. Dadurch wird das Entwickeln von Magento-Erweiterungen, die Hyvä-Kompatibel sind, nicht mehr optional sein. Es wird 2026 noch mehr Lösungen geben, die ein "Hyvä-Kompatibel-Badge" tragen.

Adobe treibt seine SaaS Intitative weiter an. Wer den klassischen Monolith braucht da er nicht auf eine Microservice-Landschaft setzt, wird mehr und mehr zu Hyvä Commerce tendieren. Mehr dazu im nächsten Abschnitt.

Das E-Commerce Ökosystem: Die große Gabelung

Ich habe in der Überschrift bewusst "Gabelung" geschrieben und nicht Spaltung. Eine Spaltung gab es aus meiner Sicht bereits. Für mich sind bereits zwei Ökosysteme vorhanden die noch mit dem Magento Open Source Kern eine Schnittmenge habeben. Es werden aber fundamental unterschiedliche Zielgruppen mit den jeweiligen Lösungen bedient.
Als jemand, der tief im Magento-Ökosystem verwurzelt ist, finde ich die Entwicklung für 2026 genau deswegen besonders spannend. Es zeichnet sich eine deutliche Zweiteilung des Marktes ab: Adobe fokussiert sich weiter auf die Enterprise-Cloud, während Hyvä das Erbe von Magento Open Source modernisiert.

Adobe Commerce: Cloud & Agentic AI

Adobe setzt voll auf Enterprise-Automatisierung und eine tiefere Integration in die Cloud.

• Neuer Release-Zyklus: Ab Januar 2026 ändert sich alles. Statt riesiger Quartals-Updates gibt es monatliche, isolierte Sicherheits-Fixes. Das große Feature-Release (LTS) kommt nur noch einmal jährlich im Mai. Das soll "Upgrade-Spikes" glätten und die Wartung planbarer machen.
• Agentic Commerce: Das neue "Merchant Center" wird eine KI-gestützte Kommandozentrale. KI-Agenten automatisieren Routineaufgaben – von der Konfiguration komplexer Werbeaktionen bis hin zur Fehlerbehebung bei Datensynchronisationen. Die Adobe Produkte wachsen auch optisch in 2026 immer mehr zusammen. Das wird man auch bei Adobe Commerce sehen. Dieses Jahr wurde schon am Admin-UI umgestyled. Über SDKs können App Builder Anwendungen aussehen wie jede andere Adobe-Anwendungen. Diese Vereinheitlichung der Optik wird auch 2026 weitergehen, mit dem Ziel dem Nutzer ein einheitliches System zu zeigen. Im Hintergrund arbeiten aber die anderne Systeme weiterhin über Schnittstellen zusammen. Das Ziel wird es sein, diese den Benutzern zu verstecken.
• Edge Delivery für B2B: Für B2B-Kunden werden "Drop-ins" eingeführt, die extrem schnelle Storefronts ermöglichen – mit Funktionen wie Bestelllisten und Unternehmenshierarchien. Bisher waren die EDS Storefronts überwiegend für B2C fokusiert. Im Jahr 2026 wird man erste B2B Cases sehen. Diese B2B-Shops werden international sein und mit schnellen Storefronts punkten.
• App Builder: Mit nativer Unterstützung für Dokumenten-Datenbanken können wir Entwickler datenintensive Microservices direkt im Adobe-Ökosystem bauen, ohne externe AWS-Infrastruktur provisionieren zu müssen. Meine Voraussage für 2026 ist nicht sonderlich spannend hier. Es wird einfach mehr App-Builder Apps geben. Adobe arbeitet weiter daran, dass Entwickler es einfacher haben werden, bestehende Magento Module in App Builder Apps zu transformieren. Viele dieser Apps wird man aber nicht im Adobe Marketplace wahrnehmen, da diese in privaten Umgebungen betrieben werden.

Hyvä: Vom Theme zur Plattform ("Hyvä Commerce")

Hyvä entwickelt sich 2026 von einer reinen Frontend-Lösung zu einer umfassenden Plattform-Erweiterung, die Lücken füllt, die Adobe (bewusst) offen lässt.

• Admin Dashboard: Hyvä revitalisiert das Backend mit einem neuen Widget-Framework. Händler können Daten wie Verkäufe, Core Web Vitals oder offene Aufgaben direkt im Admin-Panel visualisieren und personalisieren.
• Enterprise-Ready: Hyvä arbeitet aggressiv an der Kompatibilität mit Adobe Commerce Features wie "Negotiable Quotes" oder "Gift Registry". Damit wird es zur echten Alternative für Enterprise-Kunden, die Luma oder PWA Studio vermeiden wollen.
• Checkout & Performance: Der Checkout erhält neue Layouts und Login-Workflows. Zudem wandern Tools zur Bildoptimierung direkt in den Core, um externe Abhängigkeiten zu reduzieren.

Magento Open Source lebt

Entgegen aller Unkenrufe bleibt Magento Open Source relevant. Getrieben durch das Hyvä-Ökosystem und die Community (Mage-OS), bleibt die Plattform stabil. Der neue Patch-Modell von Adobe (jährliches Feature-Release) gilt auch für die Open Source Variante, was Planungssicherheit bis 2027/2028 gibt. Da sich ein Unternehmen wie Hyvä nicht um die darunterliegendende Plattform kümmern muss, können die eigenen Mitarbeiter sich auf die innovative Weiterentwicklung fokussieren. Adobe selbst fokusiert sich nicht mehr auf die direkte Weiterentwicklung über Magento-Module. Genau hier wird Hyvä-Commerce zur neuen Standard-Lösung werden und mehr und mehr als eigene Marke (Shopsystem) wahrgenommen werden.

Coding & Data: Der Entwickler als Orchestrator

Die Rolle von uns Entwicklern verändert sich grundlegend. Wir bewegen uns weg von der reinen Syntax-Erstellung hin zur Orchestrierung von Systemen. Ich hatte es schon mehrfach in anderen Blog-Posts geschrieben. Der klassische Coder wird immer weniger gebraucht. Das wird 2026 noch krasser sein. Es werden mehr Software-Architekten benötigt. Diese Architekten geben nur noch ihre Wünsche als Anweisungen an die KI weiter. Der Code-Review wird dann noch vom Menschen gemacht. Auch beim Code-Review wird (aufgrund von Wettbewerbsdruck) immer mehr auf die KI-Mitarbeiter gesetzt werden. Das wird auch Probleme bringen. Man wird mehr von "KI-Pannen" hören da Code mehr und mehr ungesehen "durchgewunken" wird.

Hier sind Sicherheitsmechanismen in der Entwicklung gefragt. Alle diese Themen waren schon 2025 und werden uns 2026 noch mehr beschäftigen. Da die meisten Entwickler kein Dinge wie Linux-Kernel-Entwicklung machen und oft Boilerplate-Code nur ergänzen, ist die Frage ob KI zum Einsatz kommt nicht mehr relevant. Entwickler die keine KI einsetzen, werden ersetzt werden. Entweder durch KI selbst oder durch Entwickler die erfahren im Einsatz mit KI-Tools sind.

Low-Code/No-Code vs. Coding Agents

Eine der meist diskutierten Fragen für 2026 lautet: Wird Low-Code/No-Code durch das direkte Erzeugen von Code via KI-Agenten ersetzt? Die kurze Antwort lautet: Nein – aber es verändert sich grundlegend.

Wenn KI das Coden einfacher macht als No-Code

Klassische Drag-and-Drop-No-Code-Ansätze geraten unter Druck:

• Komplexität vs. Prompting: In vielen No-Code-Tools müssen Nutzer komplexe Logiken über verschachtelte Menüs abbilden. Mit KI-gestütztem Coding reicht oft ein präziser Prompt („Erstelle ein Verkaufs-Dashboard in Python“), und produktionsnaher Code entsteht in Sekunden.
• AI-Assisted Coding: Tools wie Coding Agents, Copiloten oder IDEs mit KI machen das Schreiben von Code zugänglicher als je zuvor. Entscheidend ist nicht mehr Syntax-Wissen, sondern das Verständnis von Geschäftslogik.
• Vibe Coding: Es entsteht ein neues Paradigma, bei dem Menschen Software entwickeln, ohne klassische Entwickler zu sein – sie steuern KI-Agenten über Sprache. Dieses Modell konkurriert direkt mit dem ursprünglichen Versprechen von No-Code.

AI-Powered Low-Code

Gleichzeitig verschwinden Low-Code/No-Code-Plattformen nicht, sondern evolvieren:

• Co-Creation: Entwickler und Fachbereiche beschreiben Prozesse, Datenmodelle oder Regeln in natürlicher Sprache – die Plattform generiert daraus lauffähige Module.
• Intelligenz statt nur Geschwindigkeit: Low-Code wird zur Orchestrierungs- und Skalierungsplattform, in die KI-Agenten fest integriert sind.
• Marktrealität: Prognosen gehen davon aus, dass ein Großteil neuer Unternehmensanwendungen auch 2026 auf Low-Code/No-Code-Plattformen entsteht – allerdings mit nativer KI als Kern.

Ich selbst arbeite viel mit n8n. In n8n sieht man das auch jetzt schon sehr gut. Hier gibt es immer mehr Integrationen für Entwickler direkt über MCP-Server die Workflows zu erzeugen. In der Cloud-Version ist zudem auch ein AI-Assistent integriert der auch direkt aus Sprache die Workflows vorbauen kann, die man dann nur noch modifiziert.
Low-Code Plattformen erlauben auch das Ausführen von reinen Code-Lösungen. Das ist charmant, denn man sieht dann den Prozess weiterhin visuelle. Hier verschmelzen bereits jetzt beide Ansätze.
In 2026 werden Low-Code Plattformen auch weiterhin relevant sein. Es wird mehr Lösungen geben die von AI-Coding-Agents generiert werden und in Low-Code Lösungen integriert sein werden.
Mehr dazu im nächsten Abschnitt.

Warum Low-Code/No-Code aus Unternehmenssicht bleibt

Trotz mächtiger Coding Agents behalten LCNC-Plattformen strategische Vorteile:

• Governance & Sicherheit: Sie liefern Leitplanken wie Architekturvorgaben, Compliance-Checks und Security-Scans für KI-generierten Code.
• Legacy-Modernisierung: Low-Code bleibt der effizienteste Weg, alte Systeme mit APIs, RPA und KI schrittweise zu modernisieren.

Essenz: Low-Code/No-Code wird nicht durch manuelles Coding ersetzt, sondern durch Natural Language Programming erweitert. Das manuelle Zusammenklicken verliert an Bedeutung – die natürliche Sprache wird zur universellen Schnittstelle, egal ob innerhalb einer Plattform oder direkt im Code-Editor.

KI ist 2026 der Standard-Partner beim Coden. Routineaufgaben wie Boilerplate-Code, Tests und Dokumentation werden fast vollständig automatisiert. Wir Entwickler fungieren zunehmend als "Architekten" und Prüfer des generierten Codes. Der "Vibe", den ich beim Coden so schätze, verlagert sich auf das Lösen komplexer Architekturprobleme.

Data Governance & FinOps

Daten sind das Öl, aber ohne Raffinerie und Sicherheitsvorkehrungen nutzlos. Da KI-Modelle nur so gut sind wie ihre Daten, wird Data Governance zur Priorität. "Lakehouses" (Unified Data Platforms) werden zum Standard, um Datensilos aufzubrechen. Gleichzeitig wird FinOps für KI eine kritische Fähigkeit für Data Scientists: Es geht darum, die explodierenden Kosten für KI-Infrastruktur (Inference Costs) strikt zu kontrollieren.

KI im Alltag 2026: Vom Chatten zum Handeln

KI verlässt 2026 endgültig die Rolle eines reinen Bildschirm-Tools. Wir bewegen uns von einer Phase, in der wir mit KI interagieren, hin zu einer, in der KI für uns handelt, Entscheidungen trifft und physisch präsent wird. KI wird damit zur unsichtbaren Infrastruktur des Alltags.

Vom Assistenten zum digitalen „Angestellten"

Der fundamentalste Wandel ist der Aufstieg der Agentic AI.

• Einkaufs- & Service-Bots: Verbraucher delegieren Aufgaben an persönliche KI-Agenten, die Produkte finden, Preise verhandeln und Käufe abschließen. Entscheidungen, die früher langes Vergleichen erforderten, werden in Sekunden getroffen.
• Autonome Workflows: Diese Agenten planen Reisen, verwalten Abonnements oder führen Finanztransaktionen selbstständig aus – mit klar definierten Leitplanken des Nutzers.

Arbeit: Weniger Monotonie, mehr Wirkung

KI verändert nicht nur was wir tun, sondern wie wir arbeiten:

• Fokus auf Strategie: Routinetätigkeiten wie Rechnungsprüfung, Reporting oder Coding-Grundgerüste werden automatisiert. Menschen konzentrieren sich stärker auf Problemlösung, Kreativität und Entscheidungen.
• Demokratisierung von Fähigkeiten: KI-gestütztes Coding und „Vibe Coding“ ermöglichen es auch Nicht-Entwicklern, Software zu erstellen, indem sie ihre Absicht beschreiben.
• Der AI Generalist: Digitale Grundfähigkeiten werden zum neuen Standard. Gefragt sind Menschen, die verschiedene KI-Systeme orchestrieren können.

Hyper-Personalisierung & Zero-Click-Erlebnisse

Alltägliche digitale Erlebnisse werden 2026 hochgradig individuell:

• Store of One: Online-Shops, Inhalte und Preise werden in Echtzeit für jede einzelne Person generiert.
• Prädiktive Services: Systeme erkennen Bedürfnisse, bevor sie explizit formuliert werden – bis hin zum Zero-Click Commerce, bei dem automatisch nachbestellt wird.

Physische KI & immersive Realitäten im Alltag

Die Grenze zwischen digitaler und physischer Welt verschwimmt:

• AR & VR: Virtuelle Anproben, immersives Lernen oder therapeutische Anwendungen werden alltäglich und senken Reibung sowie Kosten.
• Physical AI: Drohnen, Lieferroboter oder Assistenzsysteme in Krankenhäusern und der Logistik werden Teil des normalen Stadt- und Arbeitsbildes.

Unsichtbare, sichere Transaktionen

Technologie tritt in den Hintergrund:

• Biometrische Wallets: Bezahlung und Identifikation erfolgen über Gesicht oder Fingerabdruck – schnell, sicher und ohne bewusste Interaktion.
• Instant Refunds: Rückerstattungen laufen automatisiert und nahezu in Echtzeit ab.

Kreativität für alle

Kreative KI wird massentauglich:

• Nutzer erstellen, bearbeiten und personalisieren Inhalte mit wenigen Anweisungen.
• Eigene Modelle und Stile lassen sich ohne tiefes technisches Wissen einsetzen.

Kurz gesagt: KI ist 2026 kein separates Feature mehr, sondern eine stille, handelnde Infrastruktur, die Aufgaben übernimmt, physisch unterstützt und genau zugeschnittene Erlebnisse – bei gleichzeitig wachsendem Anspruch an Transparenz, Kontrolle und Vertrauen.

Fazit: Der "AI Generalist"

Zusammenfassend lässt sich sagen: Die Arbeitswelt 2026 sucht den AI Generalisten. Die Spezialisierung auf eine einzige Programmiersprache oder ein einziges Tool reicht oft nicht mehr aus. Gefragt sind Fachkräfte, die:

1. Orchestrieren: KI-Tools und autonome Agenten zu einem funktionierenden Ganzen verknüpfen.
2. Brücken bauen: Die Verbindung zwischen physischer Hardware (Robotik & Consumer Devices) und digitaler Intelligenz herstellen.
3. Verantwortung übernehmen: Nachhaltigkeit nicht als Last, sondern als Optimierungsproblem verstehen und Governance-Strukturen etablieren.

Es bleibt also spannend. Die Werkzeuge ändern sich radikal, aber die Notwendigkeit für kreative Problemlösung war noch nie so groß wie heute. Packen wir es an!