Wo sich Investitionen lohnen

Die wirtschaftliche Volatilität dämpft den Optimismus für 2026 – während einige Tech-Führungskräfte auf hohe Zuwächse bei KI und Security setzen, stehen andere vor Budgetkürzungen. Forrester empfiehlt daher eine differenzierte Strategie mit Fokus auf Szenarioplanung, kundenorientierten Investitionen, dem Abbau technischer Schulden und gezielten Technologie-Experimenten. Den Tech Executives, Security & Risk-Verantwortlichen sowie Data-, KI- und Analytics-Führungskräften werden unter anderem folgende Empfehldungen genannt:

• Mindestens 10 % der Belegschaft mithilfe von KI umschichten (Tech Executives). Der Einsatz von KI zur Automatisierung und Inhaltserstellung ist nur dann sinnvoll, wenn er tatsächlich Kosten senkt. Um zu vermeiden, dass KI nur zusätzliche Ausgaben verursacht, sollten Unternehmen gezielt Aufgaben mit geringer Priorität automatisieren – auch auf Management-Ebene – und entsprechende Rollen umverteilen.

• Mit KI-Agenten-Orchestrierung experimentieren – nicht auf Marktreife warten (Tech Executives). Orchestrierungsplattformen für KI entwickeln sich rasant, ihre Wirkung hängt jedoch stark von der Dateninfrastruktur eines Unternehmens ab. CIOs sollten erste Tests mit herstellerintegrierten Orchestrierungstools durchführen, offene Standards wie A2A oder MCP pilotieren und parallel in strukturierte, zugängliche und echtzeitfähige Datenarchitekturen investieren.

• Mit agentenbasierter KI zur Aufgabenautomatisierung experimentieren (Data, AI & Analytics). Führungskräfte sollten erste Tests mit autonomen KI-Agenten starten, zunächst innerhalb einzelner Anwendungen, etwa für analytische oder nur-lesende Aufgaben, um Risiken zu minimieren. Danach kann die Automatisierung auf mehrere Business-Apps ausgeweitet werden. Dabei sollten sie neue Kommunikationsprotokolle wie MCP, ACP oder A2A berücksichtigen, um eine nahtlose Koordination über verschiedene Systeme hinweg zu gewährleisten.

• Deepfake-Erkennung einführen (Security & Risk). KI-generierte Deepfakes sind heute nahezu nicht mehr von echtem Bild- und Videomaterial zu unterscheiden. Herkömmliche Erkennungsmethoden reichen nicht mehr aus, deshalb sollten CIOs auf moderne Lösungen zur Deepfake-Erkennung setzen, die mehrere Signale in Echtzeit analysieren. Auf diese Weise werden Identitätsprüfung und Authentifizierung abgesichert, ohne die Nutzererfahrung zu beeinträchtigen.

Der vollständige Leitfaden zur Budgetplanung ist hier zu finden.