Die Lösung liegt nicht in isolierten Tools, sondern in der strategischen Konsolidierung auf einer einheitlichen Plattform. Eine Hybrid-Cloud, die bestehende und zukünftige Technologien verbindet, ein auf Transparenz basierendes Partner-Ökosystem und eine Sicherheitsstrategie, die Bedrohungen antizipiert, bilden die Säulen dieses neuen Zyklus. Um diese Schlüsselelemente zu analysieren, untersucht ein Expertenteam von Red Hat die Trends, die 2026 in den Bereichen KI, Virtualisierung, Hybrid-Cloud, Sicherheit und digitale Souveränität prägen werden.
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Autor: Chris Wright, Chief Technology Officer und Senior Vice President, Global Engineering, Red Hat
Wir stehen am Beginn eines neuen, dynamischen Technologiezeitalters, in dem die rasante Entwicklung generativer KI die Arbeitsweise jedes Unternehmens grundlegend verändert. KI darf nicht als Lösung auf der Suche nach einem Problem dienen; vielmehr muss ihre Einführung an realen Anwendungsfällen ausgerichtet sein. CIOs müssen daher sicherstellen, dass diese KI-Anwendungsfälle vom Proof of Concept in die Produktion überführt werden. Angesichts der rasanten Fortschritte im Bereich KI benötigen Unternehmen die Fähigkeit, neue Technologien schnell in ihre Produktionsumgebung zu integrieren, um auf einer gemeinsamen, stabilen und vertrauenswürdigen Plattform sofort Mehrwert zu generieren. Bis 2026 sollte diese Flexibilität im Mittelpunkt der CIO-Strategie stehen: Offene Plattformen, die heterogene Systeme, Workloads (von traditionellen Anwendungen bis hin zu KI-Agenten) und Anforderungen verbinden, werden entscheidend sein. Es geht darum, Lösungen für die heutigen Produktionsanforderungen zu entwickeln und gleichzeitig für die KI-Workloads von morgen gerüstet zu sein.
Autor: Robbie Jerrom, Senior Principal Technologist AI, AI BU, Red Hat.
KI-generierte Inhalte können fehlerhaft sein. Mit Blick auf das Jahr 2026 gehen Unternehmen von KI-Experimenten zur Forderung nach einem Mehrwert im Produktionsmaßstab über. Aktuelle Daten einer Red Hat-Umfrage zeigen, dass sich 76 % der Organisationen noch in der Erkundungsphase von KI-Anwendungsfällen befinden, aber im nächsten Jahr durchschnittlich 32 % mehr in KI investieren werden. Die meisten Pilotprojekte im Bereich generativer KI haben trotz erheblicher Investitionen keine messbaren Ergebnisse erzielt, was den Druck erhöht, den ROI durch den operativen Einsatz nachzuweisen.
Der entscheidende Wandel geht hin zu autonomen, agentenbasierten KI-Systemen, die mehrstufige Arbeitsabläufe mit Unternehmensanwendungen planen und ausführen können. Die zunehmende Nutzung aufgabenspezifischer Agenten-Frameworks wie MCP beschleunigt diesen Trend erheblich. Doch hier liegt die Herausforderung: Erste Daten von Gartner deuten darauf hin, dass viele dieser agentenbasierten Projekte aufgrund unzureichender Governance und unklarem Geschäftswert scheitern werden. Erfolg erfordert, KI-Agenten als digitale Partner mit klar definiertem Aufgabenbereich und Verantwortlichkeiten zu behandeln, anstatt sie als Allheilmittel für unklare Probleme zu betrachten.
Die wirtschaftlichen Gegebenheiten der KI erzwingen eine grundlegende Neubewertung effizienter Inferenz und der Datenanalyse. Jede Anfrage mit Premium-Modellen zu bearbeiten, ist vergleichbar mit dem Chartern von Privatjets für Inlandsflüge – technisch möglich, aber wirtschaftlich nicht tragbar. Innovative Unternehmen implementieren daher Multi-Modell-Strategien, indem sie einfache Aufgaben effizienten Modellen mit geringeren Parametern überlassen und teure Spitzenmodelle für komplexe Schlussfolgerungen reservieren.
Doch ein bedeutender Architekturwandel ist im Gange. Anstatt Unternehmensdaten auf zentralisierte GPU-Cluster zu verschieben, verlagern wir die KI-Inferenz näher an den Ort, wo die Daten gespeichert sind. RAG-Pipelines verarbeiten die Daten direkt an der Quelle, die Inferenz erfolgt am Edge in Produktionsanlagen, und verteilte Modelle werden in regionalen Rechenzentren bereitgestellt. Dieser Ansatz vermeidet kostspielige Datenbewegungen und erfüllt gleichzeitig die Anforderungen an Datensouveränität und Latenz. Die Kombination von intelligentem Modell-Routing mit verteilter Verarbeitung kann sowohl die Inferenzkosten als auch den Datenübertragungsaufwand drastisch reduzieren und gleichzeitig die Antwortqualität verbessern.
Die Plattform- und Betriebsherausforderungen von 2026 werden sich auf Orchestrierung und Beobachtbarkeit konzentrieren. Agenten-KI benötigt ausgefeilte MLOps-Funktionen, um Agenteninteraktionen in verteilten Systemen zu überwachen, persistenten Kontext und Speicher über Sitzungen hinweg zu verwalten und Governance-Kontrollmechanismen zu implementieren, die eingreifen können, wenn autonome Systeme ihre Grenzen überschreiten. Unternehmen fordern Plattformen, die den gesamten Lebenszyklus abdecken können – von der Modellversionierung und A/B-Tests bis hin zu Compliance-Überwachung und Kostenzuordnung. Erfolgreiche Organisationen setzen auf einheitliche Plattformen, die KI-Workloads auf demselben Niveau wie traditionelle Anwendungen verwalten und so eine nahtlose Integration in bestehende Unternehmenssysteme ermöglichen, während gleichzeitig die Flexibilität für die Einführung neuer Modelle und Frameworks erhalten bleibt.
Der Markt belohnt Pragmatismus mehr als leere Versprechungen: schlanke Modellportfolios, optimiert für spezifische Aufgaben, Infrastrukturentscheidungen basierend auf dem Datenstandort statt auf Anbieterpräferenzen und Messrahmen, die KI-Ergebnisse mit Geschäftszielen verknüpfen. Die Frage ist nicht, ob KI Unternehmen transformiert – erste Erkenntnisse deuten darauf hin –, sondern ob Unternehmen die nötige operative Reife entwickeln können, um Wertschöpfung in großem Umfang zu erzielen.
Autorin: Pauline Truong – AI Specialist Solution Architect, Red Hat.
Bis 2026 wird der EMEA-Markt den entscheidenden Schritt von KI-Experimenten hin zu einer strukturierten Industrialisierung vollziehen. Daten aus der neuesten Studie von Red Hat zeigen, dass nur 7 % der Unternehmen mit ihren KI-Investitionen einen echten Kundennutzen generieren. Nach jahrelangen Pilotprojekten stehen Unternehmen nun unter Druck, den ROI nachzuweisen und die steigende finanzielle Belastung durch KI-Initiativen zu bewältigen. Daher beobachten wir eine Verlagerung hin zur Modell-zu-Daten-Inferenz, um sowohl Kosten zu senken als auch den wachsenden Erwartungen an digitale Souveränität gerecht zu werden.
Die Leistungsfähigkeit bei Inferenzprozessen erweist sich zunehmend als größte Herausforderung. Mit der Skalierung von Echtzeit-Anwendungsfällen in Unternehmen wird Effizienz entscheidend. Kleinere, hochoptimierte Modelle gewinnen in Szenarien mit begrenzten Rechenressourcen und geringer Latenz an Bedeutung, während größere Modelle weiterhin umfassendere Schlussfolgerungen ermöglichen. Gleichzeitig setzen viele Branchen weiterhin auf etablierte Ansätze für prädiktives maschinelles Lernen und Data Science und kombinieren diese mit neueren generativen Funktionen. Diese Kombination beschleunigt die Nachfrage nach einer offenen Hybrid-Cloud-Plattform – einer robusten Infrastruktur, die beide Paradigmen effizient operationalisieren, sich in bestehende Systeme integrieren, die Einhaltung von Governance-Standards gewährleisten und zukunftssicher bleiben kann.
In diesem Kontext gewinnt Open Source im Bereich KI in Europa zunehmend an Bedeutung. Anders als bei traditioneller Software umfasst Offenheit in der KI verschiedene Dimensionen: den Code, die Modellgewichte und – deutlich seltener – die Trainingsdaten. Jeder Aspekt bietet ein anderes Maß an Transparenz und beeinflusst direkt die Fähigkeit eines Unternehmens, die Portabilität zwischen verschiedenen Umgebungen zu gewährleisten, die Leistungsfähigkeit eines Modells zu erweitern, Risiken zu analysieren und Vertrauen aufzubauen. Für europäische Unternehmen stellt die Anwendung offener Praktiken, die mit den Prinzipien der Souveränität, Interoperabilität und der Einhaltung regulatorischer Vorgaben (einschließlich des EU-KI-Gesetzes) im Einklang stehen, einen bedeutenden strategischen Vorteil dar.
Die zugrundeliegende Technologie entwickelt sich rasant. Einfache Prompt-Engineering-Lösungen weichen fortschrittlicheren, agentenbasierten KI-Systemen, die mehrstufige Workflows verwalten und autonom in Unternehmensumgebungen agieren können. Die Einführung dieser Systeme erhöht die Anforderungen nicht nur an leistungsstarke Inferenz und Orchestrierungsautomatisierung, sondern auch an den kulturellen und operativen Wandel. Um mitzuhalten, müssen Unternehmen von grundlegendem Modellzugriff zu ausgereiften Plattformfunktionen auf Basis von MLOps-Best Practices übergehen – mit durchgängiger Transparenz, robuster Governance und kontinuierlicher Mitarbeiterschulung.
Der Erfolg im Jahr 2026 hängt davon ab, KI-Workloads als vollständig integrierte Komponenten der gesamten Unternehmensarchitektur zu behandeln. Moderne KI-Umgebungen, die auf Community-basierten Open-Source-Projekten aufbauen, werden zunehmend auf Industriestandards wie vLLM sowie auf neuen Innovationen für Skalierbarkeit wie llm-d zurückgreifen. Offene Standards und kollaborative Ökosysteme ermöglichen es Unternehmen, nahtloser von Experimenten zu produktionsreifer KI im großen Maßstab überzugehen.
Autor: Brian Stevens, Senior Vice President und Chief Technology Officer für KI bei Red Hat.
In den letzten drei Jahren hat die Branche massive Investitionen in das Training generativer LLM-Modelle in hochmodernen Laboren weltweit erlebt. Das Ergebnis ist eine breite Palette leistungsstarker Reasoning-Modelle, die sowohl als Open Source als auch proprietär verfügbar sind. Letztes Jahr kamen Agenten auf den Markt, die auf diesen fortschrittlichen Reasoning-Modellen basieren und in ein umfassendes Ökosystem aus Tools, Daten und Systemen integriert sind. Für 2026 bedeutet dies, dass der Fokus nun auf Inferenzplattformen liegt – also Produktionsplattformen, die den skalierbaren, effizienten, zuverlässigen und sicheren Betrieb dieser Agenten ermöglichen. Genau wie vor zwei Jahrzehnten mit Red Hat Enterprise Linux bieten wir mit Red Hat AI die einheitliche Inferenzplattform, die nicht nur skalierbare Produktion ermöglicht, sondern auch jedes Modell, jeden Beschleuniger und jede Cloud unterstützt.
Virtualisierung
Autor: Ed Hoppitt, EMEA Director – Business Value Practice, Red Hat
Migrationsdruck von traditionellen Virtualisierungsplattformen:
Im Jahr 2025 wurde die Anfälligkeit vieler Virtualisierungsstrategien deutlich und zeigte, wie sehr Unternehmen an etwas gebunden sind, das ihren Bedürfnissen nicht mehr gerecht wird. Die fortschreitende Anhäufung von Technologien über die Jahre hat Führungskräfte mit Systemen konfrontiert, deren Verwaltung teuer, deren Austausch komplex und deren Anpassungsfähigkeit zunehmend an die durch KI und digitale Modernisierung geforderte Transformationsgeschwindigkeit gestört ist. Grund dafür sind ihre veralteten Ursprünge und ihre Natur. Mit Blick auf das Jahr 2026 wird der Druck, kritische Workloads von Legacy-Hypervisoren zu entkoppeln, aufgrund steigender Erneuerungskosten, der Sorge um Konzentrationsrisiken und eines stärkeren Fokus auf operative Resilienz zunehmen. Die Chance besteht nicht mehr nur darin, virtuelle Maschinen aus Effizienzgründen zu modernisieren, sondern die Migration virtueller Maschinen als strategischen Mechanismus zu nutzen, um technische Schulden abzubauen, die Kontrolle über die Architektur zurückzugewinnen und eine Plattform zu schaffen, die sowohl aktuelle als auch zukünftige Workloads unterstützt. Wer auf Modernisierungen wartet, um Veränderungen zu erzwingen, wird feststellen, dass nicht die Technologie, sondern das Betriebsmodell das Haupthindernis darstellt.
Koexistenz von KI-Workloads und traditionellen virtuellen Maschinen:
Im Jahr 2025 behandelten die meisten Unternehmen Virtualisierung und KI als getrennte Bereiche – sowohl operativ als auch architektonisch. Anfang 2026 wird diese Trennung nicht mehr tragbar sein. Unternehmen streben danach, geschäftskritische und datenintensive KI-Inferenz-Workloads parallel auszuführen, ohne Infrastruktur zu duplizieren oder parallele Betriebsstrukturen zu schaffen. Dies erfordert einen Virtualisierungsansatz, der virtuelle Maschinen sowohl als Konsolidierungsziel als auch als Teil einer umfassenderen KI-Ausführungsschicht betrachtet. Plattformteams müssen daher ein einheitliches Lebenszyklusmanagement, Observability und Governance für beide Anwendungstypen etablieren. Der Wandel ist hier nicht technischer, sondern kultureller Natur. Unternehmen müssen KI-Betriebsdisziplinen direkt in bestehende Workload-Plattformen integrieren, anstatt neue Silos zu schaffen.
Plattformkonsolidierung und der Drang zur Reduzierung technischer Schulden:
Der Trend, den wir 2025 beobachtet haben – die Anzahl der Plattformen wächst schneller, als Teams sie bewältigen können –, droht 2026 an eine nicht mehr tragbare Grenze zu stoßen. Gründliche Budgetanalysen, der Anspruch auf Souveränität und der Mangel an qualifizierten Ingenieuren führen zu einer klaren Leitlinie: Entweder die bestehende Infrastruktur wird optimiert, oder das Unternehmen riskiert systemische Instabilität. Virtualisierung und Anwendungsmodernisierung werden zunehmend als Instrumente der Vereinheitlichung und nicht mehr nur der Migration betrachtet. Unternehmen sind aktiv bestrebt, Laufzeitumgebungen zu konsolidieren, Verantwortlichkeitsübertragungen zu reduzieren und Betriebsmodelle für Legacy- und Cloud-native Anwendungen anzugleichen. Erfolgreiche Unternehmen werden das Plattformdesign als organisatorische Transformation und nicht als einfache Infrastrukturaktualisierung begreifen und ebenso in Kompetenzen, Plattformentwicklung und Governance wie in Technologie investieren. Andernfalls riskieren sie, die Komplexität genau an dem Punkt zu erhöhen, an dem die Betriebskosten untragbar werden.
Kompetenzen, Betriebsmodelle und Modernisierung für mehr Resilienz:
Bis 2026 werden erfolgreiche Organisationen diejenigen sein, die erkennen, dass Modernisierung ebenso sehr von Menschen, Verantwortlichkeiten und Entscheidungsbefugnissen abhängt wie von Code und Rechenleistung. Virtualisierungsprogramme konzentrierten sich anfangs auf die Senkung der Investitionskosten durch Serverkonsolidierung und haben sich mittlerweile zu betriebskostenorientierten Programmen entwickelt, die die operative Resilienz und zuverlässige Plattformen stärker in den Fokus rücken. Dieser Wandel erfordert von den Teams ein autonomeres Arbeiten, näher an den von ihnen unterstützten Workloads, wobei die Verantwortung für den gesamten Lebenszyklus weit über die anfängliche Bereitstellung hinausgeht. Organisationen, die die richtigen Governance-Strukturen schaffen, ihre Teams zur Bewältigung integrierter Virtualisierungs- und KI-Workloads befähigen und die Exit-Planung in ihre Plattformstrategie integrieren, werden nicht nur dem Kosten- und Resilienzdruck standhalten, sondern ihn auch nutzen, um strategische Agilität zurückzugewinnen.
Was soll ich wo, wie und warum betreiben?
Im Jahr 2025 war die häufigste Frage, mit der sich Plattformteams konfrontiert sahen, trügerisch einfach: „Was soll ich wo, wie und warum betreiben?“ Tatsächlich wird sie zur entscheidenden strategischen Frage für 2026. Mit zunehmender Skalierung der Workloads, steigenden Anforderungen an die Ausfallsicherheit und wachsenden Kosten betrachten Unternehmen die Infrastrukturauswahl nicht mehr als taktische Bereitstellungsplanung. Sie richten die Workload-Platzierung vielmehr an den Geschäftszielen, der Risikotoleranz und der Datendichte aus. Ein Wandel von „Cloud-First“- oder „On-Premises-Standard“-Strategien hin zu situationsbezogenen Bereitstellungsmodellen, die Latenz, Datensouveränität, Exit-Flexibilität und operative Reife für jeden Workload berücksichtigen, wird erwartet. Das „Wie“ wird genauso wichtig wie das „Wo“: Unternehmen werden Orchestrierung und Lebenszyklusmanagement zunehmend über alle Umgebungen hinweg standardisieren, um operative Silos oder ungenutzte Workloads zu vermeiden. Und ganz entscheidend wird die Frage nach dem „Warum“ die Wertschöpfung und Resilienz in den Mittelpunkt stellen: Berater hinterfragen bereits, ob Workloads die Kosten einer Premium-Infrastruktur rechtfertigen, ob sie GPU-Nähe oder lediglich vorhersehbare Verfügbarkeit erfordern und ob sie die langfristige operative Autonomie stärken oder schwächen. Wer diese Entscheidungsfindung in die Plattformstrategie statt in die Projektplanung integriert, wird schneller vorankommen und architektonische Altlasten vermeiden, deren Beseitigung andernfalls Jahre dauern könnte.
Hybrid Cloud
Autor: Michael Ferris, Senior Vice President, Chief Operating Officer und Chief Strategy Officer, Red Hat.
Wir stehen an einem Wendepunkt, an dem IT-Modernisierung nicht mehr nur Effizienz bedeutet. Sie entwickelt sich rasant zu einer Überlebensfrage. Unternehmen befinden sich in einem Dilemma: Die Volatilität des Virtualisierungsmarktes und die absolute Notwendigkeit, KI einzuführen, stellen sie vor große Herausforderungen. Diese beiden Faktoren legen technische Schulden wie nie zuvor offen und verwandeln sie von einer lästigen Betriebskostenfalle in ein unüberwindbares Hindernis, das Innovationen ersticken kann. Und all dies, während die Geschäftsanforderungen weiter steigen.
Um erfolgreich zu sein, benötigen Unternehmen Technologien, die die Lücke zwischen der bewährten Stabilität bestehender Systeme und flexiblen, intelligenten Systemen – wie beispielsweise KI-Agenten – schließen, in denen zukünftige Innovationen entstehen werden. Plattformen, die bestehende Investitionen in Mitarbeiter und Prozesse nutzen und sich an zukünftige Anforderungen anpassen können, werden Branchen voranbringen. Verzögerungen in diesem Bereich waren schon immer mit Risiken verbunden, doch 2026 steht noch mehr auf dem Spiel. Es gilt jetzt oder nie, die technologischen Grundlagen für die Zukunft zu legen.
Digitale Souveränität –
Autor: Fevzi Konduk, EMEA Director Software & ISV Ecosystem, Red Hat.
Digitale Souveränität wird den europäischen Softwaremarkt weiterhin prägen, bedingt durch das Streben nach größerer digitaler Autonomie und operativer Resilienz. Dies stellt einen grundlegenden Marktwandel dar, der über die Einhaltung regulatorischer Vorgaben der vergangenen Jahre hinausgeht. Dieser Wandel wird durch bedeutende makroökonomische Faktoren und regulatorische Anforderungen vorangetrieben.
Neue Regeln und Vorschriften, wie der Digital Operational Resilience Act (DORA), die Richtlinie 2 zur Netz- und Informationssystemsicherheit (NIS2) und das Datenschutzgesetz, verändern die Markterwartungen an Datensicherheit und -management. Kunden fordern mehr Kontrolle über ihre Daten und ein besseres Verständnis ihrer digitalen Lieferketten. Daher liegt der Fokus zunehmend darauf, technologische Abhängigkeiten zu reduzieren und operative Risiken im Zusammenhang mit Drittanbietern zu minimieren.
Die entscheidende Frage ist nicht mehr nur, wo die Daten gespeichert sind, sondern wer letztendlich die Kontrolle und den Zugriff darauf hat.
Dies verändert die Wettbewerbslandschaft für Softwareanbieter. Der Aufbau nachweisbaren Vertrauens ist nun ein zentrales Geschäftsziel und führt zu einem Ansatz, der Souveränität durch Design in den Vordergrund stellt. Dies hat sich zu einem Wettbewerbsvorteil entwickelt.
Die bedeutendste Entwicklung findet jedoch auf Organisationsebene statt. Erfolg erfordert einen Kulturwandel von einem traditionellen, auf die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen ausgerichteten Ansatz hin zu einer produktorientierten Denkweise. Dies setzt voraus, dass Souveränität ein inhärentes Merkmal des Produkts, Teil der Softwarearchitektur, ist und nicht parallel betrieben oder nachträglich hinzugefügt wird.
Bis 2026 wird sich der Fokus von der Sensibilisierung für regulatorische Vorgaben hin zur nachweislichen Umsetzung verlagern. Marktführer werden diejenigen sein, die diesen organisatorischen Sprung vollzogen haben und Enterprise Open Source nicht nur als Technologieoption, sondern als strategische Grundlage für die Bereitstellung der nachweisbaren Autonomie, Kontrolle und Resilienz nutzen, die unsere Kunden heute fordern.
Sicherheitsautor
: Chris Jenkins, Senior Principal Chief Architect, Red Hat.
Die IT-Cybersicherheits- und Digital-Souveränitätslandschaft wird sich 2026 auf reale und potenzielle KI-getriebene Bedrohungen sowie den Bedarf an nachweisbarer, regionaler Datenkontrolle konzentrieren. Die Herausforderungen für Kunden verlagern sich von der einfachen Einhaltung regulatorischer Vorgaben hin zum Management von KI-Governance-Risiken, da die ersten größeren Sicherheitsvorfälle im Zusammenhang mit autonomen und agentenbasierten KI-Systemen erwartet werden. Dies zwingt Unternehmen zu einem praktischen Kurswechsel: weg von enthusiastischen KI-Experimenten (wie in den Vorjahren) hin zum Aufbau einer Vertrauensinfrastruktur und konkreten Nachweisen für einen verantwortungsvollen KI-Einsatz.
Der Marktdruck wird sich aufgrund strengerer und zielgerichteterer globaler Regulierungen, wie beispielsweise der sich weiterentwickelnden EU-Gesetzgebung (NIS2, DORA, AI Act, Cyber Resilience Act usw.), die digitale und operative Resilienz priorisieren, weiter verstärken. Unternehmen werden sich darauf konzentrieren, diese regulatorische Verpflichtung in einen Wettbewerbsvorteil umzuwandeln, indem sie eine „KI auf KI“-Verteidigungsstrategie verfolgen: proaktive Cybersicherheitsansätze und KI-basierte Sicherheitsplattformen zur Abwehr hochautomatisierter Angriffe. Für Menschen und Prozesse erfordert dies einen tiefgreifenden Kulturwandel von reaktiver Sicherheit hin zu „Security by Design“- und „Security by Default“-Strategien, die die Datensouveränität, einschließlich der Datenlokalisierung, direkt in Architekturentscheidungen integrieren. Die Konzepte der digitalen Provenienz und des Confidential Computing werden zu kritischen Technologieansätzen, die es Unternehmen ermöglichen, die Herkunft und Integrität von Daten zu überprüfen und die Kontrolle auch in Multi-Cloud-Umgebungen zu behalten. Dadurch werden geopolitische Risiken minimiert und die digitale Autonomie gestärkt.
