DeepMind-Chef enthüllt die drei radikalen KI-Trends für 2026

Demis Hassabis, CEO von Google DeepMind, legt den Fokus für das Jahr 2026 auf drei zentrale Entwicklungen: Multimodalität, Interaktivität und Autonomie. Die kommende Generation von KI-Modellen verlässt die reine Chat-Funktion und agiert zunehmend selbstständig in komplexen Arbeitsumgebungen.

Weg von der Textzeile: Die multimodale Zukunft

Die Entwicklung künstlicher Intelligenz bewegt sich laut Hassabis weg von reinen Text-Eingaben hin zu einer nativen Multimodalität. Zukünftige Systeme verarbeiten Informationen so, wie es Menschen tun: Sie sehen, hören und lesen gleichzeitig. Es geht nicht mehr darum, ein Bild hochzuladen und separat analysieren zu lassen. Das Modell integriert visuelle und auditive Datenströme in Echtzeit in den Entscheidungsprozess. Diese Verschmelzung der Sinne ermöglicht eine fluidere Interaktion, bei der Nutzer nahtlos zwischen Sprache, Bild und Text wechseln, ohne dass das System den Kontext verliert.

Parallel dazu verändert sich die Art der Interaktion grundlegend. Der statische Austausch im Frage-Antwort-Stil weicht dynamischen Dialogen. Die KI wartet nicht passiv auf den nächsten Prompt, sondern bringt sich proaktiv in den Lösungsprozess ein. Diese Interaktivität soll die Barriere zwischen Mensch und Maschine senken und die KI eher wie einen Kollegen als wie ein Werkzeug wirken lassen. Hassabis betont, dass diese Schritte notwendig sind, um das volle Potenzial der Technologie im Arbeitsalltag zu erschließen.

Vom Chatbot zum Agenten: Autonomie im Fokus

Der wohl wichtigste Punkt auf der Agenda für 2026 ist der Übergang zu sogenannten Agentic AI-Systemen. Während aktuelle Sprachmodelle primär Inhalte generieren, führen autonome Agenten Handlungen aus. Sie planen komplexe Abläufe, zerlegen große Aufgaben in Teilschritte und nutzen externe Software-Werkzeuge zur Problemlösung. Ein solcher Agent bucht nicht nur einen Flug, sondern plant die gesamte Reise, gleicht Terminkalender ab und reagiert selbstständig auf Änderungen, ohne dass der Nutzer jeden Schritt bestätigen muss.

Diese Autonomie erfordert eine neue Architektur in der Sicherheit und Zuverlässigkeit. Wenn eine KI reale Aktionen ausführt, steigt das Risiko für Fehler mit echten Konsequenzen. Google DeepMind arbeitet daher intensiv an Kontrollmechanismen, die sicherstellen, dass diese autonomen Systeme innerhalb definierter Grenzen operieren. Die Vision ist ein System, das Ziele versteht und eigenverantwortlich den besten Weg zur Erreichung sucht.

Der Zeitplan für die Superintelligenz

Neben den konkreten Produktzielen für das kommende Jahr äußert sich Hassabis auch zum langfristigen Ziel der Artificial General Intelligence (AGI). Er sieht das Erreichen einer menschenähnlichen, universellen Intelligenz in einem Zeitfenster von fünf bis zehn Jahren. Andere Prognosen datieren diesen Meilenstein sogar auf das Jahr 2030. Diese Einschätzung unterstreicht das enorme Tempo, mit dem die Forschung aktuell voranschreitet.

Ein konkreter Beweis für den praktischen Nutzen dieser Beschleunigung findet sich in der Wissenschaft. Bereits in diesem Jahr befinden sich Medikamente in klinischen Studien, die vollständig von KI entworfen wurden. Dies zeigt, dass die Technologie den Schritt aus den theoretischen Laboren in die physische Welt vollzogen hat. Für technikaffine Anwender bedeutet dies, dass die kommenden Jahre weniger von neuen Chatbots, sondern von handlungsfähigen Systemen geprägt sein werden.