Software-Trends 2026: Diese Entwicklungen prägen die IT

Die Software Trends 2026 umfassen Infrastruktur, Entwicklung und industrielle Anwendungen. Ampere- und Gartner-Berichte sowie Industrieanalysen zeigen klare Prioritäten auf.

Memory Safety rückt in den Vordergrund der Designprinzipien. Heterogene Architekturen und lokales KI‑Computing revolutionieren die Planung der Hardware. Der Bedarf an energieeffizienten Lösungen steigt, was in der Schweiz besonders wichtig ist.

KI‑native Plattformen und Confidential Computing werden in Governance und Datenschutz immer relevanter. Die digitale Herkunft und die Transparenz der Lieferkette sind entscheidend für Compliance und zuverlässige Automatisierung.

Im Bereich ERP und MES wird handlungsbedarf deutlich: KI‑gestützte Verfahren für Sequencing, Digitalisierung von Prozessen und das Prinzip Security‑by‑Design verbessern Planung und Resilienz. Es ist für Schweizer Firmen ratsam, lokale Datenhoheit und Energiekosten in ihre IT‑Strategien einzubeziehen.

Experten empfehlen, Speicherintegrität zu priorisieren, in heterogene und energieeffiziente Infrastruktur zu investieren sowie Governance- und Sicherheitsplattformen zu entwickeln. Diese Schritte sind essentiell, um die Digitalisierung und Automatisierung im Rahmen der IT‑Trends 2026 abzusichern.

KI-Infrastrukturen und Memory Safety als neue Anforderungen

Die Anforderungen an KI-Infrastruktur entwickeln sich weiter, vor allem durch das Wachstum von KI-Workloads. Rechenzentren in der Schweiz und Europa müssen sich bei Hardware und Betriebssystemen beweisen. Eine Anpassung ist notwendig, um Software sowohl stabil als auch regelkonform zu betreiben.

Warum Memory Safety 2026 zur Designvorgabe wird

Die steigende Komplexität von Modellen bringt Speicherkorruption und Datenlecks mit sich. Memory Safety entwickelt sich zur Designvorgabe für geschäftskritische Anwendungen. Hardwarebasierte Memory Tagging-Mechanismen sind dabei Lösungen, die Exploitflächen verringern und die Speicherintegrität verstärken.

Um Compliance zu erfüllen, ist eine nachvollziehbare Speicherintegrität unerlässlich. Ohne entsprechende Maßnahmen stehen Unternehmen Sanktionen und Betriebsstörungen bevor. Deshalb ist es essentiell, dass Unternehmen bei Neuanschaffungen auf Memory-Tagging-Support bestehen.

Auswirkungen auf Rechenzentren und regionale Deployments

Rechenzentren stehen vor der Aufgabe, ihre CPU-, Firmware- und OS-Stacks zu modernisieren. Diese Aufrüstungen sind notwendig, um Memory Safety zu gewährleisten und eine hohe Verfügbarkeit zu sichern. Zudem wird die Planung von Energie- und Kühlkonzepten immer wichtiger, da leistungsfähige KI-Hardware einen höheren Stromverbrauch hat.

Immer mehr Unternehmen verlagern ihre Workloads in regionale Rechenzentren, nutzen Colocation-Optionen oder setzen auf On-Premises-Lösungen. Diese Strategie verstärkt die Datenintegritätskontrolle und mindert die Abhängigkeit von zentralen Public Clouds.

• Hardware-Roadmap prüfen und Memory-Tagging einfordern.
• Architektur-Reviews mit Security- und Compliance-Teams durchführen.
• Energie- und Kühlkonzepte in die Infrastrukturplanung integrieren.

Heterogenes Computing und KI-Supercomputing-Plattformen

Die Nachfrage nach spezialisierten Rechenressourcen nimmt zu, besonders in der Forschung und Industrie. Gartner betont, dass unterschiedliche Modelltypen individuelle Anforderungen an Speicher, Latenz, Durchsatz und Kosten stellen. Ein uniformer Hardware-Stack kann den aktuellen Software-Trends und der fortschreitenden Digitalisierung nicht gerecht werden.

Warum One-size-fits-all nicht mehr reicht

Spezifische Komponenten sind entscheidend für verschiedene Workloads. Trainingsaufgaben profitieren extrem von zahlreichen GPUs. Echtzeit-Inferenz benötigt hingegen niedrige Latenz und spezialisierte KI-ASICs. Heterogenes Computing vereint CPUs, GPUs, KI-ASICs und neuromorphe Technologien, um Energieverbrauch und Kosten zu optimieren.

Agentensysteme profitieren von dieser Spezialisierung durch verbesserten Parallelismus. Aufgaben mit unterschiedlichen Anforderungen werden simultan bearbeitet. Das steigert die Effizienz und reduziert gleichzeitig die Gesamtkosten.

Aufbau und Nutzen von KI‑Supercomputing‑Plattformen

KI-Supercomputing-Plattformen kombinieren hochleistungsfähige Prozessoren und große Speicherkapazitäten mit spezieller Hardware. Eine orchestrierende Software-Schicht, darunter container- und Kubernetes-basierte Umgebungen, ermöglicht dynamische Ressourcenzuweisung.

Die Empfehlungen sind klar. Planen Sie Kapazitäten mit heterogenen Profilen, starten Sie Pilotprojekte mit unterschiedlicher Hardware und bewerten Sie Orchestrierungs-Stacks. Berücksichtigen Sie dabei KI-ASICs und Energiemanagement. Dies ermöglicht eine planbare Automatisierung der Infrastruktur und unterstützt die Digitalisierung von Geschäftsprozessen.

• Ressourcenprofiling für Trainings- und Inferenz-Workloads
• Integration von GPUs und KI-ASICs für kosteneffiziente Skalierung
• Orchestrierung mit spezialisierten Schedulern und Kubernetes

Laut Gartner werden bis 2028 über 40 Prozent der Spitzenunternehmen hybride Computing-Modelle in entscheidenden Workflows nutzen. Die frühzeitige Anpassung an heterogenes Computing sichert die Wettbewerbsfähigkeit und fördert die technologische Widerstandsfähigkeit.

KI‑native Entwicklungsplattformen und Software‑Engineering der Zukunft

KI-native Plattformen revolutionieren die Softwareerstellung. Agile Teams integrieren generative KI nahtlos. Dadurch beschleunigt sich die Entwicklung neuer Funktionen erheblich. Gleichzeitig steigt die Effizienz bei der Digitalisierung und Automatisierung.

Bis 2030, so Gartner, werden viele Firmen ihre Engineering-Teams neu strukturieren. Sie wandeln sich in KI-basierte Einheiten um. Der Wandel zielt darauf ab, die Arbeitsweise von reiner Manpower zu gut orchestrierten Toolchains und Fachingenieuren zu verschieben.

Moderne CI/CD-Pipelines berücksichtigen bereits LLM-basiertes Pair Programming und automatisierte Tests. Code-Generierung und Modelltests etablieren sich als Standard. So können Entwicklungszyklen verkürzt werden, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.

Wie Generative KI die Softwareentwicklung verändert

Generative KI erleichtert Aufgaben wie das Erstellen von Boilerplate-Code und Dokumentationen. Dadurch haben Entwickler mehr Freiräume. Sie können sich intensiver mit Architektur und spezifischem Fachwissen auseinandersetzen. Wenn Governance und Tooling stimmen, wächst die Produktivität.

Entwickler und Fachteams sollen für den Umgang mit dieser Technologie speziell geschult werden. So können Forward-deployed Engineers eng mit den Fachabteilungen zusammenarbeiten. Dies begünstigt schnelle Fortschritte in der Produktentwicklung.

Governance, Security-by-Design und KI‑Sicherheitsplattformen

Die Einhaltung von Governance-Standards ist unerlässlich. Man muss Risiken wie prompt-basierte Angriffe oder Datenlecks proaktiv entgegenwirken. Sicherheitsaspekte müssen von Anfang an in die Entwicklung einfließen.

KI-Sicherheitsplattformen unterstützen dabei, Regeln durchzusetzen. Sie überwachen das Systemverhalten und bieten Audit-Möglichkeiten. Bis 2028 rechnet Gartner mit einer weitverbreiteten Nutzung dieser Technologien.

• Empfehlung 1: KI-Toolchain evaluieren und Compliance‑Anforderungen definieren.
• Empfehlung 2: Modelltests in CI/CD integrieren und SBoM‑ähnliche Nachweise für ML‑Komponenten führen.
• Empfehlung 3: Entwickler und Fachteams gezielt für KI-gestützte Prozesse schulen.

Die Verbindung von KI-nativen Plattformen, straffer Governance und KI-Sicherheit schafft eine zuverlässige, skalierbare Softwareentwicklung. Dies trägt dazu bei, Softwareinnovationen effektiv zu nutzen und die Digitalisierung in Firmen voranzutreiben.

Software in der Industrie: ERP, MES, Digitalisierung und Automatisierung

Die Schweizer Industrieproduktion kämpft mit unsicheren Lieferketten und wachsender Produktvielfalt. Um zeitgerecht und stabil zu bleiben, benötigen Unternehmen leistungsfähige Software. ERP– und MES-Systeme spielen dabei eine Schlüsselrolle für die Digitalisierung und Automatisierung.

KI-gestützte Planung und Sequencing in ERP/MES

Dank KI optimieren moderne ERP– und MES-Systeme das Sequencing. Sie nutzen Simulationen und Auslastungsplanung, wobei Algorithmen Auftragsreihenfolgen vorschlagen. Diese Vorschläge gleichen die Auslastung von Maschinen und Personal aus, verbessern die Pünktlichkeit und mindern Engpässe.

Simulationen ermöglichen die Priorisierung basierend auf verschiedenen Metriken. Dies sorgt für bessere Planbarkeit bei wechselnden Auftragslagen. Hersteller profitieren von soliden Daten für Echtzeitanpassungen.

Prozessdigitalisierung, Cloud‑ und SaaS‑Modelle

Cloud- und SaaS-Lösungen bieten eine skalierbare Infrastruktur und ständige Aktualisierungen. Das Pay-per-Use-Modell senkt den Investitionsbedarf beim Hinzufügen weiterer Softwaremodule. Der überall verfügbare Zugriff vereinfacht die Zusammenarbeit in Produktionsnetzwerken und fördert die Digitalisierung.

SaaS vereinfacht die Einbindung von KI und Analysetools, ohne hohe Kosten für lokale Infrastruktur. Migrationen erfolgen schrittweise, wodurch Betrieb und Qualität geschützt bleiben.

ERP-/MES‑Sicherheit und Resilienz

In Produktionsumgebungen ist Security-by-Design entscheidend. Dazu gehören segmentierte Architekturen, regelmäßige Updates und differenzierte Berechtigungskonzepte. Sicherheit muss auf allen Ebenen gewährleistet sein: in der Infrastruktur, im Netzwerk und in den Anwendungen.

Zuverlässige Infrastrukturdienstleister sorgen für gesicherte Umgebungen mit Verfügbarkeitsgarantien. Durch Kooperation mit solchen Partnern können Ausfallrisiken minimiert und die Widerstandsfähigkeit entscheidender Produktionsprozesse gestärkt werden.

Empfehlung: Priorisieren Sie Sequencing in ERP/MES und prüfen Sie den Wechsel zu SaaS. Integrieren Sie Sicherheitsmaßnahmen fest in Ihre Prozesse. Eine enge Zusammenarbeit mit erfahrenen Infrastrukturanbietern steigert die Verfügbarkeit und unterstützt bei der Digitalisierung sowie Automatisierung.

Vertrauen, Datenschutz und Confidential Computing

Die digitale Transformation benötigt neue Sicherheitsmechanismen für kritische Daten. Confidential Computing ist eine klare technische Lösung. Sie ermöglicht die Ausführung von Prozessen in isolierten Trusted Execution Environments (TEEs). So wird unbefugter Zugang durch Dritte oder Infrastrukturanbieter verhindert.

In der Schweiz und weltweit müssen besonders regulierte Branchen den Datenschutz ernst nehmen. Compliance, internationale Datenübertragungen und geopolitische Forderungen erfordern technologische sowie organisatorische Ansätze. Eine frühzeitige Einbindung von Rechts- und Datenschutzteams minimiert juristische Risiken.

Confidential Computing als Antwort auf Compliance‑ und Datenschutzanforderungen

Confidential Computing trennt Arbeitslasten auf der Hardware-Ebene. Diese technische Isolierung erhöht die Sicherheit bei Cloud- und On-Premise-Bereitstellungen. Für eine nachvollziehbare Umgebung sollten CI/CD-Pipelines TEEs und Attestierungs-Workflows enthalten.

• Betrachten Sie Confidential-Computing-Optionen bei Anbietern wie Microsoft Azure oder Google Cloud.
• Bauen Sie Attestierungen in Ihren Entwicklungs- und Bereitstellungsprozess ein.
• Beziehen Sie Datenschutzteams in die Entscheidungsfindung der Architektur mit ein.

Digitale Herkunft, SBoM und Lieferketten‑Transparenz

Digitale Herkunftsangaben werden essentiell, um Software und Daten nachzuverfolgen. Software-Bills-of-Materials (SBoM) bieten detaillierte Einblicke in Komponenten und deren Lizenzen. Solche Dokumentationen sind für Auditoren und Sicherheitsbeauftragte unentbehrlich.

1. Erzeugen Sie SBoM-Berichte für essentielle Softwareprodukte.
2. Verwenden Sie Attestations-Datenbanken, um Lieferketten zu überprüfen.
3. Führen Sie digitale Signaturen für exklusive Inhalte ein.

Die Eingliederung von SBoM-Management in den Lebenszyklus von Software fördert die Transparenz. Das Automatisieren und Digitalisieren von Überprüfungsabläufen senkt das Risiko menschlicher Fehler. Teams profitieren von klaren Richtlinien zur Überprüfung der Ursprünge und Integrität.

Zu den Empfehlungen zählen die Evaluation von Confidential Computing, die Implementierung von SBoM-Verfahren und die Gewährleistung von Lieferketten-Transparenz durch Attestierungs-Tools. Diese Schritte verknüpfen Datenschutz mit Software-Sicherheit und den neuesten Technologietrends. Sie fördern eine sichere Digitalisierungsstrategie für Unternehmen.

Physische KI, Multi‑Agenten‑Systeme und Automatisierung im Feld

Physische KI bringt Intelligenz in die reale Welt, wirksam in Produktion, Logistik und Instandhaltung. Die Ergebnisse sind messbar, verlangen jedoch eine umfassende Software, robuste Edge-Infrastruktur und eindeutige Governance-Richtlinien.

Gartner sieht physische KI als Schlüssel für Robotik und autonome Systeme. Anwendungsbereiche variieren von automatischer Inspektion bis hin zu adaptierbaren Produktionsstätten. Deren Verbindung von Digitalisierung und Automatisierung führt zu minimalen Ausfallzeiten und optimiertem Ressourceneinsatz.

Operative Anforderungen umfassen latenzoptimierte Edge-Netzwerke, sichere Kommunikationswege und verteilte Lernansätze. Solche technologischen Elemente verringern Reaktionszeiten und steigern die lokale Verfügbarkeit.

Physische KI in Robotik, Drohnen und smarte Anlagen

Robotik verbessert sich durch KI, die in der Objekterkennung und Bewegungsplanung eingesetzt wird. Drohnen verwenden ähnliche Techniken für autonome Erkundungen in Überwachungsbereichen. Smarte Anlagen adjustieren Prozessparameter selbstständig.

• Automatisierte Inspektion: schnellere Fehlererkennung.
• Autonome Logistikfahrzeuge: effizientere Materialflüsse.
• Vorausschauende Instandhaltung: reduzierte Ausfallzeiten.

Die Architektur der Software muss flexibel gestaltbar sein. Einfache Integration und Anpassungsfähigkeit werden durch Schnittstellen zu Sensoren, Steuerungen und Cloud-Verbindungen gewährleistet. Schweizer Unternehmen müssen dabei speziell Compliance und Datensicherheit beachten.

Multi‑Agenten‑Systeme und agentische Automatisierung

Multi‑Agenten‑Systeme ermöglichen durch verteilte Akteure eine kooperative Lösungsfindung. Dadurch können Agenten lokale oder verteilte Aufgaben übernehmen und komplexe Prozesse steuern.

Bei der Einbindung von MAS sind die Koordination, Interoperabilität und Sicherheit zentral. Der Mangel an Standardisierung steigert den Aufwand, daher sind klare Richtlinien und Grenzen essentiell.

1. Pilotprojekte für physische KI durchführen.
2. MAS‑Orchestrierungslösungen evaluieren.
3. Sicherheits‑ und Governance‑Richtlinien definieren.
4. Edge‑ und Connectivity‑Strukturen entwickeln.

Softwaretrends dürfen bei der Umsetzung nicht ignoriert werden. Ein schrittweiser Einsatz minimiert Risiken. Der Schwerpunkt liegt auf Nachhaltigkeit, betrieblicher Sicherheit und der effektiven Automatisierung der Prozesse.

Fazit

Die aktuellen Software Trends zeigen klar: Memory Safety, heterogenes Computing und lokale KI‑Infrastrukturen bestimmen die IT‑Strategie. Entscheidungen bezüglich der Infrastruktur basieren auf Speicherintegrität, Energieeffizienz und einer regionalen Kontrolle. Das beeinflusst direkt die Rechenzentren und deren Zukunftsplanung in der Schweiz.

KI-native Entwicklungsplattformen, Confidential Computing und Digital Provenance stärken das Vertrauen und erhöhen die Produktivität. In der Praxis bedeutet das, dass Toolchains und Governance-Stacks ein Security-by-Design Prinzip unterstützen müssen. SBoM- und Herkunftslösungen machen Lieferketten transparenter und verbessern die Compliance.

In der Industrie beschleunigen KI-gestützte ERP/MES-Funktionen, Cloud- und SaaS-Modelle sowie physische KI die Automatisierung. Projekte sollten die KI-Integration mit der operativen Resilienz verknüpfen. Es ist entscheidend, dass Entscheider ihre Roadmaps für Hardware und Software an die Memory-Safety-Standards und an lokale Vorschriften anpassen.

Konkrete Handlungsanweisungen umfassen: Ein Hauptaugenmerk auf Speicherintegrität und Security-by-Design legen. Es wird empfohlen, heterogene und energieeffiziente Infrastrukturen zu planen. Investitionen in KI-Sicherheitsplattformen sind ebenso essentiell. Für die Schweiz ist die Integration regionaler Rechenzentren ratsam. Dabei sollte die europäische Compliance und eine sorgfältige Energieplanung in jeder IT-Strategie berücksichtigt werden.