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KI jenseits des Hypes Neo4j skizziert KI-Agenda 2026: Graphen, Kontextbudget und adaptive Datenbanken

Von Berk Kutsal 2 min Lesedauer

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Viele GenAI-Projekte liefern noch keinen ROI, Agenten skalieren nur langsam und Kontextfenster werden zum Flaschenhals. Neo4j sieht 2026 vor allem einen strukturellen Wandel: Vom Prompting hin zum Context Engineering, und von klassischen Datenbanken hin zu Graphsystemen als Knowledge Layer.

Wenn KI in Unternehmen läuft, aber noch nicht richtig liefert, stellt sich die Frage: Was bringt 2026 den Durchbruch in der Praxis? Neo4j hat die zentralen Graph- und KI-Trends für 2026 zusammengefasst.(Bild: Neo4j/Freepik)
Wenn KI in Unternehmen läuft, aber noch nicht richtig liefert, stellt sich die Frage: Was bringt 2026 den Durchbruch in der Praxis? Neo4j hat die zentralen Graph- und KI-Trends für 2026 zusammengefasst.
(Bild: Neo4j/Freepik)

Nach vier Jahren KI-Hype dominiert in vielen Unternehmen Ernüchterung: große Versprechen, wenig messbarer ROI, langsame Skalierung. Der Hype hat überholt, was technisch und organisatorisch real leistbar ist. Neo4j ordnet den Status ein und formuliert sechs Trends, die 2026 nicht als Vision, sondern als praktische Leitplanken wirken sollen.

1. KI-Realitätscheck: Skalierung statt Hype

Laut einer MIT-Studie bleiben 95 Prozent aller KI-Pilotprojekte ohne messbaren Output. Gartner erwartet bis 2027 ein Scheitern von rund 40 Prozent der Agentic-AI-Vorhaben. Der Widerspruch zwischen Consumer-Hypes um ChatGPT und der Integration in Unternehmensprozesse führt laut Neo4j zu einem Stau an produktiven Ergebnissen. Wertschöpfung entstehe primär dort, wo Systeme tief eingebettet und fachlich präzise zugeschnitten sind, allerdings deutlich langsamer als erwartet.

2. KI-Agenten: Die neuen Trainees

Agentensysteme agieren bislang überwiegend als Recherche-Automaten für Compliance, Recht oder medizinische Informationssuche. McKinsey beziffert den Anteil produktiver Agent-Deployments auf nur 23 Prozent; kaum ein Bereich überschreitet aktuell einen Skalierungsgrad von zehn Prozent. Neo4j sieht Onboarding-Mechanismen, Qualitätskontrolle und menschliches Review als Hemmschwelle, vergleichbar mit dem Training neuer Mitarbeiter.

3. Context Engineering: Informationsarchitektur für die KI

Reine Prompt-Logik greift laut Neo4j zu kurz. LLMs verlören bei langen Kontextketten an Präzision, Studien der Stanford University zeigen „Context Rot“ über lange Fenster hinweg. Entscheidend sei kuratierter Input statt Volumen. Anthropic beschreibt dies als „Attention Budget“: Jedes Kontextfragment kostet Modellfokus. Präzise Informationsarchitektur wird damit zum Stabilitätsfaktor.

4. Push vs. Pull: Daten auf Abruf statt auf Vorrat

Während RAG-Pipelines Daten vorab ins Modell schieben, sieht Neo4j einen Wandel hin zu Pull-Mechanismen: Agenten entscheiden situativ, welche Daten fehlen, und beschaffen sie über APIs oder Tools nach. Das Konzept „Minimum Viable Context“ rückt in den Vordergrund – KI soll nur jene Informationen erhalten, die für den nächsten Schritt notwendig sind.

5. Graphen: Navigationssystem für KI-Agenten

Graphdatenbanken dienen laut Neo4j zunehmend als strukturelles Rückgrat dynamischer Kontextbereitstellung. Sie verknüpfen Wissensobjekte, Aktionen und Zustände in Echtzeit. Forrester beschreibt Graphen als Fundament für LLM-Architekturen, die robuste Verlaufsketten und Entscheidungslogik benötigen. Agenten könnten dadurch navigierbarer, überprüfbarer und skalierbarer werden.

6. Datenbank der Zukunft: Adaptiv

Während Modelle und Hardware skaliert haben, blieben Datenbanken vielfach unverändert. Neo4j verweist auf Ansätze, die ähnlich wie „Live Code“ iterative Query-Optimierung erlauben. Vergleichbar mit JIT-Compiler-Designs sollen Datenbankschichten im Betrieb ausführen, bewerten und anpassen können – Grundlage einer flexiblen Knowledge Layer für autonome Systeme.

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