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Gartner Hype Cycle for Generative AI 2026 Vier GenAI-Bausteine, ein Kostenrisiko: Gartners neuer Hype Cycle

Von Berk Kutsal 2 min Lesedauer

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Bis 2028 überschreiten laut Gartner mindestens 50 Prozent der GenAI-Projekte ihr geplantes Budget. Der neue Hype Cycle for Generative AI 2026 sortiert die Landschaft in vier Bausteine, markiert Large Language Models als reifste Kategorie und sieht GenAI-Assistenten sowie Anwendungen auf dem Weg zum Produktivitäts-Plateau.

Vier Bausteine, zwei Positionsangaben: Der Gartner-Bericht sortiert generative KI in Modelle, AI Engineering, Agenten und Anwendungen sowie Infrastruktur. Nur für LLMs, GenAI-Assistenten und GenAI-Anwendungen nennt der Report konkrete Positionen auf der Kurve.(Bild: Gartner)
Vier Bausteine, zwei Positionsangaben: Der Gartner-Bericht sortiert generative KI in Modelle, AI Engineering, Agenten und Anwendungen sowie Infrastruktur. Nur für LLMs, GenAI-Assistenten und GenAI-Anwendungen nennt der Report konkrete Positionen auf der Kurve.
(Bild: Gartner)

Gartner hat den Hype Cycle for Generative AI 2026 veröffentlicht. Die zentrale Prognose des Analystenhauses stammt von Distinguished Vice President Analyst Arun Chandrasekaran: Bis 2028 würden mindestens 50 Prozent der GenAI-Projekte ihre Budgets überziehen. Ursachen seien nach Angaben von Gartner „schlechte Architekturentscheidungen und fehlendes Betriebs-Know-how“ beim Skalieren generativer KI-Systeme.

Der Bericht ersetzt nicht den breiter angelegten Hype Cycle for Artificial Intelligence, den Gartner traditionell im August publiziert. Die GenAI-Kurve ist seit 2023 eine eigenständige Publikation und fokussiert ausschließlich auf den generativen Ausschnitt der KI-Landschaft.

Vier Kategorien statt einer Trendliste

Gartner ordnet die generative KI in der 2026er-Ausgabe in vier Bausteine ein. Grundlage seien die GenAI-Modelle. Large Language Models bezeichnet das Analystenhaus als reifste Technologie auf der gesamten Kurve; Open-Source-LLMs, domänenspezifische Modelle und Large Reasoning Models rückten als Alternativen nach. Als Beispieltechnologie führt der Report multimodale generative KI an.

Die zweite Kategorie bilden Werkzeuge für AI Engineering. Sie sollten laut Gartner Halluzinationen reduzieren, Desinformation eindämmen und regulatorische Compliance absichern. Als Beispiel nennt der Report AI TRiSM (Trust, Risk and Security Management). Die dritte Kategorie umfasst KI-Agenten und Anwendungen. Chandrasekaran unterscheidet dabei zwischen assistierenden Systemen wie ChatGPT und agentischen Architekturen, die mehrstufige Prozesse autonom orchestrierten. Beispiel: Embodied AI. Als vierten Baustein listet Gartner die KI-Infrastruktur samt Enablement-Techniken wie Self-Supervised Learning und spezialisierten KI-Chips. Beispieltechnologie hier: AI Supercomputing.

Assistenten und Anwendungen nähern sich dem Plateau

Konkrete Positionsangaben zu einzelnen Technologien nennt der Bericht nur an zwei Stellen. LLMs sind demnach die reifste Kategorie auf der Kurve. GenAI-Virtual-Assistants wie ChatGPT sowie GenAI-basierte Anwendungen rücken laut Gartner schneller auf das Plateau of Productivity zu, die Phase des breiten produktiven Einsatzes. Wo die übrigen Technologien wie AI TRiSM, Embodied AI oder AI Supercomputing auf der Kurve stehen, ist ausschließlich der Infografik und dem gebührenpflichtigen Volltextbericht zu entnehmen.

Die inhaltliche Überschneidung mit dem AI-Cycle bleibt deutlich. Sowohl multimodale KI als auch AI TRiSM standen im 2025er Hype Cycle for Artificial Intelligence unter den vier auf dem Peak of Inflated Expectations positionierten Technologien. Wie belastbar Gartners Hype-Cycle-Methodik grundsätzlich ist, gilt in Teilen des Marktes als strittig. Kritiker halten sie für ein deskriptives Modell ohne empirischen Prognosewert.

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