Wichtigste Erkenntnisse des Data + AI Summit 2025 – und was 2026 zu erwarten ist

Was waren die fünf wichtigsten Ankündigungen auf dem Data + AI Summit 2025?

• Lakebase:Eine neue Datenbank speziell für KI-Workloads. Ghodsi brachte es auf den Punkt: „Hat man sich erst einmal für eine Transaktionsdatenbank entschieden und seine Daten darin gespeichert, ist ein Wechsel zu einer anderen Datenbank nahezu unmöglich.“ Eng gekoppelte Rechen- und Speichersysteme haben dies jahrzehntelang erzwungen. Lakebase – basierend auf Neon – trennt die beiden: Latenz unter 10 ms, über 10.000 Abfragen pro Sekunde (QPS), Postgres-Kompatibilität und offene Formate innerhalb des Lakehouse. 80 % der neuen Datenbanken werden heutzutage vonKI-AgentenDiese Trennung ist zu einer praktischen Notwendigkeit geworden.


• Agent Bricks and Mosaic Gateway: Der Gipfel bestätigte, dass Hype und Produktionszuverlässigkeit zwei verschiedene Dinge sind. Agent Bricks schließt diese Lücke: Man beschreibt die Aufgabe, und es übernimmt Datengenerierung, Benchmarking, LLM-Judge-Bewertung und Bereitstellung. Mosaic AI Gateway (jetzt allgemein verfügbar) bietet zusätzlich Fallback – automatischen Anbieterwechsel, wenn ein Modell ausfällt oder zu teuer ist. Für Teams, die mehrere KI-Anwendungen betreiben, ist diese Steuerungsebene entscheidend.


• Wie Virgin Atlantic für gute Unternehmensführung argumentierte:Das Argument für Governance stammte von Virgin Atlantic, nicht von Databricks. In ihrer Präsentation wurde erläutert, warum menschliche Aufsicht von Anfang an in die Medallion-Architektur integriert sein musste. Die Upgrades des Unity Catalog für 2025 umfassen: einen Metrikkatalog für konsistente KPI-Definitionen, attributbasierte Zugriffskontrolle und Herkunftsverfolgung, die den Ursprung jeder Zahl aufzeigt. Governance ist nicht das Hindernis für KI. Sie verhindert vielmehr, dass KI größere Hindernisse schafft.


• Erweiterter Zugang:AI/BI Genie ist allgemein verfügbar und verzeichnete innerhalb eines Jahres ein Nutzerwachstum von 500 %.Databricks Eine Erweiterung der Plattform für Geschäftsanwender umfasste rollenbasierte Dashboards, Abfragen in natürlicher Sprache und die Möglichkeit, SQL-Kenntnisse auszulagern. Databricks investierte 100 Millionen US-Dollar in die weltweite Weiterbildung und führte ein kostenloses Angebot ein.
  

  Jeder Mensch, unabhängig von seinen Qualifikationen, sollte gleichen Zugang zur Arbeit mit Daten und zur Nutzung von KI haben.

• LakeFlow Designer und Lakebridge:Reduzierung des Data-Engineering-Backlogs. Migrationskosten werden in den meisten KI-Budgets unterschätzt. LakeFlow Designer bietet Analysten eine visuelle, intuitive Möglichkeit, produktionsreife Pipelines zu erstellen – basierend auf Spark, wobei Enzyme Schemaänderungen erkennt und ETL automatisch optimiert. Porsche Holding berichtete von einer 85 % schnelleren Entwicklungszeit. Für Legacy-Systeme automatisiert Lakebridge bis zu 80 % der Data-Warehouse-Migration – relevant für jedes Team, das noch mit Teradata oder älterer Infrastruktur arbeitet.

Ausblick auf das Jahr 2026

Sieht man von den einzelnen Ankündigungen ab, wird ein größerer Schritt sichtbar. Databricks präsentiert sich nicht länger als Datenplattform – das Unternehmen will die gesamte Wertschöpfungskette kontrollieren, vom Zeitpunkt des Dateneingangs bis zum Moment, in dem ein Agent darauf reagiert.Microsoft-CEO Satya NadellaWie auf dem Gipfeltreffen festgestellt wurde, verstärken sich die kumulativen Effekte in den verschiedenen Entwicklungsphasen der KI – Vortraining, Testberechnungen, Anwendungsreife. Im Juni 2026 wird sich zeigen, was Unternehmen tatsächlich erreicht haben und wie ambitioniert diese Ziele sind.

Welche Themen werden den Data + AI Summit 2026 prägen?

• Agentische KI-Übergang von der Pilotphase zur Produktion:Die entscheidende Frage für 2026 ist nicht, ob agentenbasierte KI funktioniert – die meisten Unternehmen haben dies in kontrollierten Umgebungen bereits bewiesen. Die schwierigere Frage lautet vielmehr: Wo treten Probleme auf, wenn die Skalierung voranschreitet? Die Herausforderungen verlagern sich auf Governance, Kostenkontrolle und Fehlermanagement, wenn Agenten grundlegende Geschäftsprozesse statt Demos steuern: Wie hält man einen Agenten innerhalb vorgegebener Parameter, wie beurteilt man seinen Mehrwert und wie greift man ein, wenn er nicht den gewünschten Erfolg erzielt? Die Veranstaltungen im Jahr 2026 widmen sich genau diesen Diskussionen.


• Echtzeit-Datenverarbeitung für KI-fähige Infrastruktur:Die meisten Datenpipelines in Unternehmen wurden für die Stapelverarbeitung konzipiert – Sammeln, Transformieren, Laden, Analysieren. Dieses Modell erfüllt nicht die Latenzanforderungen von KI-Anwendungen im Produktiveinsatz. Die Sessions 2026 spiegeln einen breiteren Trend hin zu Streaming- und deklarativen Pipelines wider, die die Daten während der Ausführung von KI-Workloads aktuell halten. Toyotas Session zum Echtzeit-Datenstreaming für vernetzte Fahrzeuge ist ein Beispiel dafür, wo dies bereits im großen Maßstab umgesetzt wird.


• KI/BI: Vom Dashboard zur Entscheidung:Nach einem Nutzerwachstum von 500 % im Jahr 2025 widmen sich die Genie-Sessions 2026 nicht nur der Einführung, sondern auch komplexeren Fragen: Wie lässt sich sicherstellen, dass die Ergebnisse der natürlichen Sprachausgabe für fundierte Entscheidungen ausreichend präzise sind, und wie lassen sie sich im großen Maßstab steuern? Das Hauptziel ist der Aufbau von Analyseebenen, auf die sich Business-Teams täglich verlassen – und nicht nur für explorative Abfragen. Atlassian präsentiert genau diesen Weg, von der Implementierung bis zum produktiven Einsatz.


• KI-Anwendungen und -Agenten jenseits des Experimentierens:Die Botschaft rund um das Treffen 2026 deutet auf einen Wandel von einfachen Modellen hin zu kompletten KI-Systemen – von Anwendungen über Agenten bis hin zu Workflows, die direkt mit Geschäftsergebnissen verknüpft sind. Der Fokus scheint weniger auf der Frage zu liegen, welches Modell sich durchsetzt, sondern vielmehr auf der Entwicklung zuverlässiger, kontrollierter und funktionaler Systeme im Unternehmensmaßstab.


• Was KI tatsächlich geleistet hat:Die Veranstaltungen im Jahr 2026 umfassen messbare Ergebnisse, nicht nur die Präsentation von Leistungsfähigkeit. BP senkte die Cloud-Ausgaben um 43 % und verkürzte die Laufzeiten kritischer Jobs von Tagen auf unter 8 Stunden. Ensemble Health Partners eliminierte seine Pipeline-Infrastruktur auf Lakebase mit einem Datenvolumen von 800 TB. Die allgemeine Erwartung für 2026 ist eindeutig: KI-Investitionen müssen sich in Umsatzwachstum oder Kostensenkung niederschlagen, nicht in Kennzahlen zur Plattformnutzung.

Planen Sie den Data + AI Summit 2026?

Die Werkzeuge ab 2025 — Lakebase, Agent Bricks, Unity-KatalogDie Upgrades für LakeFlow Designer und Lakebridge befinden sich im Produktivbetrieb. Sie wurden für Organisationen entwickelt, die die Pilotphase bereits abgeschlossen haben und KI in ihren Kerngeschäftsprozessen einsetzen.

Der Gipfel 2026 wird zeigen, wie viele Organisationen es tatsächlich geschafft haben.Und was diejenigen gemeinsam hatten, die es taten. Die Frage für 2026 lautet nicht mehr, ob Unternehmen KI eingeführt haben. Die Einführung hat bereits stattgefunden. Die Frage ist vielmehr, ob KI-Systeme zuverlässig genug geworden sind, um Kernprozesse zu steuern – und welche Organisationen gelernt haben, diese Grundlage zu schaffen. Dies scheint das zentrale Thema des diesjährigen Gipfels zu sein.

Polestar Analytics ist ein zertifizierter Databricks-Beratungspartner, der Unternehmen beim Aufbau produktionsreifer Daten-, KI- und agentenbasierter Lösungen auf Databricks unterstützt.Von Datenaufbereitung und -modernisierung bis hin zu KI/BI und produktionsreifen Agenten helfen wir Unternehmen dabei, die Funktionen von Databricks in skalierbare Geschäftsergebnisse umzusetzen.