Insight Tech 2026: AI-Reporting wird Standard – doch die zentrale Frage heißt Qualität

Die Insights-Branche bewegt sich mit beeindruckender Geschwindigkeit Richtung Automatisierung – aber 2026 zeichnet sich als das Jahr ab, in dem sich ein entscheidender Schwerpunkt verschiebt: Weg vom Tool-Fokus, hin zur Qualitätsfrage.

Denn wenn AI überall ist, wird nicht mehr gefragt: „Können wir damit arbeiten?“
Sondern: „Wie stellen wir sicher, dass das Ergebnis stimmt?“

Ein Blick in den aktuellen Report „Market Research Trends 2026“ von Rival Group zeigt: Die Branche ist bereit für AI – und gleichzeitig mitten in einem Reifeprozess.
90% der Marktforschenden sind begeistert von AI-assisted Reporting, und über 46% erwarten steigende Budgets für AI-Tools.

Klingt nach Aufbruch. Und ist es auch.

Aber wie jeder Aufbruch bringt er eine neue Verantwortung mit.

Diese Frage ist praktisch erledigt. AI hilft heute bereits bei:

• Transkription & Zusammenfassung von Interviews
• Clusterbildung qualitativer Themen
• Pattern Recognition in großen Datenmengen
• Drafting von Berichten und Management-Summaries

Das spart Zeit. Und manchmal auch Nerven.

Rival beschreibt dabei sehr deutlich: AI wird nicht nur als Automatisierungsmaschine verstanden, sondern zunehmend auch als Strategie-Partner, der Teams hilft, schneller Hypothesen zu testen und mehr Perspektiven einzubinden. _{[Rival: Market Research Trends 2026]}

Doch hier beginnt der interessante Teil:

Je mehr AI Reports schreibt, desto mehr wird Qualität zum Kernprodukt.

Insights-Teams stehen damit vor einer neuen Art von Qualitätsprüfung, die sich nicht nur um Stichproben oder Signifikanz dreht, sondern auch um:

• Bias und Halluzinationen
• Datenherkunft und Transparenz
• Interpretationslogik
• Reproduzierbarkeit
• Kontextverlust durch zu starke Verdichtung

AI ist brilliant darin, plausible Sätze zu produzieren. Und genau das ist die Falle.

Denn im Management-Kontext reicht es nicht, dass ein Insight „sich gut liest“.
Er muss belastbar sein – gerade, wenn er Entscheidungen triggert.

Ein praktisches Beispiel aus dem Alltag:

• AI erkennt ein Thema in offenen Antworten
• AI formuliert daraus einen „Key Insight“
• Der Insight wird in Slides übernommen
• Maßnahmen starten

Und dann stellt sich später heraus:
Das Thema war in Wahrheit überrepräsentiert, weil die Antworten aus einem bestimmten Segment kamen – oder weil die AI das Cluster zu breit definiert hat.

Früher nannte man das schlicht: Interpretationsfehler. Heute ist es: skalierter Interpretationsfehler.

• Transparenz: Kann ich erklären, wie der Insight entstanden ist?
• Auditierbarkeit: Kann ich das Ergebnis prüfen oder reproduzieren?
• Human-in-the-loop: Wo greift menschliche Expertise bewusst ein?
• Bias-Checks: Welche Verzerrungen sind systemisch möglich?
• Kontextschutz: Was darf nicht „wegautomatisiert“ werden?

Das klingt nach „Bürokratie“, ist aber in Wahrheit eine neue Form von Professionalität.
Denn Insights werden nicht weniger wichtig, nur weil sie schneller entstehen – sie werden im Gegenteil häufiger handlungsleitend. Und damit muss Qualität stabiler werden, nicht lockerer