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Apple revolutioniert mit iOS 26: KI, Liquid Glass und lokale Modelle im Fokus

  • Apple integriert KI und neues Design in iOS 26, um das Nutzererlebnis zu verbessern.
  • Ältere iPhone-Modelle wie XR und XS werden nicht unterstützt.

Apple präsentiert mit iOS 26 eine umfassende Neuausrichtung seiner Betriebssysteme. Im Zentrum stehen das neue „Liquid Glass“-Design und zahlreiche KI-Funktionen, die das Nutzererlebnis verbessern sollen. Ältere Modelle wie iPhone XR und XS werden nicht unterstützt.

Auf der WWDC stellte Apple seine Strategie vor, künstliche Intelligenz tief in alle Systemanwendungen zu integrieren. Anstelle einer Siri-Erneuerung verteilt Apple „Apple Intelligence“-Funktionen über verschiedene Apps, darunter Live-Übersetzungen und ein KI-Coach für Workouts.

Die neue Funktion „Hold Assist“ erkennt Anrufe mit Warteschleife und informiert Nutzer, sobald ein Berater verfügbar ist. Unbekannte Anrufer werden automatisch gefiltert, und SMS von unbekannten Absendern werden sortiert, um den Haupt-Posteingang zu entlasten.

Das „Liquid Glass“-Redesign sorgt für eine einheitliche Nutzererfahrung über alle Plattformen hinweg. Runde Buttons, transparente Menüs und animierte Reflexionen sollen iOS, iPadOS und macOS stärker angleichen. Die Betriebssystemnummern basieren künftig auf Jahreszahlen.

Spotlight auf dem Mac wird erweitert: Nutzer können direkt aus der Suche heraus Termine erstellen oder Sprachmemos starten. Der Mac erhält verbesserte iPhone-Spiegelungsfunktionen, inklusive Anrufverwaltung und App-Benachrichtigungen.

Das iPad nähert sich dem Mac weiter an: Eine echte Menüleiste und frei positionierbare Fenster sollen das Gerät zum ernsthaften Laptop-Ersatz machen. Die macOS-Vorschau-App zieht auf das Tablet um.

Apple stellt Entwicklern eigene KI-Modelle zur Verfügung, die lokal auf dem Gerät laufen. Diese versprechen schnelle, private und offline-basierte Rechenleistung. Erste Anwendungen wie AllTrails nutzen die Technologie für individuelle Routenvorschläge ohne Internetverbindung.

Quelle: Eulerpool Research Systems