„Sind KI-Agenten outdated?“

Bei uns hat jeder Mitarbeiter eine Personalakte, durchläuft regelmäßige Feedbackgespräche und besitzt mittlerweile sogar ein geschärftes Persönlichkeitsprofil. Klingt nach einem ganz normalen, vielleicht etwas überstrukturierten HR-Alltag. Ist es auch, allerdings mit einem kleinen Twist: 53 dieser Akten gehören KIs. Von unseren 63 Teammitgliedern bei Leaders of AI sind nur 10 aus Fleisch und Blut, der Rest sind KI-Agenten. Gemeinsam mit der Donau-Universität Krems in Österreich und der Hochschule München untersuchen wir aktuell, was eigentlich passiert, wenn diese Agenten im harten Arbeitsalltag direkt miteinander kollaborieren. Um rauszufinden, ob wir für jeden Business Case das mathematisch perfekte Team zusammenstellen können.

Doch genau in dem Moment, in dem wir uns entspannt zurücklehnen und behaupten möchten, wir haben das Ding mit der KI verstanden, kommt ein Tech-Gigant um die Ecke und schmeißt eine Handgranate in das mühsam dekorierte digitale Glashaus. Seit Claude Cowork die Enterprise-Bühne betreten hat, klingelt unser Telefon heiß. Die besorgte Frage aus den Chefetagen lautet überall gleich: „Sind KI-Agenten jetzt outdated? Müssen wir das alles wieder einreißen?“

Die ehrliche Antwort lautet: Bei KI sind wir derzeit alle Schüler.

Niemand hat die eine, finale Wahrheit gepachtet. Deswegen haben wir vor sechs Monaten das einzig Logische getan: Wir haben den harten Selbstversuch gewagt. Ein halbes Jahr lang ließen wir ein allumfassendes KI-Betriebssystem parallel zu unserer eingespielten Agenten-Truppe um Monika, Jürgen und Helga laufen. Hier ist unsere schonungslose Bilanz eines Bruderkriegs, der zwei völlig unterschiedliche Infrastruktur-Philosophien aufeinanderprallen lässt:

Ansatz A: Die KI-Agenten – Das digitale Organigramm

Beim ersten Modell bauen wir im Grunde ein digitales Abbild unseres echten Organigramms. Wir erschaffen ein Netzwerk aus hochgradig spezialisierten Agenten mit festen Aufgaben, Gesichtern und Rollen. Bei uns sind das Monika in der Assistenz (die meine Bahnreisen buchen soll, aber regelmäßig an der analogen Resilienz der Deutschen Bahn scheitert), Helga im Recruiting oder Jürgen als Content-Teamleiter (der einzige Teamleiter der Welt, der sonntags um vier Uhr morgens erreichbar ist, ohne Überstundenzuschlag zu fordern). Die Philosophie dahinter ist zutiefst menschlich: Die Beziehung zur KI wird zum Interface. Weil wir Menschen seit Jahrtausenden in festen Rollen und Hierarchien denken, fällt uns dieser Ansatz psychologisch extrem leicht. Es fühlt sich einfach natürlich an, KIs wie Kollegen zu führen.

Das hat handfeste Stärken: Die Output-Qualität im Alltag ist enorm hoch, weil sich die Agenten gegenseitig kontrollieren. Wenn Jürgen einen kritischen Blick auf Hansis LinkedIn-Entwurf wirft, bevor er freigegeben wird, ist das ein digitaler Vier-Augen-Schnitt in Echtzeit. Außerdem bleibt das Risiko überschaubar. Der sogenannte Blast Radius – der Schadensradius – ist minimal. Wenn Helga im Recruiting wegen eines API-Fehlers mal halluziniert und versucht, einen Toaster als Senior Developer einzustellen, bleibt das Problem isoliert. Die Buchhaltung bekommt davon überhaupt nichts mit.

Die Kehrseite der Medaille? Wir neigen instinktiv dazu, unsere alten, analogen Silos eins zu eins in die KI-Welt zu kopieren. Wenn der Marketing-Agent am Ende überhaupt nicht weiß, was der Sales-Agent treibt. Zudem ist das technische Setup, bei dem Dutzende KIs stabil miteinander kommunizieren müssen, im Hintergrund eine administrative Herkulesaufgabe, auch mit KI zur Unterstützung.

Ansatz B: Das KI-Betriebssystem – Die entfesselte Maschine

Ganz anders läuft es beim KI-Betriebssystem. Hier fliegen Avatare, nette Namen und bunte Icons komplett über Bord. Keine Kaffeepausen-Chats mehr mit Monika. Übrig bleibt ein einziger, unsichtbarer „Super-Agent“ im Hintergrund, der direkten Zugriff auf das gesamte Firmenwissen, alle internen Tools, Datenbanken und Schnittstellen hat. Die Philosophie dahinter ist radikal technologiezentriert: Wir schaffen optimale, unbemannte Rahmenbedingungen für die KI, ohne sie in das enge Korsett menschlicher Rollenbilder zu zwängen. Die Maschine sucht sich ihren Lösungsweg völlig autonom selbst. So zumindest die Theorie.

Die große Stärke: Silos existieren in dieser Welt schlichtweg nicht mehr. Das Betriebssystem weiß abteilungsübergreifend alles und verknüpft in Millisekunden die Finanzen mit dem Kundenservice. Auch das technische Setup ist paradoxerweise viel einfacher, weil es nur eine zentrale, extrem mächtige Schnittstelle gibt, anstatt dass man mühsam ein Dutzend KIs miteinander verkabeln muss.

Doch dieser Ansatz hat einen gewaltigen Haken. Für die Belegschaft ist die entfesselte Maschine hochgradig abstrakt – ohne „Gesicht“ fehlt oft das Vertrauen, das für eine echte Zusammenarbeit nötig ist. Dazu kommt, dass das System morgens beim virtuellen Kaffee selbst entscheidet, ob es heute eine geniale Excel-Tabelle berechnet oder lieber philosophische Gedichte über die Steuererklärung dichtet; die Qualität der autonomen Ergebnisse kann trotz Skills stark schwanken. Und das größte Risiko ist systemischer Natur: Dieses eine System hat alle Schlüssel zum Königreich. Ein einziger Schluckauf bei Anthropic und die gesamte Firma steht im Zweifel still.

Ausblick: Fluide Teams

Aus unserem Selbstversuch haben wir gelernt: Es gibt hier kein starres Schwarz oder Weiß. Welcher Ansatz gewinnt, hängt am Ende ganz pragmatisch vom konkreten Anwendungsfall ab. Unser neuestes Forschungsprojekt – und ehrlicherweise unsere beste Ausrede, um nächtelang nicht zu schlafen – setzt genau an dieser Schnittstelle an.

Wir nennen diesen dritten Ansatz „Fluid Teams“.

Die Idee dahinter: Je nach individuellem Business Case baut ein internes KI-System ein maßgeschneidertes Team aus KI-Agenten auf, also das ideale Setup mit den perfekt passenden „Kollegen“ für genau diese eine Aufgabe und wie diese kollaborieren. Dieses Ergebnis basiert auf mehrfachen Simulationen dieses Cases und dem Versuch zwei Kennzahlen zu trimmen: Die Kosten zum Verifizieren, eben ob ein Ergebnis auch richtig ist und die KPI des Business Cases selbst.

Mein Fazit: KI-Agenten sind keineswegs outdated, wir haben gerade erst angefangen ihr Potenzial zu erahnen. Sie sind die Brücke, die unsere Mitarbeiter heute emotional mitnimmt und Risiken minimiert. Aber das Betriebssystem zeigt uns, welches technologische Potenzial freigesetzt werden könnte, wenn wir die menschlichen Fesseln abwerfen.

KI ist keine Religion. Wer jetzt aus Angst vor dem nächsten Update starr verharrt, der hat schon verloren und kann sich im Grunde auch direkt wieder ein Faxgerät ins Büro stellen.

Dominic von Proeck ist Gründer von Leaders of AI, einer Akademie für KI-Transformation, in der ein kleines Team von weniger als zehn Menschen mit über fünfzig KI-Assistenten experimentiert, wie die Organisation von morgen funktioniert. Als Mitglied im KI-Expertenrat von Microsoft beschäftigt er sich täglich mit den strategischen Fragen der digitalen Zukunft in Europa. Er ist Autor mehrerer Bücher, darunter „KI mit Köpfchen – Wie man mit ChatGPT & Co die Organisation der Zukunft baut“ (Springer Gabler).