Am 30. September bekomme ich eine E-Mail von der LinkedIn News Redaktion. Im Betreff steht: „Norman, würden Sie KI-Agenten Ihre Arbeit anvertrauen?“ Ich lese den Satz und denke: Hä? Echt jetzt? Diese Frage hätte ich vor einem Jahr erwartet. Vielleicht vor zwei Jahren. Aber heute?
Mich irritiert dieses „würden“. Es klingt, als könnten wir uns noch eine Weile anschauen, was da auf uns zukommt, und irgendwann in Ruhe entscheiden, ob wir teilnehmen möchten. Als warteten Unternehmen, Kunden und Wettbewerber auf das Ende unserer Meinungsbildung. Ich halte diese Haltung inzwischen für gefährlicher als einen überschaubaren, sauber ausgewerteten Fehlversuch mit einem KI-Agenten.
Wer diese Frage vor Monaten nicht schon mit Ja beantwortet hat, ist morgen raus. Das ist meine zugespitzte Warnung an Menschen, die über den Einsatz solcher Systeme entscheiden. Niemand verliert automatisch morgen seinen Arbeitsplatz, weil er heute skeptisch ist. Aber wer jede praktische Auseinandersetzung vertagt, verliert die Erfahrung, die er für die nächsten Entscheidungen braucht. Und die lässt sich auch mit dem teuersten Softwarevertrag nicht nachträglich kaufen.
Das bequeme „würden“
Fairerweise fragt die Redaktion im weiteren Text auch, welchen Aufgaben wir Agenten anvertrauen würden und wo wir Grenzen ziehen. Genau dort beginnt die interessante Debatte. Der Betreff stellt ihr allerdings eine Grundsatzabstimmung voran, als sei Vertrauen in KI eine persönliche Geschmacksrichtung. Jeder darf seine Haltung einmal in die Kommentare schreiben.
Mir reicht das nicht mehr. Wer Verantwortung für ein Unternehmen trägt, muss inzwischen konkreter werden können. Welche Arbeit hat er untersucht? Welche Aufgabe hat sein Team erprobt? Was hat funktioniert, und woran ist der Versuch gescheitert? Ein begründetes Nein zu einem bestimmten Einsatz kann das Ergebnis guter Arbeit sein. Ein Nein zu allem erspart einem diese Arbeit.
Auch die technische Diskussion hat eine Vorgeschichte. Anthropic veröffentlichte bereits im Dezember 2024 einen Praxisbeitrag über den Aufbau von Agentensystemen und berichtete darin von der Zusammenarbeit mit Dutzenden Teams. Der Anbieter unterschied feste Abläufe von Agenten, die ihre nächsten Schritte und Werkzeuge selbst wählen. Das war eine Anbieterperspektive, kein Nachweis allgemeiner Marktreife. Es zeigt aber, wie lange konkrete Gestaltungsfragen schon auf dem Tisch liegen.
Die Frage nach dem Vertrauen bleibt berechtigt. Nur sollte sie inzwischen einen Gegenstand haben. Welcher Agent, mit welchen Informationen, für welche Aufgabe? Wer diese Unterschiede überspringt, kann stundenlang diskutieren und am Ende genauso wenig entscheiden wie vorher.
Arbeit ist kein unteilbares Paket
„Ihre Arbeit“ klingt nach einem Ganzen, das ich entweder selbst erledige oder einer Maschine überlasse. Im Alltag zerlegen wir Arbeit ständig. Wir beauftragen Kollegen mit einer Recherche, lassen Unterlagen vorbereiten und prüfen einen Vorschlag, bevor wir ihn unterschreiben. Niemand käme deshalb auf die Idee, wir hätten unsere gesamte berufliche Existenz abgegeben.
Für KI-Agenten lässt sich die Aufgabe ebenso genau beschreiben. Ein Agent kann etwa Informationen aus freigegebenen Quellen zusammentragen, fehlende Angaben erkennen und einen Entwurf vorbereiten. Ob er anschließend eine Nachricht versenden darf, ist eine zusätzliche Entscheidung. Wer Vorbereitung und verbindliches Handeln in dieselbe Vertrauensfrage packt, macht sich die Antwort unnötig schwer.
Bei einem internen Briefing würde ich andere Grenzen setzen als bei einer Zahlung. Einen recherchierten Vorschlag kann ich anhand seiner Quellen prüfen. Eine unberechtigte Zusage an einen Kunden lässt sich womöglich nur mit Aufwand korrigieren. Deshalb interessieren mich die möglichen Folgen eines Fehlers und die Chance, ihn rechtzeitig zu erkennen. Das Wort „KI“ allein sagt darüber wenig aus.
Ein ernsthafter Auftrag benennt das gewünschte Ergebnis, erlaubt bestimmte Zugriffe und legt fest, wann der Agent anhalten muss. Danach lässt sich beobachten, ob er innerhalb dieses Rahmens brauchbar arbeitet. Daraus wächst begründetes Vertrauen. Wer erst vollständiges Vertrauen verlangt und dann anfangen will, verlangt die Erfahrung als Voraussetzung für die Erfahrung.
Das bedeutet übrigens auch, auf einen Agenten zu verzichten, wenn ein einfacher, fester Ablauf dieselbe Aufgabe besser erledigt. Ein Unternehmen gewinnt nichts dadurch, dass es eine funktionierende Automatisierung mit zusätzlicher Unberechenbarkeit aufrüstet. Der Einsatz muss sich an der Aufgabe bewähren.
Der Vorsprung steckt im Betrieb
Stellen wir uns zwei vergleichbare Unternehmen vor. Das erste prüft seit Monaten, wie sich Kundenanfragen vorbereiten lassen. Es hat herausgefunden, welche Unterlagen fehlen, welche Antworten missverständlich werden und bei welchen Anliegen ein Mensch sofort übernehmen muss. Das zweite diskutiert noch, ob es KI grundsätzlich vertraut. Beide können morgen denselben Anbieter buchen. Sie beginnen trotzdem an verschiedenen Punkten.
Das erste Unternehmen besitzt Erfahrungen mit seiner eigenen Arbeit. Es kennt die Ausnahmen, die in keiner Produktpräsentation auftauchen. Das zweite wird diese Ausnahmen erst entdecken müssen. Genau darin liegt aus meiner Sicht der unterschätzte Preis des Wartens: Man verschiebt auch die Fehler, aus denen man hätte lernen können.
Daraus folgt keine Garantie, dass jeder frühe Anwender gewinnt. Wer einen ungeeigneten Prozess automatisiert, kann monatelang Geld verbrennen. Ein Team kann sich von guten Vorführungen blenden lassen und die Nacharbeit unterschätzen. Früher anzufangen lohnt sich nur, wenn jemand die Ergebnisse ehrlich prüft und einen schlechten Ansatz auch beendet.
Wie nötig das ist, zeigte eine randomisierte METR-Studie mit 16 erfahrenen Open-Source-Entwicklern und 246 Aufgaben. Mit den untersuchten KI-Werkzeugen aus dem ersten Halbjahr 2025 benötigten sie im Mittel 19 Prozent länger. Trotzdem glaubten sie nach dem Versuch, schneller gewesen zu sein. Die Untersuchung beschreibt eine bestimmte Gruppe und Arbeitssituation, kein allgemeines Urteil über KI-Agenten. Sie widerlegt aber die bequeme Gleichung, dass sich produktiver fühlen schon produktiver sein bedeutet.
Im Februar 2026 schilderte METR ein neues Problem: Entwickler wollten teilweise nicht mehr an Versuchen teilnehmen, bei denen sie ohne KI arbeiten müssten. Solche Auswahleffekte erschwerten belastbare Aussagen über den aktuellen Produktivitätsgewinn. Auch daraus lässt sich keine pauschale Erfolgszahl ableiten. Es zeigt, wie wenig eine einzige alte Messung oder persönliche Überzeugung genügt, um diese Entwicklung abzuhaken.
Von einer Geschäftsführung erwarte ich deshalb, dass sie den eigenen Betrieb untersucht. Wie viel Zeit vergeht bis zu einem brauchbaren Ergebnis, einschließlich Kontrolle und Korrektur? Was verändert sich für den Kunden? Wer darauf Antworten hat, kann über einen Ausbau entscheiden. Wer nur seine grundsätzliche Haltung wiederholt, kann es nicht.
Beschäftigte schulden uns keinen Technikjubel
An dieser Stelle wird mir die übliche Fortschrittsrhetorik zu billig. Man kann Beschäftigten nicht erzählen, KI werde sie von lästigen Aufgaben befreien, und zugleich ausschließlich darüber sprechen, wie viele Stellen man damit einsparen möchte. Wer unter solchen Bedingungen zögert, hat möglicherweise sehr genau zugehört.
Eine Mitarbeiterin muss wissen, was die Veränderung für ihre Rolle bedeutet. Bekommt sie Zeit, den Umgang mit Agenten zu lernen? Darf sie Fehler melden, ohne als Bremserin zu gelten? Wer prüft Ergebnisse, wenn ihre bisherige Arbeitsmenge bereits den ganzen Tag ausfüllt? Eine Führungskraft, die darauf keine Antworten gibt, sollte ihre Belegschaft mit Appellen an mehr Offenheit verschonen.
Auch berufliche Erfahrung entsteht durch Arbeit, die auf den ersten Blick delegierbar aussieht. Wer selbst recherchiert, lernt Quellen einzuschätzen. Wer einen ersten Entwurf schreibt, bemerkt Widersprüche. Wenn Agenten solche Aufgaben übernehmen, müssen Unternehmen überlegen, wie jüngere Beschäftigte diese Urteilskraft erwerben. Sonst verlangen wir irgendwann menschliche Kontrolle von Menschen, denen wir die Gelegenheit genommen haben, das Kontrollieren zu lernen.
Trotzdem wäre es falsch, aus berechtigter Sorge dauerhaft auf Distanz zu bleiben. Wer Agenten praktisch kennenlernt, kann besser darüber mitreden, welche Aufgaben sich verändern sollen. Er erkennt auch eher, wo ein Anbieter übertreibt. Diese Handlungsfähigkeit entsteht durch Zugang und Übung. Unternehmen sollten sie ihren Beschäftigten während der Arbeitszeit ermöglichen, statt sie als private Hausaufgabe vorauszusetzen.
Mein Ärger richtet sich deshalb besonders gegen Entscheider, die weder den Einsatz organisieren noch vernünftige Bedingungen zum Lernen schaffen. Sie lassen ihre Leute warten und nennen die eigene Unentschlossenheit anschließend Vorsicht.
Vertrauen braucht einen Zuständigen
Aus Kundensicht kommt eine weitere Perspektive hinzu. Ein Kunde kann eine schnelle, gute Antwort begrüßen und trotzdem ablehnen, dass ein Agent ohne überprüfbare Grundlage über seinen Fall entscheidet. Er möchte jemanden erreichen können, wenn etwas schiefgeht. Mit dem Hinweis, die KI habe das so gemacht, ist ihm nicht geholfen.
Wer Agenten einsetzt, muss erklären können, wer ihren Arbeitsrahmen bestimmt und wer bei Fehlern eingreift. Diese Zuständigkeit darf sich nicht zwischen Fachbereich, IT und Anbieter verlieren. Auch die Abhängigkeit vom Anbieter gehört zur unternehmerischen Entscheidung: Kann das Team weiterarbeiten, wenn der Dienst ausfällt oder sich seine Bedingungen ändern? Schneller zu arbeiten hilft wenig, wenn niemand mehr versteht, wie die Arbeit zustande kommt.
Dafür brauchen wir Menschen, die Anwendung und Grenzen gemeinsam beurteilen können. Die Venture AI Academy des Bundesverbands für KI-Transformation e.V. richtet ihre praxisnahe Qualifizierung an Entscheider und Teams im Mittelstand. Für mich liegt darin der Anspruch: Unternehmen sollen genug eigene Kompetenz aufbauen, um solche Entscheidungen begründet zu treffen und ihre Umsetzung zu begleiten.
Die LinkedIn-Frage könnte uns zu genau diesem Erfahrungsaustausch führen. Mich interessiert, welche Aufgabe jemand bereits delegiert hat, welche Grenze er nach einem Fehler enger ziehen musste und welchen Nutzen er nachweisen kann. Darüber würde ich gern mehr lesen. Auch über abgebrochene Versuche, wenn jemand erklären kann, warum sie gescheitert sind.
Auf die Frage im Betreff antworte ich mit Ja. Auf einen unbegrenzten Zugriff würde ich nicht mit Ja antworten. Beides lässt sich in derselben vernünftigen Entscheidung unterbringen.
Wer heute noch beim grundsätzlichen Ob steht, sollte sich allerdings beeilen. Während er überlegt, ob er anfangen möchte, sammeln andere die Erfahrungen, die er später dringend brauchen wird. Und dann wird ihm niemand die verlorenen Monate erstatten.
Nicht jeder KI-Dienstleister ist ein Umsetzungspartner.
Genau deshalb bauen wir im Bundesverband für KI-Transformation e.V. das Venture AI Execution Partner Programm auf.
Wir suchen Unternehmen, Beratungen, Technologieanbieter und Umsetzungspartner, die KI nicht nur erklären, sondern tatsächlich in Organisationen bringen.
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