Heutzutage kennt jeder KIs wie ChatGPT, Gemini, Perplexity oder Claude. Man kann sie alles fragen und sie können extrem hilfreich sein, um sich Zusammenhänge erklären oder Texte formulieren zu lassen. Man interagiert im Dialog mit der KI. ChatGPT hat "Chat" genau aus diesem Grund im Namen. Du musst nicht mehr wie früher stundenlang recherchieren und nach Formulierungen suchen, sondern kannst das einfach und sofort von der KI erledigen lassen.
Vom Chatbot zum Agenten
Agentisch wird es, wenn die KI nicht mehr nur auf deine Nachricht reagiert, sondern im Hintergrund weiterläuft und eigenständig Aufgaben erledigt. Das klingt erstmal super, aber es ist vielen nicht sofort klar, was das konkret bedeutet. Am einfachsten kannst du dir einen virtuellen Mitarbeiter vorstellen, der dir zuarbeitet. Zum Beispiel könnte so ein Agent automatisch bei einer Terminanfrage per E-Mail in deinem Kalender nach einer Lücke schauen, den Termin blocken und ihn mit einer freundlichen Antwort bestätigen - ohne dass du etwas tun musst. Gleichzeitig kann der Agent auch auf Kundenfragen antworten und Hilfe bereitstellen.
Agenten, die sich selbst verbessern
Das ist definitiv schon mal hilfreich. Aber war es das? Hier wird es futuristisch: Es gibt bereits sogenannte selbst-verbessernde KI-Agenten, wie etwa OpenClaw. So ein Agent recherchiert eigenständig, wie er eine neue Aufgabe erledigen kann, und programmiert sich selbst um. Er "lernt" also neue Fähigkeiten.
Es gibt hierzu faszinierende Beispiele. Eines direct vom Erfinder von OpenClaw, Peter Steinberger: Er hatte seinem Agenten von unterwegs eine Sprachnachricht geschickt, obwohl er diese Funktion nie eingebaut hatte. Und trotzdem kam eine Antwort. Auf Nachfrage erklärte der Agent, dass er die Datei untersucht, als Audiodatei erkannt und dann selbstständig nach einem Weg gesucht hat, sie in Text umzuwandeln. Als das naheliegendste Programm dafür nicht installiert war, fand er eine Alternative und löste das Problem auf eigene Faust. Niemand hatte ihm beigebracht, wie das geht, er hat es sich selbst erschlossen.
Stell dir das wie einen Super-Mitarbeiter vor, der zur Not mal schnell ein kleines Programm schreibt, um sich mit dem Warenwirtschaftssystem und der Tabellenkalkulation zu verbinden, die Daten mit Informationen aus dem Internet anreichert und dir einen interaktiven Report erstellt. So ein Agent ist extrem nützlich für jedes Unternehmen.
Das Problem: Sicherheit und Kontrolle
Allerdings hat auch jeder schon Erfahrungen mit KI gemacht, die den falschen Schluss gezogen hat. Falls der Agent falsche Entscheidungen trifft oder durch jemanden in die Irre geführt wird, kann das ernste Konsequenzen haben. Das Internet ist voll von Berichten, in denen OpenClaw Daten löscht oder ungewollt Geld ausgibt. Diese Risiken haben wir in Der KI-Agenten-Dschungel detailliert beleuchtet.
Wir haben OpenClaw und 19 weitere open-source KI-Agenten systematisch analysiert und festgestellt, dass keiner die Sicherheits- und Datenschutzanforderungen der EU vollständig erfüllt. Aber gerade in der EU - mit viel Bürokratie, Fachkräftemangel und globalem Konkurrenzdruck - können wir auf diese Innovation nicht verzichten. Allein die Herausforderungen rund um Zugriffsrechte und Identitätsmanagement sind erheblich — wie wir in Der KI-Agent, den niemand offgeboardet hat dokumentiert haben.
Ein weiteres Problem sind die Datenströme. In Konversationen mit KI, schicken heutzutage erstaunlich viele Leute ganz selbstverständlich ihre intimsten Gedanken und wertvollsten Geschäftsgeheimnisse in die USA oder sogar nach China. Wir möchten eine sehr gute Alternative schaffen, bei der deine Daten in der EU bleiben.
Unser Ansatz: Agentische KI, die EU-konform ist
Daher haben wir es uns zur Aufgabe gemacht, einen KI-Agenten von Grund auf so zu entwickeln, dass Sicherheitsanforderungen und Datenschutzbestimmungen vollständig erfüllt sind. Unser Ziel ist ein selbst-verbessernder Agent, der die Produktivitätsvorteile dieser Technologie nutzbar macht, ohne bei Compliance Abstriche einzugehen. Wir haben sogar unser eigenes Projektmanagement durch einen KI-nativen Workflow ersetzt und Faru, ein Open-Source-Kanban-Board für KI-Agenten entwickelt. Wie das in der Praxis funktioniert, zeigt unsere Fallstudie zur KI-gestützten Prüfung von Produktspezifikationen in der Lebensmittelindustrie.
Diese Herausforderung von Sicherheit und Kontrolle ist nicht theoretisch. Wir haben über die realen Folgen von unkontrolliertem KI-Agenten-Zugriff und den Dschungel, dem Unternehmen beim Einsatz von KI-Agenten begegnen, geschrieben. Auf der praktischen Seite bauen wir die Werkzeuge, um das zu managen: ein Kanban-Board für Menschen und KI-Agenten und einen produktiven Einsatz bei der Prüfung von Produktspezifikationen in der Lebensmittelindustrie.
Falls das für dich oder dein Unternehmen interessant klingt, nimm gerne Kontakt mit uns auf. Wir helfen dir, KI bestmöglich und konform einzusetzen.