Die Ratatouille-KI: Die Revolution mit autonomen Agenten rollt an
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Der Leistungssprung ist enorm
Was die Agenten von den bisherigen Erfahrungen mit KI-Assistenten unterscheidet, ist der direkte Mehrwert im Alltag. Schon länger ist es möglich, ChatGPT und Co. als Coding-Assistent zu nutzen. Auf Knopfdruck hat man bislang aber keine App oder Webseite erhalten, die dann noch automatisch hochgeladen worden ist. Bemerkenswert ist der Sprung aber vor allem bei den Datenanalysen und den Umgang mit Excel-Tabellen. Agenten wie Claude Code oder Cowork sind nun zuverlässig in der Lage, Zahlen aus mehreren Quellen zusammenzuführen, bestimmte Daten herauszusuchen oder Tabellen in spezifischen Strukturen weiter zu bearbeiten. Bei solchen klassischen White-Collar-Tätigkeiten haben die Tools nun tatsächlich ein Niveau, sodass man deutlich Zeit spart.
Interessant wird es aber, wenn es um die Kontrolle der Ergebnisse geht. Beim Coding ist es noch vergleichsweise leicht, erklärt der Entwickler Simon Willison gegenüber der New York Times. Bei Code und programmierten Funktionen kann man testen, ob sie wie gewünscht laufen. Was macht aber zum Beispiel ein Anwalt, der für Gerichtsfälle mit hohen Streitwerten umfassende Datenanalysen durchgeführt hat? Ab welchen Punkt verlässt man sich auf die Ergebnisse? Wann geht man davon aus, dass KI-Agenten – wenn schon nicht fehlerfrei – zumindest zuverlässiger arbeiten als Menschen?
Indeed, coding is perhaps the first form of very expensive industrialized human labor that A.I. can actually replace. A.I.-generated videos look janky, artificial photos surreal; law briefs can be riddled with career-ending howlers. But A.I.-generated code? If it passes its tests and works, it’s worth as much as what humans get paid $200,000 or more a year to compose.
New York Times: Coding without Coder
Es sind Fragen, die in den nächsten Jahren relevant werden dürften. KI-Agenten werden ab diesem Jahr voraussichtlich immer mehr in den Alltag eindringen. OpenAI will ChatGPT zu einer Super-App umbauen, in der bis dato parallel laufende Agent Codex direkt integriert ist. Microsoft hat bereits Microsoft 365 Cowork vorgestellt, also die hauseigene Umsetzung für Anthropics Agenten-Tool. Und der Konzern will ohnehin Windows 11 zu einem agentischen Betriebssystem umbauen.
Angesichts der Resultate, die Claude Code (oder auch OpenAI Codex) liefern, ist es nicht überraschend. Die KI-Agenten lösen einige der Versprechen der letzten Jahre ein. Diese sind tatsächlich ein Fortschritt, der direkt spürbar ist. Noch steht die Entwicklung aber am Anfang und es gibt enorm viele Unbekannte in der Rechnung.
Wo stehen die Agenten in Unternehmen?
Auf dem Vormarsch ist Claude Code derzeit vor allem im Bereich der Software-Entwicklung, wie die Zahlen von GitHub nahelegen. Laut einem Bericht von Semianalysis wurde der Code von 4 Prozent der öffentlichen Commits auf der Plattform von Claude Code generiert. Wenn die Entwicklung wie gehabt weitergeht, liegt der Wert Ende 2026 bei über 20 Prozent. Die Semianalysis-Autoren bewerten das als Meilenstein. Claude Code ist der Wendepunkt für das, was KI-Agenten künftig leisten können.
Ähnlich sieht es Sven Herchenhein. Er ist Gründer von efec, ein im hessischen Wetzlar ansässigen Dienstleister, der Unternehmen bei der Einführung von KI-Diensten unterstützt und berät. Zusätzlich ist er Mitveranstalter von der regionalen Konferenz AI Rocks und besonders bemerkenswert: In seinem LinkedIn-Profil steht nichts von KI.
Im Gespräch mit ComputerBase beschreibt er ebenfalls, dass es in den letzten Monaten einen deutlichen Sprung gegeben habe. Ohnehin erhöht sich die Geschwindigkeit der Entwicklungszyklen. Schritte, die früher bis zu zehn Jahre gedauert haben, erfolgen laut Herchenhein jetzt in ein bis zwei Jahren. „Vor einem halben Jahr hätte ich nicht sagen können, wie ich heute arbeite“, so Herchenhein. „Vor zwei Jahren habe ich gesagt, KI macht mich 20 Prozent schneller. Irgendwann war ich bei 60 Prozent, heute bin ich bei dem Faktor 3 bis 4.“
Was sich damit verändert hat, ist der Aufgabenbereich. „Ich bin viel mehr der Architekt als der Programmierer“, so Herchenhein. Was er beschreibt, ist eine Entwicklung, die schnell geht, zugleich aber noch am Anfang steht.
Die Leute verstehen noch nicht, was auf sie zukommt. Das ist das Hauptproblem.
Sven Herchenhein
Selbst wenn Agenten viele Aufgaben automatisieren, entstehen Programme nicht auf Knopfdruck in einem Big-Bang-Moment, erklärt der amerikanische Startup-Gründer Aayush Naik in der New York Times. Natürlich könne man 5.000 Linien Code auf einmal generieren, so Naik – nur funktioniere dann voraussichtlich nichts, wenn man es testet. An solchen Punkten ist es die Aufgabe eines Entwicklers „zu wissen, wie ein großer Codebestand strukturiert sein sollte, wie man ein System so gestaltet, dass es zuverlässig ist, und wie man herausfindet, wenn der Agent schlampig [sloppy] arbeitet“.
Agenten sind so gesehen Werkzeuge für Profis. Eine These, für die viel diskutierten Konsequenzen für die Arbeitswelt sprechen. Sichtbar sind diese bislang vor allem in der IT-Branche, die Jobsuche gilt derzeit als schwer, betroffen ist insbesondere der Einsteiger-Bereich. Ökonomen streiten noch, ob es eher an den modernen KI-Tools oder der Rezession liegt. Fakt ist: Die Lage ist angespannt.
Folgt man der Lesart, die KI-Dienste für die Misere verantwortlich macht, öffnet sich aktuell die Schere zwischen Junior- und Senior-Angestellten noch weiter. „Studien zeigen, dass KI vor allem kodifiziertes Lehrbuchwissen automatisiert, also Aufgaben wie Recherche, Standardtexte, Datenaufbereitung oder einfachen Programmcode. Genau auf diesen Tätigkeiten beruhen viele Einstiegsjobs“, schreibt Autor und Netzökonom Holger Schmidt auf LinkedIn. Während erfahrende Fachkräfte demnach sogar an Wert gewinnen können, sind es traditionelle Junior-Positionen, die unter die Räder kommen.
Vieles beschränkt sich derzeit noch auf die Software-Entwicklung, also den Bereich, für den die KI-Tools gebaut sind. „Das führt zu dem Ergebnis, dass die Software-Entwicklung immer schneller und besser wird. Mit dem weiteren Ergebnis, dass dies irgendwann in den Bereich der Nicht-Software-Entwicklung überschwappt“, so Herchenhein. Welche Branchen es trifft, ist schwer abschätzbar. Steuerberatung wäre etwa ein Bereich, der aufgrund der regelbasierten Vorgaben hochgradig automatisierbar ist. Anthropic nennt in einer Untersuchung noch lukrative Bereiche wie Rechtsabteilungen, Management und Finanzen.
Vieles davon ist Projektion, wie auch Anthropics Untersuchung zeigt. Der Markt hat aber bereits reagiert, vor allem Software-as-a-Service-Anbieter (SaaS) haben deutliche Kursverluste erlitten. Anfang Februar verlor der S&P 500 Index binnen sechs Tagen 830 Milliarden US-Dollar an Wert, berichtet Reuters. Begriffe wie SaaS-Pokalypse machen bereits die Runde.
Das Problem an all den Prognosen: Man kann kaum vorhersagen, wie sich die Tools in den nächsten Monaten und Jahren entwickeln. Und welchen Einfluss sie auf einzelne Branchen haben werden. Dass Agenten heute der „totale Hype“ sind, kann sich in einem Jahr auch wieder ändern, sagt Herchenhein. Am Ende werden die KI-Systeme einzelne Aufgaben und Bereiche aber völlig übernehmen.