KI-Agenten werden unsere Wirtschaft grundlegend verändern. Mit ihnen wird es so einfach wie nie, Aufgaben zu automatisieren und Effizienzpotenziale zu heben. Zum Auftakt seiner neuen Beitragsserie „neosfer Innovation Briefing – mit Kai Werner“ zeigt der neosfer-Gründer und -Geschäftsführer, warum Künstliche Intelligenz gerade für Venture Builder und Innovationsabteilungen kein Zukunftsthema mehr ist, sondern das System ein strategischer Imperativ.
Ich bin überzeugt: KI-Agenten werden die Zukunft prägen – in allen Branchen. Technologische Eintrittshürden für Automatisierung sinken drastisch und eröffnen völlig neue Effizienzpotenziale. Genau deshalb könnte es kaum ein besseres Auftaktthema geben für meine neue Serie „neosfer Innovation Briefing – mit Kai Werner“. Innovationseinheiten von Corporates werden sich in den kommenden Jahren verstärkt darauf konzentrieren, KI-Agenten und KI-Anwendungen zu erproben, schrittweise nutzbar zu machen und zu interagieren – auch wir.
Noch vor einem Jahr galt KI für viele als smarter Assistent: ein bisschen Textgenerierung hier, in der Arbeitswelt für Meeting-Zusammenfassungen – nett, aber begrenzt. Doch was ich in den letzten Monaten gesehen habe, hat mein Verständnis von KI und deren Anwendung grundlegend verändert.
Wir sprechen nicht mehr über Werkzeuge – wir sprechen über Agenten. Über intelligence Software-Einheiten, die konkrete Aufgaben übernehmen: Informationen und Datenmengen recherchieren, Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen. Und zwar autonom, ohne dass ständig ein Mensch daneben stehen muss.
Diese Agenten lassen sich in drei Typen einteilen:
Wer tiefer einsteigen will: Mein Kollege Bala Nagaraj hat die technologischen Details und Herausforderungen kürzlich sehr lesenswert zusammengefasst.
Auf der Google Next letzten Monat in Las Vegas hat der Tech-Gigant nicht nur eindrucksvoll demonstriert, wie sehr er in Sachen KI aufgeholt hat – sondern auch, welche konkreten Anwendungsmöglichkeiten bereits bestehen und wie wir das übertreffen können.
Ein paar Beispiele:
Am meisten beeindruckt hat mich ein KI-gestütztes Kreditgespräch: In einer eindrucksvollen Demo wurde eine Lohnabrechnung mit Anforderungen eingereicht – und erhielt in Echtzeit Immobilienvorschläge samt Finanzierungskonzept. Keine Weiterleitungen, keine Wartezeit, kein Medienbruch. Dahinter: ein fein orchestriertes Zusammenspiel mehrerer Agenten, das zeigt, wie weit die Automatisierung und Anwendung mit den Algorithmen der KI inzwischen reicht.
Was sich aktuell in der Bankfachlichkeit verändert, lässt sich ebenso im Venture Building beobachten. Generative KI senkt die Einstiegshürden für die Entwicklung neuer Produkte und Geschäftsmodelle deutlich – und verändert die Arbeitsweise in Innovationseinheiten grundlegend.
Wo früher Geschäftsideen über Wochen hinweg in Workshops erarbeitet, mit Berater:innen geschärft und aufwändig validiert wurden, ermöglichen heute KI-gestützte Tools eine deutlich schnellere Exploration und Prüfung von Konzepten. Erste Geschäftsmodellentwürfe, Marktanalysen oder Prototypen lassen sich in wenigen Stunden erstellen. Tools wie Bizway, Notion AI oder Figma mit KI-Plugins ermöglichen es, mit nur wenigen Klicks Businesspläne aufzusetzen, Minimum Viable Products zu gestalten und erste Nutzerreaktionen über Fake-Door-Tests einzuholen.
Das bedeutet nicht, dass erfolgreiche Gründungen plötzlich einfach wären. Aber der Zugang wird offener, die Tests schneller – und das Vorgehen iterativer. Für Innovationseinheiten wie neosfer heißt das: Wir können mehr Ideen gleichzeitig verfolgen, Hypothesen zügiger validieren und Ressourcen gezielter einsetzen. Wir lernen weiterhin durch iterative Entwicklung – nur eben schneller und effizienter. Kurz: KI wird zum Werkzeug, das Venture Building deutlich weiterentwickelt.
So beeindruckend diese Beispiele sind: Der Einsatz von KI übernimmt nicht die Verantwortung. Sie bereitet vor, analysiert, schlägt vor. Aber entscheiden – das sollten und müssen weiterhin wir Menschen mit unserer Menschlichen Intelligenz.
Gerade in unserer regulierten Branche ist das Prinzip Human-in-the-Loop entscheidend: Nur wenn KI-Agenten in einem klar definierten Rahmen operieren und der Mensch jederzeit eingreifen kann, entsteht Vertrauen. Es braucht Transparenz, Kontrolle – und Bereitschaft zur Zusammenarbeit.
Dabei ist eine klare Arbeitsteilung zwischen Mensch und Maschine essentiell: Maschinen sollten vor allem dort unterstützen, wo Entscheidungen repetitiv, regelbasiert oder ermüdend sind. Sie verschaffen uns Freiräume – für die Entscheidungen, die Fingerspitzengefühl, Kontextverständnis oder ethisches Abwägen erfordern.
Auf der Google Next wurde eindrucksvoll gezeigt, wohin die Reise in der KI-Zukunft geht – und welche Rolle AgentSpace dabei spielen kann. Mit AgentSpace stellt das Unternehmen eine Plattform vor, mit der sich eigene Agenten entwickeln, orchestrieren und skalieren lassen – teils ganz ohne Programmierkenntnisse. Auch spezialisierte Agenten für Deep Research oder Idea Generation stehen bereit.
Was das bedeutet: Eine Demokratisierung von KI-Innovation. Wo bislang technische Barrieren Innovation bremsen, könnten Plattformen wie AgentSpace zum Beschleuniger werden – auch in etablierten Unternehmen und Banken.
Gleichzeitig verändert sich durch diese Entwicklung auch die interne Arbeitsorganisation in Banken grundlegend. Mit No-Code- und Low-Code-Plattformen werden Mitarbeitende in Fachabteilungen zunehmend befähigt, ihre eigenen Prozesse zu automatisieren. Sie benötigen dafür kaum oder gar keine Unterstützung durch Entwicklerteams. Dadurch verschiebt sich die Rolle der Fachabteilungen: Sie führen Prozesse nicht mehr nur aus – sie gestalten sie aktiv mit.
Auch in den Entwicklungsabteilungen führt das zu einem Umdenken. Dank effizienterer Tools werden zunehmend auch kleinere, bislang wirtschaftlich wenig attraktive Prozesse automatisiert. Entwickler:innen arbeiten nicht mehr fokussiert mit einem einzigen Product Owner an einem Projekt, sondern parallel mit zahlreichen Fachkräften aus der Bank, die selbst zu Product Ownern ihrer Prozesse werden. Das erfordert neue Formen der Zusammenarbeit, mehr Kommunikation – und ein tiefes Verständnis für die Anforderungen aus der Fachlichkeit.
Die Frage ist längst nicht mehr ob, sondern wie schnell wir Artificial Intelligence Agenten in unseren Organisationen maschinell verankern und mehr nutzen als nur Sprachmodelle, wie ChatGPT von OpenAI – denn die KI-Zukunft hat längst begonnen. Für mich steht fest: Wer das Potenzial dieser neuen Technologie schon heute ignoriert, läuft Gefahr, den Anschluss an die KI-Zukunft zu verlieren. Wer sie klug einsetzt, kann einen echten Wettbewerbsvorteil erzielen.
