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The Agent Company: KI-Agenten können bis zu 30% der realen Aufgaben eines Unternehmens autonom übernehmen

Quelle: Xu et al. (2025): The Agent Company | https://the-agent-company.com/

Es ist mehr als eine interessante Spielerei von KI-Enthusiasten: KI-Agenten (AI-Agents) können immer mehr Aufgaben in einem Unternehmen autonom übernehmen. Um das genauer zu untersuchen, haben Wissenschaftler in dem Paper

Xu et al. (2025): TheAgentCompany: Benchmarking LLM Agents on Consequential Real World Tasks

wichtige Grundlagen dargestellt, und auch untersucht, welche Tasks in einem Unternehmen von KI-Agenten autonom übernommen werden können.

Wie in der Abbildung zu erkennen ist, wurden Mitarbeiterrollen simuliert (Engineer, CTO, HR) und verschiedene Tasks angenommen. Bei dem Admin beispielsweise „arrange meeting room“ und bei dem Projektmanager (PM) „teams sprint planning“, was auf das Scrum Framework hinweist. Als Modelle für Trainingsdaten wurden Large Language Models (LLMs) genutzt – closed source und open weight models:

„We test baseline agents powered by both closed API-based and open-weights language models (LMs), and find that the most competitive agent can complete 30% of tasks autonomously“ (Xu et al (2025).

Es wird zwar ausdrücklich auf die Beschränkungen (Limitations) hingewiesen, doch gibt diese Untersuchung konkrete Hinweise darauf, welche Aufgaben (Tasks) in Zukunft möglicherweise von KI-Agenten in Unternehmen übernommen werden können.

Interessant bei dem Paper ist, dass dazu auch eine ausführliche Website https://the-agent-company.com/ aufgebaut wurde, auf der Videos, inkl. der verschiedenen KI-Agenten zu finden sind. Interessiert Sie das? Wenn ja, nutzen Sie einfach den Quick Start Guide und legen Sie los!

Natürlich sollte jedes Unternehmen für sich herausfinden, welche Tasks von KI-Agenten sinnvoll übernommen werden sollten. Dabei wird schon deutlich, dass es hier nicht darum geht, ganze Berufe zu ersetzen, sondern ein Sammelsurium von unterschiedlichen Tasks (Ausgaben) autonom durchführen zu lassen.

Hervorzuheben ist aus meiner Sicht natürlich, dass die Autoren mit dem letzten Satz in ihrem Paper darauf hinweisen, dass die Nutzung von Open Source AI in Zukunft ein sehr vielversprechender Ansatz sein kann – aus meiner Sicht: sein wird!

„We hope that TheAgentCompany provides a first step, but not the only step, towards these goals, and that we or others may build upon the open source release of TheAgentCompany to further expand in these promising directions“ (Xu et al 2025).

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The Cynefin Mini-Book. An Introduction to Complexity and the Cynefin Framework

Im Projektmanagement ist es heute wichtig, zwischen einfachen, komplizierten und komplexen Projekten zu unterscheiden, um das angemessene Vorgehensmodell zu bestimmen.

Dabei können Organisationen im einfachsten Fall mit der Stacey-Matrix, oder auch mit ausführlicheren Analysemethoden nach Boehm & Turner oder Timinger usw. arbeiten. Siehe dazu Projektmanagement: Das geeignete Vorgehensmodell finden.

Darin wird auch das Cynefin-Framework als geeignetes Instrument erwähnt, das ursprünglich aus dem Wissensmanagement kommt. Siehe dazu Projektmanagement: Das Cynefin-Framework und der Bereich “disorder”. Natürlich kann man sich bei Wikipedia oder auch von KI-Modellen Informationen zum Cynefin-Framework zusammenstellen, doch ist es manchmal auch gut, sich ein Buch anzusehen,.

Brougham, G. (2015): The Cynefin Mini-Book. An Introduction to Complexity and the Cynefin Framework | PDF

Das frei verfügbare Mini-Buch zum Thema ist deshalb wertvoll, da es die verschiedenen Facetten des Cynefin-Frameworks intensiv thematisiert, und dazu auch noch wichtige Quellen angibt.

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Stafford Beer (1959): Nicht Gewinnmaximierung, sondern Überleben muss das Ziel von Organisationen sein

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In der heutigen Zeit hat man den Eindruck, dass Organisationen – und hier speziell wirtschaftlich ausgerichtete Unternehmen – das alleinige Ziel haben, ihre Gewinne zu maximieren. Die Begründung ist, dass mit hohen Gewinnen die Wahrscheinlichkeit steigt, wirtschaftlich zu überleben. Ein weiterer Gedanke ist, dass solche Unternehmen die Bedürfnisse von Verbrauchern zufriedenstellen und dafür über den zu erzielenden Preis vom Markt „belohnt“ werden. Siehe dazu auch Von “Märkte als Ziele” zu “Märkte als Foren”.

In den letzten 80 Jahren nach Ende des 2. Weltkriegs haben sich wirtschaftlich ausgerichtete Unternehmen immer mehr der Gewinnmaximierung verschrieben, sodass die Produkte und Dienstleistungen kaum noch den Anforderungen der Verbraucher entsprechen. Am Beispiel der Fast Food Branche ist das beispielhaft gut zu erkennen: Siehe dazu Lebensmitteltechniker Sebastian Lege entlarvt die Produkte der Fast-Food-Industrie (ZDF vom 06.02.2024).

Was gut ist für die massenhafte Produktion und die Gewinnmaximierung der Unternehmen, ist nicht besonders gut für die Verbraucher. Siehe dazu Produkte und Dienstleistungen als Mehrwert für Kunden: Warum funktioniert das einfach nicht? oder auch Deceptive Patterns (Täuschungsmuster): Über die Tricks der Tech-Unternehmen.

Es scheint so, als ob diese Art der Gewinnmaximierung auf Kosten der Verbraucher, bzw. ganzer Gesellschaften immer mehr in die Kritik gerät. Dabei stellt sich natürlich die Frage: Wenn es die Gewinnmaximierung nicht ist, woran kann sich eine wirtschaftlich orientierte Unternehmung denn sonst orientieren? Einige sagen, dass es die Nachhaltigkeit ist, andere wiederum setzen auf Social Responsibility usw. usw.

Ein Ansatz, der möglicherweise etwas in Vergessenheit geraten ist, ist das Modell eines lebensfähigen Systems nach Stafford Beer aus dem Jahr 1959:

„Das Viable System Model (VSM; deutsch Modell lebensfähiger Systeme) wurde 1959 von Stafford Beer in seinem Buch Kybernetik und Management erstmals formuliert. (…) S. Beer formuliert die Lebensfähigkeit wie folgt: Nicht Gewinnmaximierung, sondern Überleben muss das Ziel sein. Nicht die Führung von Menschen, sondern das Lenken bzw. Steuern und Regulieren ganzer Organisationen in ihrer Umwelt ist entscheidend. Nicht wenige Menschen managen, sondern alle müssen bestimmte Funktionen des Managements ausüben.(Quelle: Wikipedia).

Es geht manchen Unternehmen heute nicht mehr darum, sich an das Umfeld zu adaptieren, sondern das Umfeld (Markt, Gesellschaft) so zu manipulieren, dass ein Gewinnmaximum in exorbitanten Größenordnungen entsteht. Die Lebensfähigkeit dieser Unternehmen liegt also darin, das Umfeld immer stärker in ihrem Interesse zu beeinflussen – sogar bis hinein in die politische, demokratische Ebene einer Gesellschaft.

Wollen wir das weiter zulassen? Was wäre, wenn wieder die Bedürfnisse der Menschen im Mittelpunkt des Marktgeschehens stehen würden?

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Plangetriebenes Projektmanagement: Synchronisationspunkte zwischen Software, Elektronik und Hardware

Paralleler Durchlauf der einzelnen Vorgehensweisen in der software (hellblau), der Elektronik (grün) und der Mechanik (dunkelblau) mit geforderten Synchronisationspunkten (Timinger/Sticherling 2016)

In der Mechatronik geht es um Mechanik und Elektronik. Hinzu kommen heute fast immer auch Softwareelemente. Jeder einzelne Bereich ist schon schwierig genug, doch ist es noch herausfordernder, alle drei Bereiche aufeinander abzustimmen.

In der Abbildung sind die drei Bereiche mit ihren Entwicklungsschritten zu erkennen (farbliche Unterscheidung). Hinzu kommen jetzt noch geforderte Synchronisationspunkte, an denen alles zu einem bestimmten Zeitpunkt aufeinander abgestimmt wird. Dazu gehört auch, dass es von einem Synchronisationspunkt aus nicht weiter, sondern noch einmal zurück geht.

In einem eher plangetriebenen Projektmanagement ist es nicht einfach, alles zu koordinieren, da alle drei Stränge im zeitlichen Ablauf sehr unterschiedlich sein können.

Möglicherweise ist es bei einen größeren Dynamik (Komplexität) im Innovationsprozess besser, alles auf ein agiles, bzw. hybrides Vorgehensmodell umzustellen: Feature 1 > Feature 2 > Feature 3 etc. Siehe dazu auch Waterfall-Agile: Unterschiedliches Erarbeiten von Features.

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Neue Erkenntnisse zum Zusammenhang zwischen Innovation und Lernen

Top view of multiracial young creative people in modern office. Group of young business people are working together with laptop, tablet, smart phone, notebook. Successful hipster team in coworking. Freelancers.

Dass Innovationen mit Lernen zusammenhängen ist offensichtlich, da es sich bei Innovationen um etwas Neues handelt. Neues bedeutet auch oft komplexes Problemlösen. In so einem Umfeld ist das Lernen von Individuen, Gruppen, Organisationen und Netzwerken wichtig, denn Lernen ist der Prozess und (neues) Wissen das Ergebnis (nach Willke 2018).

Neuere Forschungsergebnisse zeigen nun auf, dass es für Teams, die sich mit Innovationen befassen, erfolgsversprechend ist, wenn sie „establishing a rhythm that alternates thoughtfully between exploration and reflection“ (Harvey et al 2025). Die Autoren schlagen daher vor, wie folgt vorzugehen:

(1) Experimental learning
(2) Vicarious learning
(3) Contextual learning
(4) Reflexive learning

Harvey et al. (2025): New Research on the Link between Learning and Innovation, in HBR vom 14.07.2025.

In dem Artikel werden noch weitere Einzelheiten zur effektiven Vorgehensweise genannt, die Sie für Ihre Innovationsprojekte nutzen können.

Siehe dazu auch Ambidextres Innovationsmanagement: Zwischen Exploration und Exploitation.

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Kultur beeinflusst Daten <> Daten beeinflussen Kultur

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Kultur ist ein häufig verwendeter Begriff, der oftmals auf Länder bezogen ist (Französische Kultur, Italienische Kultur, Westliche Kultur, Chinesische Kultur etc.) und doch nicht so einfach an irgendwann einmal gezogenen Ländergrenzen halt macht. Dabei sollte auch die Diskussion über Kultur und Werte kritisch gesehen werden. Entsteht Kultur top-down oder bottom-uo, bzw. sowohl-als-auch? Siehe dazu beispielsweise Kritische Anmerkungen zum Wertansatz von Kultur.

Auch bei Unternehmen sprechen wir von Unternehmens-Kultur, die Kultur in verschiedenen Abteilungen oder sogar in verschiedenen Teams. Siehe dazu beispielsweise Innere und äußere Projektkulturen beachten oder auch Unternehmenskultur und Projektkultur im Spannungsfeld zwischen “Tight” und “Loose”. In Zeiten von Künstlicher Intelligenz wird beispielsweise auch gefordert, eine KI-förderliche Organisationskultur aufzubauen, inkl. Leitfaden.

Kann es in dieser vielschichtigen Betrachtung überhaupt EINE Kultur geben (Kultur ist statisch), oder ist Kultur ein sich permanent wandelnder Begriff mit über die Zeit immer wieder neuen Anpassungen an die Wirklichkeit?

Eine weitere Frage ist: Welche Zusammenhänge gibt es zwischen Kultur und Daten?

Einerseits kann eine Kultur natürlich Daten beeinflussen, indem Werte und damit Grenzen und Bewertungen vorgegeben werden. Darüber hinaus entscheidet Kultur auch, ob Daten frei oder eher verschlossen zur Verfügung stehen.

Andererseits können generierte Daten, gerade Big Data, Open Data usw., eine Kultur beeinflussen, indem neue Erkenntnisse und damit oft verbunden neue Möglichkeiten/Innovationen entstehen. Aktuell sehen wir an den Entwicklungen bei der Künstlichen Intelligenz, wie große Trainingsdaten (Large Language Models) starken Einfluss auf eine Gesellschaft und die jeweilige(n) Kultur(en) nehmen.

Es bleibt abzuwarten, in welchen Bereichen positiv, und in welchen negativ. Aktuell sieht es für mich so aus, als ob die Tech-Unternehmen die Gewinne aus der Nutzung Künstlicher Intelligenz für sich beanspruchen, und sich um die sozialen Konsequenzen für eine Gesellschaft nicht kümmern.

Wer etwas tiefer einsteigen möchte, kann sich folgendes Buch (Open Access) ansehen:

Schäfer, M. T.; van Els, K. (Eds.) (2017): The Datafied Society. Studying Culture through Data | PDF.

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10 Prinzipien für gutes Digital Design

Die stetige Digitalisierung führt zwangsläufig zu der Frage, was gutes Digitales Design (Digital Design) ausmacht. Die folgenden Prinzipien stellen hier weniger eine Art Checkliste dar, sondern sollen eher als Haltung zu verstehen sein.

Diese zehn Prinzipien lauten (Lauenroth et al. 2024):

P1 – Gutes Digital Design ist nützlich und gebrauchbar.
P2 – Gutes Digital Design ist elegant und ästhetisch.
P3 – Gutes Digital Design ist evolutionär.
P4 – Gutes Digital Design ist explorativ.
P5 – Gutes Digital Design nimmt den ganzen Menschen in den Fokus.
P6 – Gutes Digital Design antizipiert die Auswirkungen seiner Ergebnisse.
P7 – Gutes Digital Design achtet den Datenschutz und die Datensicherheit.
P8 – Gutes Digital Design ist nachhaltig und schafft Nachhaltigkeit.
P9 – Gutes Digital Design würdigt Analoges und Digitales in gleicher Weise.
P10 – Gutes Digital Design setzt Digitales nur dort ein, wo es erforderlich ist.

In der Zwischenzeit gibt es sogar Digital Design als Berufsbild:

Bitkom e. V.: Rollenideal Digital Design – Erfolgreiche Digitalisierung und Digitale Transformation erfordern ein Umdenken in der Softwareentwicklung, 2017, https://www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/Rollenideal-Digital-Design.html.

Ich frage mich allerdings: Warum gibt es immer noch so viele digitale Produkte und Dienstleistungen, die an den Bedürfnissen der User vorbeigehen?

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Wolpers, S. (2020): The Remote Agile Guide

Zielgruppe für Wolpers, S. (2020): The Remote Agile Guide sind Scrum Master, Product Owner und Agile Coaches, die mit einem oder mehreren verteilten Team(s) zusammenarbeiten. Dabei wird der Download als „free“ bezeichnet, obwohl man sich einschreiben muss – „Subscribe Now“.- und somit mit seinen Daten bezahlt. Ich weiß durchaus, dass diese Vorgehensweise üblich ist, dennoch mag ich es nicht.

Insgesamt bietet der Guide eine gute Basis, sich über die verteilte digitale Zusammenarbeit Gedanken zu machen, und konkrete Möglichkeit für die eigene Vorgehensweise abzuleiten. Der Guide, auf den ich mich beziehe, stammt aus dem Jahr 2020. Dazu möchte ich noch einige Anmerkungen machen:

Zunächst wird mir der technische Aspekt der Zusammenarbeit zu stark betont (MS Teams, Zoom, Trello, Jira, etc.). Die Neurowissenschaften haben dazu beispielsweise bei der Nutzung von Zoom in der Zwischenzeit wichtige Hinweise gegeben: „Zoom scheint im Vergleich zu persönlichen Gesprächen ein dürftiges soziales Kommunikationssystem zu sein.“ Sieh Persönliche Gespräche und Zoom im Vergleich: Das sagt die Neurowissenschaft dazu. Weiterhin erwähnt auch schon das Agile Manifest aus dem Jahr 2001, dass der persönliche Austausch bei komplexen Problemlösungsprozesse wichtig ist, da es dabei um die wichtige implizite Dimension des Wissens geht. Diese ist mit Technologie nur bedingt zu erschließen.

Weiterhin werden in dem Guide zu wenige Open Source Alternativen genannt, die die remote Arbeit in verteilten Teams unterstützen können. Gerade wenn es um die heute wichtige Digitale Souveränität geht, ist das wichtig. Siehe dazu beispielhaft Souveränitätsscore: Zoom und BigBlueButton im Vergleich.

Nicht zuletzt geht es heute auch darum, in verteilten Teams im agilen Prozess der Zusammenarbeit Künstliche Intelligenz zu nutzen. Aus meiner Sicht ist auch hier die Nutzung von Open Source AI zeitgemäß.

Diese Anmerkungen sind als Ergänzungen zu verstehen. Möglicherweise ergibt sich daraus ja noch ein weiterer, aktualisierter Guide.

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Waterfall-Agile: Unterschiedliches Erarbeiten von Features

Bain & Company (2015): Agile Innovation

Die Abbildung zeigt die prinzipielle Vorgehensweise im Wasserfallmodell und beim agilen Vorgehen bei Innovationen.

Bei Wasserfallmodell gibt es zu jedem Feature (1-4) die Schritte Discover – Design – Develop – Integrate – Test – Deploy, wobei erst beim letzten Schritt das jeweilige Feature vorliegt.

Bei der agilen Vorgehensweise werden für das Feature 1 die genannten Schritte durchgeführt, anschließend (idealtypisch aufbauend) für Feature 2 usw.

Das sind natürlich wirklich nur grundsätzliche Unterschiede, denn zwischen beiden Extrempositionen gibt es ein Kontinuum von Kombinationsmöglichkeiten. Diese hängen dann beispielsweise von den jeweiligen Rahmenbedingungen, z.B. rechtliche Vorgaben, Vorschriften, Ausschreibungen usw., ab.

In solchen Fällen kommt es zu einem hybriden, adaptiven Vorgehen bei der Entwicklung von Innovationen. Dabei ist es die Kunst, für das jeweilige Projekt, Programm oder Portfolio das angemessene Vorgehensmodell herauszufinden. Siehe dazu auch:

Projektmanagement: Das geeignete Vorgehensmodell finden

Agiles Projektmanagement: Anforderungen auf verschiedenen Granularitätsebenen

Ambidextres Innovationsmanagement: Zwischen Exploration und Exploitation

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Digitale Souveränität: Was macht ihr denn so mit eurer Nextcloud? Antwort: Immer mehr!

Screenshot unserer Nextcloud-Startseite

Digitale Abhängigkeit kann für Personen, Organisationen oder ganze Gesellschaften kritisch sein. In Zeiten der Trump-Administration und der massiven Marktbeherrschung bei Software, Cloud-Anwendungen und Künstlicher Intelligenz durch US-amerikanische Tech-Konzerne wird es Zeit, auf allen Ebenen über Digitale Souveränität nachzudenken, und entsprechend zu handeln.

Zum Beispiel mit: Sovereign Workplace: Der unabhängige Arbeitsplatz auf integrierter Open Source Basis. Weiterhin wird vielen Verwaltungen in der Zwischenzeit klar, wie viel Geld an Rahmenverträgen, Lizenzen und Software an Big-Tech gezahlt werden muss. Es sind 13,6 Milliarden Euro pro Jahr (Quelle: Golem 04.07.2025).

In der Zwischenzeit gibt es viele Open Source Anwendungen die als Alternativen zur Verfügung stehen. Das dänische Digitalministerium ersetzt beispielsweise Microsoft Office durch Libre Office, Schleswig-Holstein setzt in der Verwaltung auf Nextcloud usw. usw.

Wir haben diese Entwicklung schon vor Jahren kommen sehen, und uns langsam aber sicher ein eigenes Open-Source-Ökosystem zusammengestellt, das wir immer stärker nutzen und ausbauen – Schritt für Schritt.

(1) Zunächst haben wir Nextcloud auf unseren Servern installiert. Damit konnten wir die bekannten Microsoft-Anwendungen, inkl. MS-Teams (jetzt mit Nextcloud Talk), Whiteboard, usw. ersetzen. Dateien können auch kollaborativ, also gemeinsam, bearbeitet werden. Siehe dazu beispielsweise auch Google Drive im Vergleich zu Nextcloud. Alle Möglichkeiten der Nextcloud finden Sie unter https://nextcloud.com/.

(2) Anschließend haben wir OpenProject auf unseren Servern installiert und mit unserer Nextcloud verknüpft. Wir können damit Plangetriebenes Projektmanagement, Hybrides und Agiles Projektmanagement abbilden. Die Integration mit unserer Nextcloud bietet die Möglichkeit, aus OpenProject heraus die komplette Dateiverwaltung in Nextcloud zu verwalten: Projektarbeit mit Nextcloud: Dateien kollaborativ organisieren und bearbeiten.

(3) Danach haben wir den Nextcloud-Assistenten integriert, sodass wir in jeder Nextcloud-Anwendung den Assistenten mit seinen verschiedenen Funktionen nutzen können; inkl. eines Chats mit hinterlegter lokaler Künstlichen Intelligenz – LocalAI (Siehe Punkt 5).

(4) Mit Nextcloud Flow können wir Abläufe automatisieren. Zunächst natürlich Routineabläufe, und wenn es komplexer wird mit KI-Agenten (Siehe Punkt 6).

(5) Eine weitere wichtige Ergänzung war dann LocalAI, das uns lokale KI-Anwendungen auf unserem Server ermöglicht – eingebunden in den Nextcloud-Assistenten (Siehe Punkt 3) Alle Daten bleiben auch hier auf unseren Servern.

(6) Aktuell arbeiten und testen wir KI-Agenten auf Open-Source-Basis. Dabei verknüpfen wir über Ollama eine ausgewählte Trainingsdatenbank (Large Language Model oder Small Language Model – alles natürlich Open Source AI) mit unseren eigenen Daten, die in unserer Nextcloud zur Verfügung stehen. Dafür verwenden wir aktuell Langflow, das auch auf unserem Servern installiert ist – auch diese Daten bleiben alle bei uns.

(…..) und das ist noch lange nicht das Ende der Möglichkeiten. Sprechen Sie uns gerne an, wenn Sie zu den genannten Punkten Fragen haben.