Der automatisierte Geist: Wie KI den „Funktionsmenschen“ einholt

Duecks These ist ebenso provokant wie stichhaltig: Das eigentliche Risiko besteht nicht darin, dass die KI menschliche Züge annimmt – sondern dass der Mensch sich durch Bürokratie, Abhak-Kultur und starre Prozesse längst selbst zum bloßen „Funktionsmenschen“ degradiert hat. Wer Arbeit nur noch stur nach Schema vollzieht statt schöpferisch zu handeln, macht sich gegenüber der KI entbehrlich.

Ausgerüstet mit gewohnter rhetorischer Schärfe, persönlicher Anekdotik und fundiertem Branchenwissen (von agierenden KI-Agenten über das Phänomen des „AI Effect“ bis zum globalen Technologiewettlauf) blickt Dueck hinter den Hype. Ein unverzichtbarer Debattenbeitrag für Führungskräfte, Vordenker und eine Leserschaft, die Orientierung jenseits von Panikmache und Naivität sucht.

Gunter Dueck: Die neue Krone der Schöpfung. Wie humanoide Roboter unsere Arbeitswelt, Gesellschaft und Identität neu definieren. Hardcover, 240 Seiten, September 2026. ISBN: 978-3-69046-025-5

eingeben müssen?« – »Nein. Der Bildschirm ist zermatscht.« – »Moment, mein Programm sucht gerade nach ›zermatscht‹. Moment … Moment! Nichts. Dann muss ich Sie zum Second- Level-Support weiterleiten, das sind Fachleute. Ich muss aber Ihre Hoffnungen dämpfen, normalerweise findet die Software immer die Lösung. Sie schließt so lange aus, bis wir den Fehler haben. Mehr können die Experten auch nicht. Wieso auch? Wir sind mit der Software sehr zufrieden. Im Grunde bin ich nur für Leute wie Sie da, die mit einem Menschen sprechen wollen. Sie könnten Ihr Anliegen in einen Computer reinsprechen. Das wäre einfacher.« – »Sind Sie denn ein Mensch?« – »Ja. Wieso? Ich fürchte aber um meinen Arbeitsplatz. Jetzt kommt eine KI zu uns. Die quatscht nicht so viel rum wie ich, sagt mein Callcenter-Trainer, der mich immer ausbildet, wenn ich für andere Produkte antworten muss.«

Wir degradieren durch Computerlösungen den Menschen zum Vollzugsbeamten und automatisieren seinen Beruf so sehr, dass er eben ein Funktionsmensch wird und sich den Fähigkeiten des Humanoiden von selbst nähert. Viele Berufe bestehen aus Prozessschrittbearbeitung, sodass die Humanoiden sofort einspringen könnten und wahrscheinlich schon besser wären als Menschen. Wir haben uns durch allerlei Vorgehensweisen, Vorschriften, Methoden, Bedingungen, Bürokratie und Standardvorgaben schon weitgehend selbst programmiert. Wir sind ein Volk von Robotern geworden. Ich hole dazu im nächsten Kapitel weiter aus. Jetzt aber noch kurz eine Einlassung. Ja, alles ist erst in der Entstehungsphase. Ja, es kann schneller gehen oder zögerlich werden. Man kann aber das Ende aus dem Anfang heraus schon sehen.

Die Technologie arbeitet daran, immer Intelligenteres zu erfinden und zu produzieren. Menschen urteilen darüber nach dem sogenannten AI Effect oder KI-Effekt, wie er zuerst von der Autorin und Journalistin Pamela Mac-Corduck Ende der 1970er-Jahre beschrieben wurde: Wenn Menschen etwas intelligent finden, bewundern sie es. Wenn es dann ein Computer auch kann, ist es nur ein Computer und keine »richtige« Intelligenz. Heute können LLMs auch sprechen. Aber wir sagen: Es sind nur Aneinanderreihungen wahrscheinlicher Wörter, aber diese LLMs haben keine Gefühle. Bald haben sie Gefühle. Sofort heißt es: Es sind keine echten Gefühle. Das, was wir bewundern oder eben »intelligent« finden, ist also ein wanderndes Ziel. Es schiebt sich mit jedem Fortschritt hinaus. Wenn ein Teilziel erreicht ist, ist das, was wir vorher bewundert haben, nicht mehr magisch.

Die Humanoiden sind dann auch wieder nur eine Maschine? Aber der wandernde Gipfel dessen, was wir an uns selbst bewundern, verliert vor uns an Höhe. Da reagieren wir mit: »Das wird nichts, ganz unmöglich«. Im vorigen Abschnitt wollte ich Sie mit autonomen Autos und dunklen Fabriken vorab beeindrucken, die die Vorläufer der Humanoiden sein werden. Da sagen Sie: »Das ist etwas ganz anderes.« Modisch ist auch, wie erwähnt: »Die machen keine Profite.« Diese entlastende Beobachtung haben viele bei Amazon, Zalando, Google und Tesla für einige Jahre durchgehalten. Das hilft nicht, es schadet.

Es ist heutzutage wichtiger denn je, die kommenden Entwicklungen möglichst zeitig zu verstehen. Wenn es so kommt, sehen Sie es am Ende tatsächlich vor Ihren Augen. Aber in diesem Moment werden wir faktisch schon von Wirtschaftsunternehmen überrollt, die früher hingeschaut haben, als es vorerst nur Baustellen gab. Innovatoren kennen einen bösen Spruch:

»Never show a fool unfinished work.«

Was das bedeutet: »Du kannst den Leuten erst etwas erklären, wenn du es fix und fertig vorzeigen kannst. Du musst es vorführen können wie die sensationelle neue Knoblauchpresse, die ein fliegender Händler vor dem Rathaus promotet. Dazu musst du laut predigen wie auf dem Hamburger Fischmarkt. Lass sie dein Produkt anfassen und probieren, dann kaufen sie es in Scharen. Nicht vorher. Denk an die Besuche der Vertreter von Vorwerk-Staubsaugern daheim, an Tupper-Partys und Thermomixe.«

Ich finde, ich kann Ihnen ein Buch über etwas zumuten, das noch nicht fertig ist. Meine Leser sind schließlich nicht diejenigen, die immer nur den Kopf schütteln. Sie öffnen sich einer Zukunft, die kommt, wie sie kommt, auch wenn ihre Seele vieles daran nicht mag.

Auszug aus Kapitel „So begegnet uns KI in unserem Leben“

Wer heute noch googelt, bekommt zusätzlich sofort Antworten von Gemini AI. Die sind so viel besser! Wer klickt eigentlich noch auf Webseiten?

Erinnern Sie sich noch an die Zeit, als wir nicht googeln konnten? Vor dem Jahr 1997 nutzte man Altavista, dann kam Google – und die bisher dominierende Suchmaschine siechte langsam dahin, bis sie 2013 endgültig verschwand. Google bot als Clou kontextsensitive Werbung, die uns damals schon in Form von blinkenden Bannern störte und bis heute das Kerngeschäft des Unternehmens bildet. Google weiß am besten in der Welt, welche Werbung bei welcher Person am besten einschlägt. Daher kann es sich für die Einblendung der Werbung besser bezahlen lassen. Natürlich gibt es andere Suchmaschinen, aber die haben nicht so viel Kenntnis über die Nutzer und können nicht so viel Geld für Werbung verlangen. Ich reite auf diesem Punkt herum, weil ich Ihnen klarmachen möchte, dass die KI das Business rund um das Suchen von Information wieder einmal verändert.

Eine erste Veränderung brachte bereits das Smartphone mit sich: Während man bei Suchmaschinen auf dem PC die Werbebanner locker rechts neben oder oben über den Inhalten platzieren konnte, musste man auf den Smartphones erst einmal den Platz dafür finden. Anschließend war es nötig, Inhalte auf PCs und auf Smartphones anders darzustellen. Und nun kommt die KI. Man muss gar nicht mehr googeln!

Ich bereite gerade eine Rede auf einer Pneumologie-Konferenz vor. Ich habe in meinem Leben nicht so viel mit Lungenärzten zu tun. Und für meine geplante Rede frage ich mich: Was bewegt diese Fachärzte? Ich bitte ChatGPT, mir den normalen Arbeitstag eines Pneumologen zu schildern. Ich möchte etwas über typische Patienten und deren Leiden erfahren und die verwendeten Diagnosetechnologien kennenlernen. ChatGPT antwortet mit mehreren Seiten Info über die meist chronisch Erkrankten, die immer wieder medikamentös eingestellt werden müssen. Ich fühle mich sensationell gut informiert. Ich stelle Zusatzfragen wie »Wie viel kosten die Geräte?« und fühle mich fit. Könnten Talkshow-Gäste oder Politiker sich nicht auch so briefen lassen? Ich will sagen: Ich muss nicht mehr stundenlang googeln und mühsam Informationen aus vielen Medizin-Webseiten ziehen, die gar nicht für meine Fragen im Netz stehen. Google hätte mir Werbung auf Werbung eingeblendet. Noch schlimmer: Die Webseiten, auf denen ich mühsam Informationen gesucht hätte, schwenken meist von einem sachlichen Ton auf plattes Marketing um. »Nachdem wir Sie nun mit diesem Leiden bekannt gemacht haben, möchten wir Ihnen die sofortige Bestellung von Giga-Sana anraten, die jetzt noch für fünf Minuten mit Rabatt plus gravierter Gratiszahnbürste möglich ist. Für Alte noch billiger. Schnell, Ihre Zeit läuft ab!«

Im Ernst: Versuchen Sie einmal, sich ohne KI in den Alltag eines Pneumologen einzuarbeiten und vergleichen Sie die Mühen, den Zeitaufwand und die Qualität des Ergebnisses. Die KI ist konkurrenzlos besser. Wer heute klassisch googelt, bekommt vor den »normalen« Suchergebnissen eine Antwort von Googles KI Gemini. Es läuft darauf hinaus, dass wir kaum noch weitergoogeln. Die Antwort ist ja gleich da. Wir brauchen kaum noch kreative Suchwörter, wir stellen einfach Fragen! Heute gibt es viele Alternativen zu ChatGPT und Gemini – eigenständige KI-Modelle wie Claude, Meta AI, DeepSeek, Xiaomi MiMo und Grok, aber auch KI-gestützte Suchmaschinen wie Perplexity. Für die Erzeugung von Bildern gibt es eigene KI-Tools wie Midjourney. Probieren Sie einfach alle aus!

Diese großen Modelle können auch ganze Texte schreiben. Es erscheinen schon Sachbücher und Groschenheftschnulzen, die zu 100 Prozent KI-generiert sind. Softwareentwickler nutzen KI zum Schreiben von Programmen, Journalisten lassen sich ihre Artikel aus Stichpunkten erstellen. Man kann Videos erzeugen, Texte zusammenfassen oder die Schulaufgaben erledigen. Warum sollten Medien für Urheberrechte an Bildern bezahlen? Die KI generiert einfach neue. An allen Ecken und Enden unseres Lebens zieht die KI ein. Ein persönliches Beispiel: Für eines meiner letzten Bücher wollte ich unbedingt eine ganze Seite aus Sören Kierkegaards Tagebüchern zitieren. Diese waren um 1855 in dänischer Sprache erschienen, erst um 1910 auf Deutsch. Der Übersetzer des Textes von 1910 lebte noch sehr lange und war zu der Zeit meines Vorhabens noch keine 70 Jahre lang tot. Ich musste also das Urheberrecht klären. So will es das Gesetz. Wie klärt man das Urheberrecht eines Buchs von 1910, das es vielleicht nicht einmal mehr physisch gibt? Im Internet kursierten Zitate – ohne Klärung. Die durfte ich nicht nehmen, so mein Verlag. Heute, ein paar Jahre später, zeigte ich ChatGPT den dänischen Text von 1855 und bat um eine Übersetzung. Die ging ich kurz durch, änderte ein oder zwei Wörter, fertig.

Übersetzen, Programmieren, Schreiben – all das ist nun viel einfacher geworden. Das Recherchieren für Stoffsammlungen erledigt kaum jemand mehr selbst. Und es erhebt sich die Frage: Was wird aus den mächtigen Suchmaschinen wie Google und Bing, wenn wir nicht mehr klassisch surfen und dabei zum Spießrutenlaufen durch Werbung gezwungen werden? Was erleben die vielen Webseitenbetreiber, die derzeit noch davon leben, über ganz gute Sachtexte die Google-Sucher anzulocken? Wie verkaufen sie an der KI vorbei noch Giga-Sana, selbstlaufende Stützstrümpfe oder Urea-Smoothie-Shots? Die Veränderung unseres Surfverhaltens läutet eine Revolution in der Informationssuche und -verbreitung ein. Viele Berufe haben die Möglichkeit, extrem effizienter zu arbeiten. Da verlieren viele nicht so gute Leute ihren Job … Und nun kommen auch noch KI-Agenten, die nicht nur helfen, sondern selbst handeln.

Heute boomt der Markt für KI-Agenten, also KI-Systeme, die selbstständig Aufgaben übernehmen und Prozesse steuern können. Sie handeln zielgerichtet und werden dazu speziell trainiert.

KI-Modelle denken und beraten, KI-Agenten handeln.

Schauen wir einige Beispiele an.

Kundenservice & Callcenter: Sie rufen Ihre Bank an, um eine Überweisung durchzuführen. Das geht online oder am Automaten in der Bankvorhalle. Für einen solchen Standardvorgang braucht man nun wirklich keinen Menschen mehr. Gleiches gilt für das Verlängern von Smartphone-Verträgen oder den Kauf von Bahntickets. Alles, was es schon in Apps oder im Web standardmäßig zu erledigen gibt, können KI-Agenten übernehmen. Das von uns so gehasste »Wenn Sie privat versichert sind, wählen Sie die Eins« oder »Wenn Sie Deutsch nicht verstehen können, wählen Sie die 2« kann entfallen. Wir rufen in einem Callcenter an und werden sehr nett durch einen menschlich klingenden Robo-Berater bedient. »Sind Sie sicher, dass Sie diesen Tarif wollen? So viel GB brauchen Sie eigentlich nicht. Ich sehe es hier an Ihrer Verbrauchshistorie. Ich empfehle den Tarif zu 19,99 Euro.« – »Warum empfehlen Sie mir einen Tarif, an dem Sie weniger verdienen?« – »Wir sind gesetzlich verpflichtet, Sie auf den für Sie günstigsten Tarif hinzuweisen. « – »Ah, dann sind Sie ein Robo, kein Mensch?« – »Menschen müssen sich auch an das Gesetz halten, aber ich bin so programmiert. Ich kann mich nicht nicht an das Gesetz halten. Wenn herauskäme, dass mein Programmierer Ausnahmen für Robos erlaubt, würde unsere Firma geschlossen. Deshalb sind Robos vertrauenswürdiger, wobei ich nichts über Menschen gesagt haben will. Möchten Sie den Tarif?« – »Ja, bitte.« – »Ich erstelle gerade den Vertrag. Fertig. Sie bekommen eine Mail. Ich schaue in Ihren Daten nach. Es ist schon alles hinterlegt. Brauchen Sie sonst noch etwas?«

Der virtuelle Robo-Berater erledigt den kompletten Vorgang. Er chattet nicht nur. Er ist vollständig mit den Regeln des jeweiligen Unternehmens vortrainiert. Er denkt und handelt also nicht nach den Denkmustern der allgemeinen KI-Modelle, sondern wird als KI-Agent für einen speziellen Zweck und Einsatz angelernt. ChatGPT könnte ich dagegen fragen, ob ich den Internetprovider wechseln sollte, weil es woanders nur 14,99 Euro kostet. Eine solche Anfrage wird ein KI-Agent eines Internetunternehmens wohl abwiegeln. Er ist so programmiert.

KI-Agenten im Sinne des obigen Beispiels werden bei Versicherungen, Banken, Telefongesellschaften, Ticketanbietern, Energieversorgern oder Kreditkartenservices eingesetzt. Sie sind für Kunden sehr viel angenehmer als die dumpfen Ansageoptionen. »Damit wir Ihre Kreditkarte wirklich sperren können, müssen wir aus Sicherheitsgründen eine Reihe von qualvollen …« In meinem Beispiel wollte ich Ihnen auch das Gefühl mitgeben, dass viele Menschen, die sich an KI Agenten gewöhnt haben, nicht mehr zu Menschen zurückwollen. Robos haben mehr Geduld und sind vertrauenswürdiger, finden befragte Kunden.

Medizinische Unterstützung: Es gibt inzwischen viele Symptom-Checker im Netz und als Apps. Sie laden ein Foto von Ihrem großen Leberfleck im Internet hoch und fragen, ob es wie Hautkrebs aussieht. Sie bekommen dann natürlich nur eine Meinung, keine ärztliche Diagnose. Die Krankenkasse erstattet deshalb keine Kosten (kein Arzt). Es gibt aber auch Konzepte, bei denen Sie einen KI-Agenten (eine Hotline) anrufen und ihm genau schildern, worunter sie leiden. Dann schätzt der KI-Agent ein, an welche Facharztrichtung Sie weitergeleitet werden sollten. Er stellt Sie dann zu einem Facharzt durch, von dem er glaubt, der könne das Problem lösen. Oder Ihnen wird ein Rückruf in kurzer Zeit angeboten. Im Ergebnis meldet sich ein Tele-Facharzt, der schon durch die KI vorinformiert ist und Ihnen sehr viel schneller Rat, Diagnose und Rezept geben kann, als er es ohne die KI könnte. Wenn das ganze System sogar von Ihrer Kasse zugelassen ist, kann diese die Kosten übernehmen. Das könnte ein neuer KI-Agent im Hintergrund des Facharzts administrativ regeln. Übrigens beherrscht die KI bzw. ein Agent derzeit etwa 100 Sprachen – kein Ärger mehr mit der Verständigung zwischen Arzt und Patient.

Bei Unfällen im Krankenhaus stöhnen die Chirurgen: »Vor lauter Bürokratie kommen wir nicht zu unserer Arbeit!« Bei Unfällen muss ein Bericht für die Versicherung erstellt werden, eventuell noch einer für die Polizeibehörde. Folgetermine wollen vereinbart werden. Bei Unfällen wohnt der Verunglückte oft nicht in der Gegend. Können Sie sich vorstellen, wie schön eine KI wäre beziehungsweise schon ist, die bei den Eingangsgesprächen zuhört, die Berichte an alle notwendigen Institutionen dem Arzt zum Abnicken präsentiert und alle Folgemaßnahmen plant und vereinbart?

Softwareentwicklung: KI-Agenten können eigentlich schon selbst programmieren oder neu entwickelten Code testen. Früher musste ein Tester mühevoll alle Standardfälle mit der neuen Software ausprobieren und es kreativ mit allen möglichen Fehleingaben versuchen, die oft zu Abstürzen des Systems führten. KI-Agenten können darauf angesetzt werden, Systeme zu hacken oder zu versuchen, an Passwörter zu kommen. KI-Agenten könnten als gefakte höhere Chefs in Video-Calls auftauchen und seltsame Befehle abgeben (»Deepfake«). Über solche Themen müssen wir uns noch mehr Gedanken machen. Es kann auch feindliche KI-Agenten geben.

KI kann aber sogar ganze Industrien erschüttern – und das ohne Skandal oder Angriff. Ein Beispiel: Im Februar 2026 fiel die Aktie von IBM an einem einzigen Tag um 13 Prozent, ein unerhörter Vorfall. Einfach so? Alle rieben sich die Augen. Der Hintergrund: Die Firma Anthropic hatte bekanntgegeben, dass ihr neues KI-Modell mit dem Namen »Claude Code« die uralte Programmiersprache COBOL beherrscht, mit der kaum noch ein moderner Entwickler etwas anfangen kann. Der Markt verstand sofort, was das bedeutete.

Ich musste damals noch FORTRAN, ALGOL und auch COBOL lernen, habe nach fünfzig Jahren aber alles vergessen. COBOL gibt es seit etwa 1950, und fast alle Geldautomaten-Transaktionen in den USA werden heute noch mit Hilfe dieser Sprache abgewickelt. Die Banken, Versicherungen und Behörden sind nur schwer in der Lage, die uralten »Legacy Codes« zu modernisieren. Sie sind daher gezwungen, immer wieder neue IBM-Großrechner zu kaufen, damit die uralte Software weiterhin läuft. Was, wenn die KI den alten COBOL Code einfach automatisch »umcoden« kann?

Industrie & Logistik: KI-Agenten übernehmen die Produktionsplanung, die Optimierung der Lagerbestände, die Routenplanung und Nachfrageprognosen. Im Handel werden Warenbestände überwacht und Nachbestellungen angestoßen. Dahinter verbergen sich zum Teil sehr komplexe Probleme. Ein Beispiel: Um das Jahr 1995 herum hatten wir in meiner Optimierungsabteilung bei IBM die konkrete Idee, das Car-Sequencing zu optimieren. Wir stellten unsere Idee verschiedenen Autoherstellern vor, die erst Interesse hatten, dann aber abwinkten. Heute ist kein »Großmeister« des Car-Sequencing mehr beleidigt, wenn KI-Agenten das besser können.

Es geht dabei um die Endmontage schon vorgefertigter und lackierter Karosserien auf dem Fließband. Dort wird der Innenraum gestaltet, die Elektrik und das Cockpit eingerichtet und die Sonderausstattung ein- und angebaut. Denken Sie an Ledersitze, Rosenholz, Außenspiegel in Sonderfarben, Lenkradheizung et cetera. Es gilt, Tausende/Millionen verschiedener Sonderausstattungen zu beherrschen. Die Karosserien werden dazu in mehreren Reihen vor den Fließbandanfang transportiert. Stellen Sie sich eine 20-spurige Autobahn vor, auf der die Karosserien ankommen. Die Aufgabe eines KI-Agenten: Er muss entscheiden, welches der 20 vordersten Autos als Nächstes auf das Fließband gesetzt wird. Die Autos dürfen nämlich nicht in x-beliebiger Reihenfolge produziert werden. Zum Beispiel sollte höchstens jedes zweite oder dritte Auto eine Sonderausstattung haben. So bleibt dafür mehr Zeit. Also: Autos mit Allradantrieb, Anhängerkupplung oder Panoramadach nicht nacheinander! Sie sehen, das wird höllisch schwer.

Früher gab es geniale Meister mit einer bewunderungswürdigen Intuition. Die standen vorne am »Sequencing Buffer« (am bereitstehenden Puffer) und zeigten auf Rohautos: »Dieses zuerst, dann das da.« Und dann kamen »studierte Besserwisser« wie wir und wollten es einen Computer entscheiden lassen. Man glaubte uns nicht und wies zu Recht daraufhin, dass wir dazu eigentlich die verschiedenen Mainframe-Systeme integrieren müssten. Es fehlte die digitale Durchgängigkeit. Ein Superhirn müsste den Status aller Kundenbestellungen kennen, den Stand aus der Lackiererei wissen, die Logistikkette transparent vor Augen haben – und zwar real time und just in time. Das ging damals gar nicht.

Heute ist alles integriert, Daten in Echtzeit verfügbar und es gibt neben den Optimierungsmethoden, die wir anboten, auch die KI und das Lernen von Abläufen. Oft bieten Autohersteller Sondermodelle an, die fix und fertig ohne große Wahlmöglichkeiten verkauft werden. Das erleichtert die ungeheuer schwierige Car-Sequencing-Aufgabe ungemein. Denken Sie nicht nur an das Fließband, sondern auch an die Lkw-Kolonnen, die exakt die gebrauchten

Ausstattungsteile an der richtigen Stelle zur richtigen Zeit anliefern sollen.

Openclaw ist das Zauberwort der Stunde. (Bitte genau mit den Datumsangaben inhalieren, damit Sie merken, wie schnell man Multi-Multi- Millionär werden kann.)

Die Entwicklung der KI-Agenten für den privaten Gebrauch schießt durch die Decke. Der österreichische Softwareentwickler und Unternehmer Peter Steinberger zog sich aus der operativen Führung seines nach zehn Jahren schon groß gewordenen Unternehmens PSPDFKit (heute Nutrient) zurück. Er gab einen guten Teil seiner Anteile an einen Investor ab und lebte seit 2021 als Privatier.

Anfang 2025 erwachte sein Interesse an der kommenden KI, und er studierte die neuen Möglichkeiten. An einem Freitagabend im November 2025, so die Legende, entwickelte er »in einer Stunde« einen KI-Agenten mit Hilfe von Claude. Dieser Agent wurde nicht wie bei früheren Versuchen über das Programmierer-Eingabe-Terminal gesteuert, das normale Menschen abschreckt. Er steuerte den Agenten über WhatsApp. Das war neu, denn KI-Agenten an sich gab es schon früher (AutoGPT, BabyAGI). Schon am ersten Januar 2026 publizierte Steinberger seine Entwicklung frei als Open Source auf GitHub unter dem Namen Openclaw (um andere Namen gab es kurz Streit, weil Claw zu sehr wie Claude klingt; zwischendurch hieß der Agent auch kurz einmal Moltbot).

Dann überschlugen sich die Ereignisse. Der Unternehmer Matt Schlicht setzte am 28. Januar ein Hobbyprojekt ins Netz – mit dem Namen Moltbook. Stellen Sie es sich vor wie Facebook, dessen Teilnehmer aber nur KI-Agenten sind. Die »Quatschidee«: Interessierte definierten einen KI-Agenten bei OpenClaw und setzten ihn als Teilnehmer ins Moltbook. Sie gaben ihrem KI-Agenten einen Auftrag, zum Beispiel »Verkaufe den anderen Bots Bitcoins« oder »Finde heraus, was einen guten Bot auszeichnet«. Auf der Webseite moltbook.com konnte man die Posts der Bots sehen, also beobachten, wie sich die Bots unterhielten. Das war so witzig, dass das Projekt in Stunden und Tagen förmlich durch die Decke ging. In wenigen Tagen tummelten sich über eine Million Bots auf Moltbook!

Peter Steinberger wurde schlagartig berühmt. Seine OpenClaw-Agenten gingen viral. Alle wollten das ausprobieren. Es hieß: »Diese Agenten funktionieren!« So ein Bot konnte zum Beispiel Rechnungen überweisen. Das funktionierte auch sofort, aber manche Agenten waren leider falsch eingestellt und verrieten zum Beispiel die Kontonummern im Netz.

Empörung! Hype! Moltbook und OpenClaw hatten zu Anfang Februar 2026 eine irres Presse-Echo („Claw Lobster“ wie deutsch Hummer). Am 16. Februar schrieb Steinberger im Netz, dass er mit OpenClaw zu OpenAI wechseln würde, um es für alle Menschen leicht bedienbar zur Verfügung zu stellen. Wörtlich: »When I started exploring AI, my goal was to have fun and inspire people. And here we are, the lobster is taking over the world. My next mission is to build an agent that even my mum can use.« [Meine Mission ist es nun, einen Agenten zu bauen, den sogar meine Mutter nutzen kann.]

Am 10. März wurde bekannt, das Moltbook vom Meta-Konzern(Facebook) übernommen wurde.

Sehen Sie, wie rasend schnell die KI-Entwicklung verläuft? Gute Ideen werden nach einigen Tagen schon von großen Konzernen geschluckt. Wenn ich ein Buch wie dieses schreibe, komme ich kaum zu Ruhe. Es gibt immer etwas Neues!

Multi-Agenten-Systeme: OpenClaw verspricht, KI eine Stufe einfacher in unser Leben zu bringen. Daher werden solche neuen Ansätze sofort von großen Firmen übernommen. Ich gebe ein Beispiel zur Verdeutlichung. Ein Journalist muss dank KI nicht mehr so viel selbst arbeiten. Er legt sich verschiedene KI-Agenten zu:

• Der Orchestrator oder Planer bekommt vom Journalisten ein Thema für einen Artikel: Er erstellt eine grobe Gliederung und plant und koordiniert die weiteren Tätigkeiten der anderen Spezialagenten.

• Der Rechercheur sucht per Browser nach Informationen zum Thema und sammelt Quellen und Fakten.

• Der Writer-Agent fasst Fakten und Quellen des Rechercheurs zu einem flotten und möglichst interessanten Text zusammen.

• Der Critic- oder Reviewer-Agent oder Prüfer vergleicht den Text mit den Fakten und Quellen und sucht nach Inkonsistenzen und möglichen Widersprüchen. Beanstandungen gehen sofort zurück an den Writer-Agenten.

• Der Formatierungs-Agent wandelt das Ergebnis der Vorstufen in die Zielformate zur Publikation um.

Könnte man das nicht einen einzigen Agenten machen lassen? Nein, man verteilt die Aufgaben besser an verschiedene »Charaktere«. Der Schreiber soll sich auf einen tollen Stil konzentrieren, er soll nicht gleichzeitig nach Fakten suchen und abgelenkt sein. Der Prüfer wird dann unnachsichtig wie ein strenger Lehrer. Die Spezialisierung ergibt bessere Ergebnisse. »Korrektur liest besser nicht der Schreiber selbst.« Die Agenten nutzen auch verschiedene Tools für ihre Arbeit.

Warum sprechen Chat-Bots nur wie Cartoon-Avatare mit uns? Warum erscheint kein echter Mensch, also ein künstlich echter Mensch? ChatGPT kann seit einiger Zeit sprechen. Ich muss nicht schriftlich chatten, es geht sauber mündlich. Aber warum zeigt ChatGPT kein Gesicht dazu? Man könnte sich doch einige Schauspielercharaktere vorstellen, unter denen man wählen kann. Dann chatte ich mit einer künstlichen Lady Gaga oder einem künstlichen Dieter Bohlen – gut, es geht auch ein T-Rex oder so – bitte bemühen Sie Ihre eigene Fantasie.

Technisch ist das noch nicht so einfach. Wenn ich mit einem Avatar spreche, also einer künstlichen Figur, dann muss erst meine Sprache erkannt werden. Klar, ich werde erkannt, aber es verbraucht Rechenzeit. Danach denkt die KI über eine Antwort nach und erzeugt anschließend ein passendes eigenes Gesicht zu der nun kommenden Antwort. Wenn ich mit einem echten Menschen rede, reagiert sein Gesicht in einem Zeitrahmen von unter 300 Millisekunden (»Latenzzeit«). Wenn es länger dauert, empfindet ein Mensch sein Gegenüber »synthetisch« oder glatt merkwürdig.