KI-Agenten im Praxistest: Selbstfahrende Firmen und Deepfake-Gesetz (16.10.2026)

Lukas: Willkommen bei „KI im echten Leben“. Ich bin Lukas, und wie immer ist Clara dabei. Clara macht bei uns den Praxis-Check: Was bringt eine KI-Meldung konkret, wer nutzt sie wirklich und wo wird es heikel? Hallo Clara.

Clara: Hallo Lukas. Ja, ich bin die, die bei großen Versprechen erst mal die Augenbraue hebt. Mal sehen, was heute dabei ist.

Lukas: Einiges. Wir reden über KI-Agenten im Unternehmen, über ein Bewerbungsgespräch mit einer KI, über Microsoft 365 und Copilot, über lokale KI-Plattformen und am Ende über Deepfakes und neue Gesetze. Fangen wir mit der Arbeit an. Amjad Masad, Chef von Replit, hat auf der TechCrunch Disrupt in San Francisco vom „selbstfahrenden Unternehmen“ gesprochen.

Clara: Selbstfahrendes Unternehmen. [laughs] Klingt, als säße am Ende keiner mehr im Büro.

Lukas: Genau das sagt er aber nicht. Seine Idee: Agenten übernehmen einen Großteil der Routinearbeit, Menschen bleiben wichtig, weil Urteilsvermögen und Geschmack gefragt sind. Nach seiner Erfahrung verändern Agenten eher, woran Leute arbeiten, als dass sie Jobs wegnehmen.

Clara: Das sagt natürlich jemand, der Agenten verkauft. Gibt es denn ein konkretes Beispiel, oder bleibt es bei der Vision?

Lukas: Ein ganz konkretes sogar. Bei Replit prüft zuerst ein Agent jedes eingehende Support-Ticket. Er wertet GitHub-Issues, die Codebasis und Linear-Tickets aus und sortiert die Anfrage vor. Entscheidet sich dann ein Mitarbeiter im Support für einen Patch, reicht laut Masad ein Klick, und ein weiterer Agent kümmert sich um die Bereitstellung.

Clara: Okay, das ist greifbar. Ein Mensch entscheidet, die Maschine macht die Fleißarbeit drumherum. Das klingt nach etwas, das auch in einem normalen Betrieb funktionieren könnte, wenn die Daten sauber sind.

Lukas: Und er sagt, es sei dort mehr diskutiert worden. Mehr Whiteboard, mehr Zeit für Architekturfragen. Die Arbeit werde weniger langweilig und kreativer.

Clara: Mhm. Ich würde da trotzdem nachbohren. Weniger langweilig für wen? Wenn die Routine wegfällt, fällt manchmal auch der Einstieg für Berufsanfänger weg. Und er spricht von einer Softwarefirma. Beim Handwerksbetrieb um die Ecke sieht das anders aus.

Lukas: Ja, das ist ein berechtigter Einwand. Er selbst sagt, die Jobs vieler Leute im Publikum hätten sich im letzten Jahr schon verändert, aber große Teile der Welt hätten das noch gar nicht bemerkt und würden überrascht. Außerdem meint er, Agenten seien Anfang des Jahres deutlich zuverlässiger geworden, und danach habe Replit seine Arbeitsweise grundlegend umgestellt.

Clara: Das heißt also: Vorreiter-Blase. Aber ein interessantes Signal, dass Zuverlässigkeit der Knackpunkt war. Mit unzuverlässigen Agenten baust du keinen Prozess.

Lukas: Genau. Und noch ein Satz von ihm blieb hängen: Das Silicon Valley vermittle kaum eine positive Vision der Zukunft, und Replit wolle das ändern.

Clara: Das nehme ich ihm sogar ab. Die meisten Zukunftsbilder aus der Branche sind ja entweder Euphorie oder Jobverlust-Drohung. Dazwischen ist wenig.

Lukas: Ein Beispiel, wie KI schon beim Einstieg in den Beruf mitspielt: McKinsey. Das Beratungsunternehmen lässt Bewerber in seinen nordamerikanischen Büros im ersten Schritt etwa zehn Minuten mit einer KI sprechen, die einen Kunden imitiert.

Clara: Oh. Also ein Chatbot als Türsteher. Das finde ich erst mal unangenehm.

Lukas: Verständlich. Aber die Details sind interessant. Laut Wall Street Journal läuft das seit Herbst 2024. Es ist kein Zoom-Call, sondern findet vor Ort in den Büros statt, und andere Personen sind mit im Raum. Die beobachten und bewerten, was die Bewerber entscheiden. Die KI selbst gibt am Ende keine Bewertung ab.

Clara: Okay, das ändert was. Die KI ist eher Sparringspartner als Richter. Wer entscheidet, bleibt ein Mensch.

Lukas: Richtig. Und es geht nicht um Stressfragen. Die KI wurde nicht darauf trainiert, besonders knifflige Fragen zu stellen oder cholerische Kunden zu spielen. Partner Saleem Zafar will wissen, ob jemand bei wichtigen Themen wirklich zugehört hat. Sein Beispiel: Eine Stadt will zum Bauplatz für ein neues Stadion beraten werden, die KI spielt die Bürgermeisterin und bringt im Gespräch zusätzliche Sorgen oder Kontext ein.

Clara: Das ist clever, weil man Zuhören schwer in einem Lebenslauf sieht. Aber ich frage mich, wie fair das ist. Wer redet mit Maschinen schon entspannt? Manche Leute werden steif, nur weil da ein Bot sitzt.

Lukas: Gut möglich. Zunächst gilt es für angehende Business-Analysten, voraussichtlich sprechen Hunderte Studierende mit der KI. Bei Erfolg soll es im nächsten Jahr auf weitere Stellen ausgeweitet werden.

Clara: Für Bewerber heißt das praktisch: Üben, aktiv zuhören und auf neue Infos reagieren, statt ein Skript abzuspulen. Das schadet eh nie.

Lukas: Wechseln wir in den Büroalltag. Viele Betriebe nutzen Microsoft 365, holen aber nur einen Teil raus, weil sich Chats, Mails und Notizen auf viele Orte verteilen. Dazu gibt es einen eintägigen c’t-Workshop, „Microsoft 365 im Griff“, mit der Trainerin Sigrid Hess. Er richtet sich an Teamleitungen, Projektverantwortliche und Multiplikatoren.

Clara: Und was hat das mit KI zu tun? Das klingt nach Ordnerstruktur.

Lukas: Sehr viel, und das ist der spannende Punkt. Laut Artikel liefert KI wie Copilot schlechtere Ergebnisse, wenn die Ablage chaotisch wuchert. Im Workshop strukturieren die Teilnehmenden Kanäle, organisieren Dateiablagen, richten Berechtigungen alltagstauglich ein und üben am Nachmittag Apps wie Planner, Loop und OneNote.

Clara: [laughs] Das ist die ehrlichste Copilot-Botschaft überhaupt: Räum erst auf, dann frag die KI. Ich kenne Teams, wo drei Versionen derselben Präsentation in vier Kanälen liegen. Da findet auch ein Mensch nichts.

Lukas: Eben. Copilot oder andere Assistenten können nur auf das zugreifen, was da ist. Wenn dort Wildwuchs herrscht, bekommst du Wildwuchs als Antwort.

Clara: Und das Schöne daran: Technisches Spezialwissen braucht es nicht, steht da, oder?

Lukas: Genau, von 9 bis 17 Uhr, ohne Spezialwissen. Es geht um Regeln und Standards für die tägliche Zusammenarbeit. Weniger glamourös als Agenten, aber vermutlich wirkungsvoller für viele kleine Teams.

Clara: Sehe ich auch so. Die Grundlagen zuerst. Der Rest ist Zukunftsmusik, wenn die Basis wackelt.

Lukas: Und dann gibt es Zukunftsmusik, die ziemlich laut ist: Shop Agentic. Hier sollen 60 KI-Agenten einen einzigen Webshop betreiben, und der Anspruch ist, den E-Commerce grundlegend umzukrempeln.

Clara: Sechzig Agenten für einen Shop. [pauses] Okay. Und was machen die alle?

Lukas: Das ist ehrlich gesagt aus der Meldung nicht zu erfahren. Wir wissen nur: Die Agenten sind die zentralen Bausteine des Shopbetriebs, und das erklärte Ziel ist der große Umbruch im Onlinehandel.

Clara: Dann ist das für mich im Moment noch Hype-Territorium. Die Zahl 60 klingt beeindruckend, sagt aber nichts über Qualität. Ich würde fragen: Wer haftet, wenn ein Agent falsche Preise setzt oder eine Kundin falsch berät? Und wie viel Aufsicht braucht es?

Lukas: Gute Fragen, die man bei jedem Agentenkonzept stellen sollte. Ich würde es beobachten, aber noch nicht bewerten.

Clara: Genau. Beobachten, nicht bestellen.

Lukas: Dann zur Frage, wo KI eigentlich laufen soll. Das Münchner Unternehmen Fast LTA bringt Silent AI Pro, eine lokale KI-Plattform auf einer Hardware-Appliance für das eigene Rechenzentrum. Es reagiert auf Datenschutz, digitale Souveränität und steigende Cloud-Kosten. Sensible Daten sollen nicht zwingend zu ausländischen Hyperscalern.

Clara: Das Thema höre ich im Mittelstand ständig. Viele wollen KI nutzen, aber Kundendaten oder Konstruktionspläne nicht irgendwo hochladen. Was bekommt man da konkret?

Lukas: Eine Appliance mit vier Höheneinheiten, skalierbar bei Bedarf. Fast LTA verspricht feste, planbare Kosten ohne Tokenlimits, und auf einer Hardware lassen sich getrennte Mandanten betreiben. Laut Anbieter wird sie in Deutschland gefertigt und betreut, inklusive Wartung und Support.

Clara: Die Tokenlimits sind für mich der praktische Punkt. Wer in der Cloud viel nutzt, bekommt manchmal Überraschungen bei der Rechnung. Feste Kosten sind für Geschäftsführer einfach leichter zu planen.

Lukas: Gleichzeitig muss man das Ganze betreiben. Ein eigenes Rechenzentrum oder zumindest ein Serverraum ist Voraussetzung.

Clara: Eben. Für die Zwei-Mann-Agentur ist das nichts. Für einen Mittelständler mit eigener IT und sensiblen Daten kann es aber sehr sinnvoll sein. Zielgruppe also genau abstecken.

Lukas: In dieselbe Richtung geht Dell. Dort wurde die AI Data Platform um einen Unified Semantic Layer, einen Enterprise Knowledge Graph und Knowledge Agents erweitert. Dell sagt: Die größte Hürde für KI in Unternehmen sind verstreute, uneinheitlich strukturierte Daten. Das koste Token, Rechenleistung und Zeit.

Clara: Da bin ich sofort dabei. Das ist das Aufräumthema von vorhin, nur eine Nummer größer. Was macht dieser Semantic Layer genau?

Lukas: Er soll über Regeln, Definitionen und ein Glossar erkennen, dass zum Beispiel „Kunde“ und „Client“ oder „Konto“ und „Account“ dasselbe meinen. Bestehende Ontologien lassen sich importieren. Als Anwendungsfall nennt Dell die Fehlersuche in der Fertigung: Eine ungewöhnliche Sensormessung lässt sich bis zu Maschine, Reparaturhistorie, Lieferantencharge und gefährdeten Aufträgen zurückverfolgen.

Clara: Das klingt nach echtem Nutzen. Wenn ich weiß, welche Charge betroffen ist und welche Aufträge gefährdet sind, spare ich Tage. Aber, und jetzt kommt mein Aber: Das ist eine Plattform für Unternehmen mit großem Datenbestand und Budget.

Lukas: Zumindest ist die Kontrolle vorgesehen. Unternehmen legen für jeden Knowledge Agent fest, auf welche Daten er zugreifen darf, welche Qualitätsanforderungen gelten und wie viel er ausgeben darf. Und Semantic Layer, Knowledge Graph und Agents bleiben wegen der sensiblen Informationen im eigenen Rechenzentrum.

Clara: Ein Ausgabenlimit pro Agent ist übrigens eine schöne Idee. Das beruhigt die Finanzabteilung.

Lukas: Zeitlich ist es noch nicht so weit: Die Kernfunktionen sollen im ersten Halbjahr 2027 erscheinen, einzelne Erweiterungen folgen Ende 2026. Dell nennt aus internen Tests auch Zahlen, im Schnitt rund 3,9-mal schneller als CPU-Systeme, bei einem Data-Mining-Workload bis zum Faktor 20,4.

Clara: Interne Tests, da bleibe ich vorsichtig. Das sind Herstellerzahlen. Wie es im eigenen Betrieb läuft, merkt man erst, wenn man es ausprobiert.

Lukas: Absolut. Noch ein Blick auf den Mittelstand von der Dienstleisterseite: Die Connexta-Gruppe hat ITC Herden aus Renningen aufgenommen, ein Team von 60 Mitarbeitenden mit Expertise in KI, Data-Analytics und Application Operations. Das stärkt Connextas Cluster AI & Data.

Clara: Wieder ein Zusammenschluss. Was steckt dahinter, was Kunden merken?

Lukas: Ziel ist, Daten aus Produktion, Vertrieb und Entwicklung nutzbar zu machen und KI in konkrete Geschäftsautomation zu überführen. ITC Herden bringt Erfahrung im hochautomatisierten 24/7-Betrieb geschäftskritischer Anwendungen mit. Für Bestandskunden kommen Leistungen wie Cybersicherheit, Cloud und Managed Services dazu. Das Unternehmen bleibt eigenständig und wird weiter von Thomas Herden und Ondrej Kracun geführt.

Clara: Und die Gruppe will Champion für den deutschen Mittelstand werden, steht da, oder?

Lukas: Ja, es ist schon der vierte Gruppenbeitritt in diesem Jahr. Spannend fand ich: CEO Jens Stief räumt selbst ein, dass die Gruppe organisatorisch an Grenzen stößt. Deshalb sollen ähnliche Gesellschaften enger zusammenrücken und Kompetenzcluster mit lokaler Kundennähe bilden.

Clara: Das ist ein ehrlicher Satz. Schnell wachsen ist leicht, zusammenwachsen schwer. Für Kunden zählt am Ende, ob sie jemanden mit Ahnung vor Ort haben, nicht die Zahl der Beitritte.

Lukas: Jetzt zu einem ernsten Thema: Deepfakes. Das Bundeskabinett hat am 7. Oktober einen Gesetzentwurf von Justizministerin Stefanie Hubig beschlossen. Er soll Strafbarkeitslücken bei bildbasierter sexualisierter Gewalt schließen. Es gibt einen neuen Straftatbestand für sexualisierte Deepfakes, außerdem sollen Identitätsmissbrauch durch Fakeprofile, GPS-Tracker-Überwachung und digitaler Voyeurismus strafbar sein.

Clara: Und für Betroffene? Das Strafrecht allein hilft ihnen ja im Alltag wenig, wenn das Bild schon kursiert.

Lukas: Deshalb gibt es auch Auskunftsansprüche gegenüber Messengerdiensten, Plattformen und Internetzugangsanbietern, inklusive Klarnamen und Anschrift, auch die IP-Adresse soll zur Identifizierung dienen. Accounts sollen zeitweise gesperrt werden können. Jeweils mit richterlicher Anordnung.

Clara: Gut, dass ein Richter dazwischen ist. Und es betrifft viele. In einer Bitkom-Umfrage gaben etwa 25 Prozent an, schon digitale Gewalt erlebt zu haben, habe ich gelesen.

Lukas: Ja, bei 1.004 Befragten ab 16 Jahren, im April 2026. 80 Prozent forderten außerdem konsequente Strafverfolgung bei der Verbreitung intimer Bilder ohne Zustimmung. Die Hubig-Aussage dazu: Digitale Gewalt müsse genauso ernst genommen werden wie körperliche Gewalt.

Clara: Da stimme ich zu. Aber die Kritik habe ich auch gelesen: Richterbund und Bundesrechtsanwaltskammer zweifeln an der Durchsetzbarkeit.

Lukas: Richtig. Richterbund-Geschäftsführer Sven Rebehn fordert, die Länder müssten die Personalnot der überlasteten Strafjustiz beenden. Das Weizenbaum-Institut wünscht sich mehr Sensibilisierung bei Behörden und spezialisierte Schwerpunktstaatsanwaltschaften. Und die Dunkelfeldstudie „LeSuBiA“ zeigt, dass die meisten Gewalttaten ohnehin selten angezeigt werden.

Clara: Das ist der Punkt: Ein Gesetz ist so gut wie die Leute, die es anwenden. Nach dem Kabinett folgen Bundestag und Bundesrat, Haufe schreibt von Mitte 2027.

Lukas: Genau. Dazu passt eine Folge des c’t-Datenschutz-Podcasts „Auslegungssache“. Holger Bleich, Joerg Heidrich und Tahireh Panahi von der Uni Kassel diskutieren, wie EU und Deutschland auf KI-Fälschungen reagieren. Kritisiert wird die sehr weite Deepfake-Definition der EU-KI-Verordnung.

Clara: Wie weit ist weit?

Lukas: Sie erfasst alle KI-erzeugten Bilder, Töne oder Videos, die realen Personen, Orten oder Ereignissen ähneln, und verlangt dafür keinen Schaden. Joerg Heidrich merkt an, dass nach der aktuellen Definition sogar ein Katzenbild gekennzeichnet werden müsste.

Clara: [laughs] Das Katzenbild-Beispiel zeigt das Problem gut. Wenn alles gekennzeichnet werden muss, achtet irgendwann niemand mehr auf die Kennzeichnung.

Lukas: Panahi schlägt deshalb vor, harmlose synthetische Inhalte und schädliche Deepfakes getrennt zu definieren. Außerdem verbietet die EU ab Dezember KI-Systeme, die sexualisierte Darstellungen realer Personen erzeugen. Panahi wertet das als schnelle Reaktion auf den Grok-Skandal.

Clara: Gibt es Lücken?

Lukas: Gewaltdarstellungen sind nicht erfasst, und eine Ausnahme für Kunst fehlt. Und beim deutschen Entwurf wird kritisiert, dass schon die Herstellung verfälschter sexualisierter Bilder strafbar werden soll. Ein bayerischer Vorschlag über den Bundesrat sieht bis zu fünf Jahre Haft vor. Panahi bevorzugt einen älteren Vorschlag der Grünen, der nur die Verbreitung bestraft.

Clara: Das ist ein echtes Abwägungsthema. Schutz der Betroffenen auf der einen Seite, auf der anderen die Sorge, dass auch ganz normale Nutzer in Strafvorschriften geraten.

Lukas: Ein Detail am Rand, das für Unternehmen wichtig ist: Der Sicherheitsdienstleister Securitas muss in Spanien 100.000 Euro zahlen, weil er Betroffene für Datenschutzrechte an eine kostenpflichtige Hotline verwiesen hat.

Clara: Gut so. Wer Auskunftsrechte erschwert, soll das spüren. Das gilt auch für kleine Firmen: Datenschutzanfragen sollten einfach und kostenlos beantwortbar sein.

Lukas: Dann fasse ich zusammen. Agenten verändern Arbeit offenbar eher in der Art der Aufgaben, wie das Replit-Beispiel zeigt, und Menschen bleiben für Urteil und Entscheidung zentral, auch bei McKinsey. Im Büroalltag zählt zuerst Ordnung, bevor Copilot etwas bringt. Lokale KI und Datenplattformen sprechen Unternehmen an, die Kontrolle und Planbarkeit wollen. Und bei Deepfakes ringt die Politik noch um die richtige Balance.

Clara: Mein Fazit: Alltagstauglich ist, was klein und geordnet anfängt, mit klaren Zuständigkeiten. Bei den großen Versprechen wie den sechzig Agenten warte ich auf Belege. Danke dir, Lukas.

Lukas: Danke dir, Clara, und danke an alle, die zugehört haben. Noch ein Hinweis: Dieser Podcast ist vollständig KI-generiert, und alle Quellen und Hintergründe findet ihr auf unserer Website. Bis zum nächsten Mal.

Clara: Genau, wie gesagt: ein komplett KI-generierter Podcast, die Quellen stehen auf unserer Website. Schaut dort gern nach. Bis bald!