KI-Agenten auf dem Vormarsch: Wie autonome Systeme Wirtschaft und Bildung verändern - ein Gastbeitrag von Prof. Dr. Doris Weßels

Sie buchen Reisen, schreiben Code, unterstützen Projektleitungen und wirken als neue „Super-Assistenten“ für Studierende: LLM-basierte KI-Agentensysteme haben sich seit 2023/24 von experimentellen Prototypen zu ersten Produktivanwendungen entwickelt. Der folgende Beitrag beleuchtet anhand ausgewählter Spotlights diese Entwicklung in der Dualität von Chancen und Risiken – mit dem Fokus auf Wirtschaft und Bildung.

Was ist eigentlich ein KI-Agent? Eine anschauliche Definition 

Stellen Sie sich einen digitalen Assistenten vor, der für Sie wie ein persönliches Reisebüro agiert und dem Sie nur noch sagen müssen: „Buche mir den günstigsten Flug nach Paris für die nächste Woche, zusätzlich ein Hotel in meiner bevorzugten Hotelkette und 2 Eintrittskarten für den Louvre am Mittwochabend.“ Ihr Assistent kennt Ihr Profil, überlegt sich die notwendigen Schritte selbst, öffnet die Buchungsportale, vergleicht Preise, füllt Formulare aus, bittet ggf. noch um Ihr finales Feedback und Ihre Freigabe und stellt Ihnen am Ende das fertige Ergebnis vor. Genau das ist die Idee eines KI-Agenten.

Etwas nüchterner formuliert es der britische Entwickler Simon Willison: Ein Agent ist ein KI-Sprachmodell, das in einer Schleife Werkzeuge nutzt, um ein Ziel zu erreichen (Hoppenstedt und Herrmann 2026). Die Besonderheit dieser KI-Systeme liegt darin, dass sie Zugriff auf externe Werkzeuge wie Browser, Datenbanken oder E-Mail-Programme haben und mit der Außenwelt auf diese Weise weitgehend selbständig interagieren können. OpenAI beschreibt im August 2025 einen KI-Agenten über drei Bausteine: Er erhält Anweisungen (was er tun soll), Leitplanken (was er nicht tun darf) und Zugriff auf Werkzeuge (was er tun kann), um im Auftrag des Nutzers zu handeln (OpenAI 2025a). Der entscheidende Unterschied zum Chatbot liegt damit im Handeln: Während ein Chatbot vorrangig auf Fragen mit Antworten reagiert, kann ein Agent umfassender agieren, d. h. Schritte planen, Tools auswählen und abhängig von seinem Autonomiegrad und der gewährten Berechtigungen auch Handlungsschritte ausführen.

2024: Agentische Systeme für die „agentic era“ 

Einen wesentlichen Startschuss für die heutige Agentenwelle gab es im Oktober 2024. Anthropic stellte den Modus „Computer Use“ zur Bedienung grafischer Benutzeroberflächen (Anthropic 2024b). Bemerkenswert ist, dass im gleichen Monat bereits über Kontrollmechanismen nachgedacht wurde. So hat das weltweit tätige IT-Marktforschungsunternehmen Gartner damals prognostiziert, dass bis 2028 rund 40 Prozent der CIOs sogenannte Guardian Agents verlangen würden, also Wächter-Agenten, die andere KI-Agenten überwachen (Mitchell 2024). 

Ein wichtiger Meilenstein im Jahr 2024 war die Entwicklung des „Model Context Protocol ( MCP)“ als offener Standard für die Anbindung von Datenquellen und Werkzeugen, vorgestellt von Anthropic am 25. November 2024. Hiermit wurde eine Art „USB-C für KI“ geschaffen (Anthropic 2024a). Aber auch dort zeigten sich gleich gravierende Gefahren in Form neuer Angriffsflächen: Agenten lassen sich über versteckte Anweisungen in E-Mails oder Webseiten manipulieren (Prompt Injection). Als besonders gefährlich gilt die Kombination aus Zugriff auf private Daten, Kontakt zu nicht vertrauenswürdigen Inhalten und der Fähigkeit, Daten nach außen zu senden (Microsoft 2025; Willison 2025).

Positiv überraschte Google zum Jahresende mit seiner Modellfamilie Gemini 2.0, ausdrücklich positioniert als Modell für die „agentic era“ und damit als Grundlage für agentische KI-Systeme, die z. B. selbstständig Aufgaben lösen und auch als Shopping-Agent dienen können sollten (Google 2024). Die Richtung war damit vorgegeben: weg vom antwortenden Chatbot, hin zur handelnden KI.

2025: Agenten erobern Unternehmen und Hörsäle 

Im Jahr 2025 kamen bereits zahlreiche agentische Systeme als Produkte und Unternehmensanwendungen auf den Markt. Anfang des Jahres veröffentlichte OpenAI mit dem Browser-Agenten „Operator“ (OpenAI 2025b) und dem Recherche-Agenten „Deep Research“ (OpenAI 2025c) seine zwei ersten agentischen Produkte. Für den Bildungsbereich habe ich im Januar 2025 mit den „Agentic Learning Workflows“ ein Zukunftsszenario skizziert: Ein KI-Lernagent begleitet Lernende autonom auf ihrem individuellen Lernpfad, analysiert den Wissensstand, gibt Feedback, passt den Schwierigkeitsgrad an und motiviert Lernende auf ihrem Weg der Qualifizierung (Weßels 2025). Dieses Co-Teaching von Mensch und Maschine kann individuelles, adaptives und kontinuierliches Lernen in eine neue Ära führen. Ob dieser KI-gestützte Ansatz den Lernerfolg und die Kompetenzentwicklung nachhaltig fördert, ist aber noch nicht belegt. 

Fast zeitgleich meldeten sich aber auch warnende Stimmen: Forschende um Margaret Mitchell argumentierten im Februar 2025, dass die Risiken mit zunehmender Autonomie eines Systems kontinuierlich wachsen würden. Daher sollten vollständig autonome Agenten aus Sicht der Autorinnen und Autoren gar nicht erst entwickelt werden (Mitchell et al. 2025).

Die KI-Ära hat arbeitsmarktpolitisch von Beginn an für große Unruhe gesorgt. Anthropic-CEO Dario Amodei warnte im Mai 2025, KI könne innerhalb weniger Jahre bis zu 50 Prozent ausgewählter Einsteigerjobs im Bürobereich verdrängen, mit gravierenden Folgen für Berufseinsteigerinnen und Berufseinsteiger (CNN Business 2025). 

Wie radikal manche Manager denken, zeigte sich im August 2025 bei einem CEO-Talk mit Salesforce-Manager Wallner. Seiner Meinung nach könnten künftig rein agentenbasierte Unternehmen mit nur drei Mitarbeitenden ein Milliardengeschäft aufbauen (Kudela 2025). 

Im Gegensatz dazu stand die Haltung der deutschen Bevölkerung. Eine Umfrage des Meinungsforschungsinstituts YouGov im Auftrag der Telekom MMS mit dem Titel „Vertrauen in KI-Agenten: Was Kund*innen wirklich wollen – und was Unternehmen daraus machen sollten“ zeigte sehr deutlich, dass die deutsche Bevölkerung beim Einsatz von KI-Agenten sehr zurückhaltend ist: Während 75 Prozent der befragten deutschen IT-Entscheiderinnen und IT-Entscheider davon ausgingen, dass Kundinnen und Kunden künftig KI-Agenten im Service nutzen, verwendeten im Sommer 2025 nur 39 Prozent der Verbraucherinnen und Verbraucher solche Systeme oder zogen einen derartigen Einsatz in Betracht (Fulde 2025).

Im November zeigte eine weltweite IEEE-Befragung von 400 Technologieverantwortlichen, dass 96 Prozent für 2026 ein weiterhin sehr hohes Tempo bei Innovation, Erprobung und Einführung agentischer KI-Systeme erwarteten (IEEE.org 2025). Zugleich mahnte die Forschung zu Realismus: Der erste direkte Vergleich von 48 menschlichen Fachkräften mit vier Agentensystemen ergab, dass Agenten zwar ca. 90 Prozent schneller und kostengünstiger arbeiten können, bei Qualität, Verlässlichkeit und komplexen, mehrstufigen Aufgaben aber deutliche Defizite und Risiken aufweisen (Wang et al. 2025).

Auch im Bildungsbereich waren weitere KI-induzierte Implikationen spürbar. Im Oktober 2025 illustrierte ein Diskussionspapier des Hochschulforums Digitalisierung, wie das Prüfungswesen immer stärker unter Druck gerät: Wenn Agenten komplette wissenschaftliche Arbeiten erstellen können, so die Schlussfolgerung, müssen Hochschulen den Entstehungsprozess stärker begleiten und bewerten statt nur das fertige Produkt, etwa durch prozessorientierte Prüfungsformate und verbindliche mündliche Verteidigungen (Weßels et al. 2025). 

2026: Der KI-Companion zeigt immer mehr Risiken – und entwickelt sich zur eigenen Entität

Im Januar 2026 zog eine europäische KI-Entwicklung plötzlich viele Blicke auf sich. Der Wiener IT-Experte Peter Steinberger stellte OpenClaw als frei verfügbares Open-Source-Programm („Framework“) vor – als Basis, um eigene persönliche KI-Agenten zu bauen. Das Projekt hieß anfangs Clawdbot, wurde wegen der Namensähnlichkeit zu Claude von Anthropic später in Moltbot umbenannt und heißt heute OpenClaw (Steinberger 2026). Der europäische Brain Drain ließ nicht lange auf sich warten: Peter Steinberger wechselte am 14. Februar direkt zu OpenAI. 

Auf Basis von OpenClaw entwickelte sich ein eigenes AI-Ökosystem, das auch neue Risiken (teil-)autonomer KI-Systeme aufzeigte, aber die Sensibilität für agentische Risiken stieg drastisch im Sommer 2026. Auslöser war eine Mitteilung vom 21. Juli 2026 von OpenAI (OpenAI 2026) über Sicherheitsvorfälle bei Tests von KI-Agentensystemen, die kurz danach auch von Anthropic und Meta in ähnlicher Weise mitgeteilt wurden. Den Umfang des Problems zeigte am 4. August 2026 das britische AI Security Institute (AISI) auf, dessen Bericht (AI Security Institute 2026) zufolge dort bereits am 28. Juli 2026 bei einer Routineprüfung unerlaubte Aktivitäten von KI-Agenten im Internet festgestellt worden seien. Bei 10 von 122 Testläufen führten Agenten insgesamt 19 nicht genehmigte Aktionen gegen reale Personen und Organisationen aus, davon 17 durch Anthropics „Mythos 5“ und zwei durch „GPT-5.6-Sol“ mit deaktivierten Schutzmechanismen. Im schwerwiegendsten Fall versuchte ein Agent sogar mithilfe gefälschter Identitäten und Social Engineering, Schadcode in ein Open-Source-Projekt einzuschleusen, wurde jedoch vom Projektbetreuer gestoppt. Diese Sicherheitsvorfälle haben das Bewusstsein für die Risiken agentischer Systeme und die Relevanz von „Human-in-the-Loop“ weltweit geschärft.

Was aber passiert, wenn zunehmend mehr KI-Agenten miteinander interagieren? Das Red Team von Anthropic hat am 13. August 2026 eine Studie veröffentlicht, die aufzeigt, wie autonome KI-Agenten miteinander kooperieren und welche neuen Risiken dabei entstehen. In bestimmten Szenarien zeigten die Agenten ein gefährliches Sabotage-Verhalten und infizierten konkurrierende KI-Agenten gezielt mit Schadsoftware. Anthropic empfiehlt, geeignete „soziale“ Anreize und Kontrollmechanismen für Multi-KI-Agentensysteme zu schaffen, aber es gibt offene Probleme „in interaction and mechanism design“ (Anthropic 2026), die schnell gelöst werden sollten.

Auch im Bildungsbereich zeigten sich im Jahr 2026 die Chancen wie auch Risiken agentischer Systeme. Im Januar 2026 veröffentlichte ein Team der Tsinghua-Universität in Peking das Konzept MAIC („Massive AI-empowered Course“), das den klassischen Online-Kurs zum interaktiven KI-Klassenzimmer weiterentwickelt: KI-Lehrkräfte, KI-Assistenten und sogar KI-Mitschüler erklären, diskutieren und beantworten Fragen. Die ersten Auswertungen basierten auf mehr als 100.000 Lernaufzeichnungen von mehr als 500 Studierenden. Dieser Ansatz zielt darauf, die Skalierbarkeit von MOOCs mit individueller Betreuung zu verbinden (Yu et al. 2026). 

Ein Paukenschlag folgte im Februar 2026 mit dem KI-Agenten „Einstein“ von Companion, der Vorlesungen anschauen, Texte lesen, Hausarbeiten schreiben, Quizze erledigen, Beiträge in Foren posten und somit praktisch die gesamte Kursarbeit von Studierenden übernehmen konnte. Das KI-System arbeitete direkt innerhalb der Lernplattform Canvas im Auftrag der Studierenden und war schwer zu enttarnen. Es war offenbar eine gezielte Provokation zur Systemkritik, da der Entwickler Advait Paliwal das Tool laut Presseberichten bewusst als „Cheating Tool“ konzipiert hatte, um Diskussionen über das veraltete Bildungssystem und die Rolle von KI in der Zukunft des Lernens anzustoßen (Meyer 2026). „Einstein“ wurde wenige Tage nach dem Launch am 26. Februar 2026 wieder abgeschaltet, allerdings nicht aus ethischen Gründen, sondern wegen einer Markenrechtsverletzung und erfolgreichen Abmahnung durch die Hebräische Universität Jerusalem, Inhaberin des Namensrechts von Albert Einstein. 

Auch in unserem Privatleben und am Arbeitsplatz wird der Einzug der KI-Agenten immer spürbarer. Google kündigte im Mai 2026 „Gemini Spark“ als persönlichen Agenten an und begann mit einer begrenzten Testphase für ausgewählte Usergruppen in den USA (Google 2026). 

Die technologische Weiterentwicklung führt uns immer sichtbarer in die Multi-KI-Agenten-Ära. Im Juni hat das japanische Unternehmen Sakana AI das Multi-KI-Agentensystem „Fugu“ angekündigt, das gleich mehrere KI-Modelle wie ein „Super-Agent“ dynamisch orchestrieren kann und einen weiteren Schub in Richtung der Nutzung von Multi-Agentensystemen verspricht (Tang et al. 2026). 

Wie tief die Technologie inzwischen in die gesellschaftliche Infrastruktur hineinwächst, zeigt schließlich Estland: Als erstes Land will es KI-Agenten eigene ID-Nummern zuweisen – analog zu den eigenen Bürgern, um deren Handlungsspielraum kontrollierbar und nachvollziehbar zu machen (Stan 2026). Damit KI-Agenten sich auch über kostenpflichtige Schnittstellen problemlos bewegen können, hat Cloudflare ein Wallet-System angekündigt, mit dem KI-Agenten für die Nutzung von APIs automatisch zahlen können (Heuer 2026). Damit nicht genug: Der argentinische Minister Federico Sturzenegger hat gegenüber der Frankfurter Allgemeinen Sonntagszeitung (F.A.S. vom 24. Mai 2026) angekündigt, dass Argentinien das Firmenrecht dahingehend ändern wolle, dass reine KI-Unternehmen, die ohne Menschen betrieben werden, als Gesellschaft mit beschränkter Haftung angemeldet werden können. „Wir werden das erste Land sein, das diese Regeln verabschiedet“, wird Sturzenegger zitiert (Fehr 2026). Er erwartet, dass dadurch faszinierende Debatten aufkommen werden – in der Tat, genau das ist zu erwarten.

Fazit: Von der Nutzung eines Werkzeugs zum „Agent Boss“ 

Die chronologische Entwicklung, dargestellt anhand meiner ausgewählten Spotlights, macht deutlich, dass die Entwicklung agentischer KI-Systeme mehr ist als ein kurzfristiger Trend. Sie erscheint aus aktueller Sicht wie eine grundlegende Neuverteilung von Aufgaben zwischen Mensch und Maschine, sehr deutlich sichtbar in der Wirtschaft wie im Bildungsbereich. Die Potenziale wirken im Hinblick auf die nahezu täglichen Pressemitteilungen aus den weltweiten KI-Forschungslaboratorien faszinierend: Hohe Innovationsrate bei der Entwicklung von Behandlungsmethoden in der Medizin und bei Arzneimitteln in der Pharmazie, neue Durchbrüche bei bisher ungelösten Fragen in der Mathematik, hohe Effizienzsteigerungen in den Unternehmen und bisher ungekannte Möglichkeiten der individualisierten und selbstbestimmten Bildung. Aber die Kehrseite der Medaille spiegelt leider auch eine sehr lange Liste an Risiken wider, darunter gravierende Verschiebungen im Arbeitsmarkt, sicherheitspolitische Risiken durch Cyberangriffe, Umweltbelastungen, Kontrollverluste in Verbindung mit Haftungsfragen und auch geopolitische Risiken und Abhängigkeiten von Monopolisten zu Lasten der angestrebten digitalen Souveränität. Der Historiker und Bestseller-Autor Yuval Noah Harari hat schon 2024 explizit darauf hingewiesen, dass wir KI nicht auf ein Werkzeug reduzieren sollten. Diese Technologie entwickle sich zu einem Akteur und sei in der Lage, uns über die Generierung neuer Texte, Bilder, Videos bis hin zu militärischen Strategien und Finanzinstrumenten auch neue Risiken zu bescheren und zu manipulieren (Matthes 2024). 

Gerade im Bildungsbereich besteht die Gefahr, dass neben einer Flut an minderwertigen KI-Inhalten („AI Slop“) auch eine Auslagerung eigener Denk- und Lernprozesse droht und die intellektuelle Souveränität gefährdet, so der deutsche Wissenschaftsrat (Wissenschaftsrat 2026). Hinzu kommt die Geschwindigkeit der technologischen Entwicklung, die eine kontinuierliche Qualifizierung der Lehrkräfte nach sich ziehen müsste, was uns leider bis heute in Deutschland nicht gelungen ist. Aber in der vermeintlichen Krise liegt auch eine Chance: Generative KI macht bestehende Defizite und Reformbedarfe im Bildungsbereich sehr deutlich sichtbar, kann in dem Zuge auch als Katalysator für grundlegende Veränderungen dienen und zu einem New-Skilling führen (Weßels und Maibaum 2026). Um die Potenziale zu heben, dürfen wir KI nicht nur beobachten oder defensiv regulieren, sondern sollten innovative Lehr- und Prüfungsformen für eine zeitgemäße Bildung entwickeln und experimentierfreudiger sein als zuvor.

Für die Zukunft wird aber nach meiner Überzeugung eine neue menschliche Kompetenz von besonderer Bedeutung sein: die Fähigkeit, KI-Agenten verantwortungsvoll zu führen, ihnen einen Handlungsrahmen vorzugeben, sie zu überwachen und zu steuern, ohne die eigene Gestaltungs- und Steuerungshoheit abzugeben. Diese „AI Leadership“ wird aus meiner Sicht zur zentralen Zukunftskompetenz im agentischen Zeitalter (Weßels 2026). Oder, zugespitzt formuliert: (Fehr 2026)

Hinweis zur Erstellung: Dieser Beitrag wurde mit Unterstützung des KI-Agentensystems Claude (auf Basis von Fable 5) von Anthropic erstellt. Die inhaltliche Konzeption und redaktionelle Verantwortung liegt bei Prof. Dr. Doris Weßels. 

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