agents IA

Zehnmal so schnell wie Menschen: Mit dieser Geschwindigkeit, so Joseph Valente und Michal Zalewski (Alphabet Security), greifen Agenten auf Unternehmensdaten zu, weshalb ihr ACM-Queue-Artikel die Vertrauensgrenze von der Anwendung auf die einzelne Aktion verschiebt. Eric Schmidt beschreibt im Podcast In Good Company dieselben Objekte schlichter: eine Kette aus Abfrage, Schlussfolgerung, Aktionen und Synthese, wobei sich fast jede berufliche Tätigkeit in verkettete Agenten zerlegen lässt.

Die Geschwindigkeit hinterlässt ein Supervisionsproblem. Rachel Laycock, CTO von Thoughtworks, akzeptiert, dass KI mehr Code produziert, als Menschen vernünftigerweise überprüfen können, und verwirft den obligatorischen Pull Request als Abhilfe. Alexandre Frizzo nennt nach einem Jahr «Claude Code» die Supervision den neuen Engpass. Paula Hingel liest den DORA-2025-Bericht in dieselbe Richtung: Die Adoption korreliert positiv mit dem Durchsatz und negativ mit der Stabilität der Auslieferung.

Als Gegengewicht wird die Eingrenzung des Umfangs vorgeschlagen. Rakesh Gohel trennt, was wahr ist, von dem, was jetzt zählt, und von dem, was als Nächstes zu tun ist, und gibt jedem Aspekt seinen eigenen Graphen. Ina Sebastian, Peter Weill, Thomas Haskamp und Jan vom Brocke ordnen Entscheidungen nach Ambiguität und Risiko: Bei One New Zealand senkte ein Agent, der Marketinganfragen in SQL-Abfragen übersetzt, den dafür aufgewendeten Zeitaufwand um 60%, mit menschlicher Prüfung vor dem Start, während bei jeder Kundenservice-Entscheidung mit Preisbezug ein Mensch im Entscheidungsprozess verbleibt.

Aaron Levie geht am weitesten und behandelt agents IA als die primären Nutzer von Software: Ohne API, CLI oder MCP-Server existiert eine Funktion für sie schlicht nicht.