Monatlicher KI-Denkraum
Wenn Fachbereiche selbst bauen und Agenten produktiv laufen, wer sorgt dann für Prüfung, Regeln und Richtung? Diese Ausgabe zeigt, mit welchen Schichten, Stufen und Rollen Unternehmen den Selbstbau absichern und welche Signale Führungskräfte jetzt kennen sollten.
6 Gespräche ergänzt · keines entfernt
4 unverändert · 5 bestätigt · 1 geschärft
Bei KPMG wollen Mitarbeitende rund 4.000 selbst gebaute Agenten einführen, und Kelle Fontenot legt vor jedem Rollout eine Prüfliste an: keine Dubletten, korrekte Datenreferenzen, richtige Sicherheitsprotokolle und Laufzeitumgebungen, keine Folgen für vor- und nachgelagerte Systeme.
Aussage ansehen →Das Conference Board zeigt die Reihenfolge von zeitweise 40 bis 50 KI-Anwendungen hin zur gezielten Reduktion mit Schulung. Kelle Fontenot (KPMG, dieselbe Person wie in D2606-030) zeigt mit drei Rollouts binnen rund 18 Monaten, was ohne Takt passiert: Tool-Verwirrung, weil keine Einführung ihren Zielzustand erreicht. Indeed widerspricht teilweise, dort arbeitet über die Hälfte der Teams mit drei oder mehr Coding-Tools, und die Schulung ist bewusst unabhängig vom einzelnen KI-Tool angelegt.
Aussage ansehen →Nach Leanne Allen setzt KPMG typischerweise einen AI Engineer neben eine Person aus dem Fachbereich, weil Menschen, die eine Aufgabe seit Jahren machen, ihren Prozess allein kaum neu entwerfen können und erst das Wechselspiel beider die Automatisierungsraten hochtreibt.
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Bei KPMG prüft ein Agent jede Presseerklärung der Unternehmenskommunikation darauf, ob sie eine Geschichte erzählt, Führungskräfte erhalten zusätzlich die Rückmeldung eines Agenten, und Leanne Allen nutzt ChatGPT gezielt als Sparringspartner, der ihre eigene Denkweise herausfordert (beide Folgen stammen von KPMG).
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Indeed misst die Wirkung der KI-Coding-Tools über Systemdaten statt über die Nutzungsquote und sieht bei 40 bis 50 Prozent mehr Diffs je Entwickler im Jahresvergleich den Engpass in die Codeprüfung wandern, weil mehr Merge Requests geöffnet als aufgelöst werden.
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Maureen Davenport (KPMG) hält Schreibfähigkeit und Berufsjahre bei Einstellungen in der Kommunikation nur noch für Grundvoraussetzung und erwartet, dass Berufseinsteigende deutlich höherwertige Arbeit übernehmen und die KI-Tools beherrschen müssen, um schon in der Einstiegsrolle Urteilsvermögen anzuwenden.
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Unverändert, dieselben fünf Podcastfolgen in derselben Reihenfolge wie in Fassung 1.
Verglichen mit V1 · 03.08.2026. Die Änderungen sind in der vorliegenden Ausgabe dokumentiert; die vollständige Vorfassung liegt nicht vor.
Der Kuratorentisch
Ausgewählte Gespräche als Einstieg – mit Einordnung und den wichtigsten Erkenntnissen.
Transformation orchestrieren
Miro zeigt, dass KI-Transformation aus der People-Funktion heraus getrieben werden kann: nicht-technische Rollen bauen eigene Workflows, und ein Stufenmodell koppelt KI-Kompetenz fest an Rolle und Senioritätsgrad. Aus dem Appell wird ein verbindlicher Erwartungsrahmen.
Befähigung in der Breite
Befähigung skaliert nicht über Kurskataloge, sondern über kuratierte Lernreisen und eine gemeinsam gesteuerte Einheit aus IT und HR. Wer Tausende Mitarbeitende mitnehmen will, investiert in die träge Mitte statt in die ohnehin begeisterte Avantgarde.
Change verankern
Kernthese: Transformationen scheitern nicht an der Technik, sondern an nicht wahrgenommener Führungsverantwortung und ignoriertem mittlerem Management. Wer KI-Piloten in den Regelbetrieb bringen will, entscheidet genau hier über Durchbruch oder Abbruch.
Arbeit und Führung 2030
Die Einführung von KI-Tools ist noch keine Veränderung, solange Prozesse und Rollen unangetastet bleiben. Entscheidend ist, Führungskräfte vor der Belegschaft zu befähigen, sonst kippt Adoption in Wissensrückhaltung.
Agentische Praxis
mobile.de zeigt, dass agentische Entwicklung im gewachsenen Bestandsteam kein Tool-Kauf ist, sondern eine Verlagerung der Arbeit an die Ränder: Spezifikation und Kontext vorne, menschlicher Review hinten. Genau dieser Review wird zum neuen Engpass und damit zur Führungsentscheidung.
Was sich wiederholt
Verdichtet aus den Gesprächen dieser Ausgabe. Öffne eine Aussage, um die Einordnung und die belegenden Podcastfolgen zu lesen.
Parloa prüft mit einer deterministischen Policy-Engine vor jedem Tool-Call, ob vorgelagerte Tools gelaufen sind, damit die Bestätigungs-SMS erst nach der erfolgten Reservierung abgeht.
Upvest bindet interne Coding- und Knowledge-Agenten per Impersonation an Identität und Rechte der jeweils nutzenden Person, und bei Seibert Media hat jeder Specialist-Agent nur die nötigen Credentials.
tk accelis skalierte Smart Order erst mit einer deterministischen Suche, die unsinnige Materialkombinationen herausfiltert; ABN AMRO setzt bei Voicebots getestete Input- und Output-Filter gegen Prompt Injection ein.
Belegt in diesen Gesprächen
Parloa investiert in das Harness um das Modell statt in eigenes Finetuning und verweist auf eine Meta-Studie, nach der ein anderes Harness bei gleichem Modell sechsfach bessere Agenten-Performance liefern kann.
mobile.de indiziert die gesamte Codebase in einer Vektordatenbank, stellt sie über MCP als Kontext für Claude Code bereit und hat ein eigenes Skills-Repository an alle 300 Engineers ausgerollt.
Stefan Kemp (adesso) hält das Modell für austauschbar, wenn der Harness Tools, Kontext und Agent-Loop steuert; Jörn Ossowski (tk accelis) sieht in Gedächtnis, Kontext und Tool-Zugriff der Agenten den Grund, dass KI-Coding trägt.
Belegt in diesen Gesprächen
FINN hat die Zahl der Mitarbeitenden, die interne Tools bauen, von rund 60 auf über 250 erhöht; Plattform Engineers sichern das mit Templates, Guardrails, CI/CD-Checks und Security Scans ab.
In der Constellation Gruppe bauten 25 Nicht-Programmierende in anderthalb Tagen Prototypen mit Claude Code, und die IT prüft jeden davon aus DSGVO-Sicht, bevor er produktiv gehen darf.
Bei Kantar durchläuft jeder dezentral gebaute Agent, den mehrere Personen nutzen, in der Agent Factory eine Prüfung von IP, Governance und Qualität, bevor er unternehmensweit ausgerollt wird.
Belegt in diesen Gesprächen
Das Conference Board hatte zeitweise 40 bis 50 KI-Anwendungen im Einsatz, reduziert jetzt auf die wenigen nützlichsten und schult das Team darauf; André Neubauer (CTPO bei Trusted Shops) konsolidiert nach breitem Ausprobieren Richtung Claude.
KPMG rollte Microsoft Copilot an alle Mitarbeitenden in den USA aus, sechs bis acht Monate später Google Gemini, danach kam der Anthropic-Deal; Kelle Fontenot nennt die Folge Tool-Verwirrung und plant einen digitalen Concierge als einzige Oberfläche.
Die Haufe Group plant KI-Ankündigungen von IT, HR und Corporate Communication in einem Launch-Kalender drei Monate im Voraus; LeverX empfiehlt ein Change Advisory Board, das entscheidet, wann welches Projekt startet.
Belegt in diesen Gesprächen
Bei Control Expert sitzen Sachverständige und Data Scientists auf einer Etage und verbessern die KI-Schadensbewertung im direkten Austausch, was Christian Temath (KI.NRW) als Grund für die Skalierung nennt.
Smart Order bei tk accelis scheiterte zunächst, als die IT die fertige Lösung hinstellte, und kam erst voran, als ein Business-Sponsor eigene Leute für das Vorhaben abstellte.
Die Haufe Group hat IT und HR zu Corporate Services zusammengelegt; für KI-Kompetenz arbeitet je eine verantwortliche Person aus IT und HR gemeinsam an Roadmap, Kennzahlen und Maßnahmen.
Belegt in diesen Gesprächen
Die niedersächsische Kultusministerin Julia Willie Hamburg gibt fertige Reden in ein KI-Tool und holt Feedback zu Argumentationsstruktur und Verständlichkeit, die Ideen entwickelt sie weiterhin selbst.
Ethan Mollick (Wharton School) empfiehlt, fertige Texte von KI-Personas lesen zu lassen, etwa von einem fachfremden Leser oder einem Kritiker, der auf Social Media nach Fehlern sucht, um Feedback aus mehreren Perspektiven zu bekommen.
Der Group AI Officer der Erste Group bittet ChatGPT oder Copilot Chat ausdrücklich, eine eigene Idee zu challengen und Blind Spots aufzuzeigen, und Stefan Dietz lässt die KI als kritischen Startup-Investor eine Geschäftsidee durchleuchten.
Belegt in diesen Gesprächen
tk accelis startet in jedem neuen Bereich mit niedriger Automatisierungsquote, wertet Korrekturen und Ablehnungsgründe strukturiert aus und erreicht bei strukturierten Belegen über 70 Prozent Automatisierung.
Seibert Media misst den Agentenbetrieb im IT-Support über 30 Tage mit 29 Prozent Automatisierungsrate und einem Prozent Fehlerquote und führt die 26 Prozent Fälle mit Rückfragen als Backlog für die nächste Automatisierungsstufe.
Bei einem Mittelständler, dessen Vertrieb Scalantec automatisierte, nahm der Eigentümer über rund ein Jahr zuerst die leistungsschwächsten Vertriebsmitarbeitenden heraus und entschied erst, als Erstmeetings, Antwortraten und Deals mithielten.
Belegt in diesen Gesprächen
Andreas Stryz (FINN) rechnet vor, dass früher 10 Initiativen pro Jahr einen Treffer brachten und heute 100 Initiativen potenziell 10 Treffer und 90 unbrauchbare Projekte ergeben, und macht die Hit Ratio zur gemeinsamen Kennzahl seiner Teams.
Bei mobile.de schreiben Engineers mit Claude Code kaum noch selbst Quellcode, CTO David Gebhardt sieht den zusätzlichen Aufwand in der Spezifikation vor der Umsetzung und im Review des Pull Requests.
Sebastian Heide-Meyer zu Erpen und André Neubauer werten im HMZE-Podcast Big-Tech-Berichte aus: Spotify meldet 93 Prozent mehr Pull Requests, der CFO von Uber sieht öffentlich keine direkte Verbindung zu Geschäftsmetriken.
Belegt in diesen Gesprächen
In der GPRA-YP-Studie mit 107 Befragten geben 21 Prozent der jungen PR-Beratenden an, früher in Ideen und Konzepte eingebunden zu werden, und 20 Prozent übernehmen mehr Qualitätssicherung und Überarbeitung.
Sinead Bovell beschreibt am Beispiel einer Anwaltskanzlei, wie KI-Agenten den Paralegal-Pfad erodieren und ein Pfad als Agent-Director entsteht, und rät Führungskräften, Junior-Stellen umzubauen statt sie über Einstellungsstopps auszudünnen.
Bei Soundstripe schreiben Agenten den gesamten Code, CTO Trevor Hinesley sieht dafür neue Pflichten wie Akzeptanzkriterien und Harness-Wartung und erwartet, dass Junioren früher Systemverantwortung übernehmen müssen.
Belegt in diesen Gesprächen
Csaba Tamas (Parloa) stellt einem code-bauenden Agenten einen kritisierenden Agenten gegenüber, weil Coding-Agenten im Zweifel den Unit-Test an die falsche Logik anpassen, statt den Fehler zu finden.
Bei EnBW löst der Sprecher aus Claude Code heraus eine Code-Review durch das Codex-Modell von OpenAI aus und fordert mindestens eine zweite Instanz im Loop, einen zweiten Menschen oder ein zweites Modell.
Bei mobile.de ist KI-generierter Code oft schon von einer zweiten KI vorgereviewt, bevor ein Mensch den Pull Request prüft, und CTO David Gebhardt sorgt sich, dass der Mensch dann nur noch einen Knopf in GitHub klickt.
Belegt in diesen Gesprächen
Der vollständige Bestand
59 Gespräche, vom jüngsten zum ältesten geordnet.
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