Jemand macht das wirklich

Ideen wie die aus Teil 1 hatte ich schon einige. Die meisten sind an derselben Stelle gestorben: an der Frage, ob das jemand ernsthaft tut oder ob ich mir da etwas zurechtlege.

Bei dieser hier war es anders, und der Grund dafür ist banal. Ich bin über einen Podcast gestolpert, in dem jemand saß, der genau das seit 2024 macht: eine Agentur in Wien, geführt von einem Menschen, gearbeitet wird von KI-Agenten. Mit Rollen, mit Namen, mit Zuständigkeiten. Kein Konzeptpapier, kein Pitchdeck — laufender Betrieb.

Das war der Moment, in dem aus „wäre interessant" ein „das geht offenbar" wurde.

Und dann habe ich angefangen, ihm zu misstrauen

Ich möchte an dieser Stelle etwas zugeben, das mir im Nachhinein als die wichtigste Entscheidung des ganzen Projekts vorkommt.

In diesem Podcast wurden ungefähr fünfzehn Studien zitiert. Firmen, die KI als Kollegen behandeln, seien bis zu siebenmal erfolgreicher. Sprachmodelle ließen sich traumatisieren und danach therapieren. Ein Trinkgeld im Prompt verbessere die Qualität um acht Prozent. Über die Hälfte des Microsoft-Codes stamme von KI. Modelle würden im Winter faul.

Jede einzelne dieser Zahlen war ein guter Satz. Genau deshalb bin ich stutzig geworden.

Denn ich kenne den Mechanismus: Eine Zahl wird zitiert, weil sie eine These stützt. Wer sie weitergibt, hat die Studie nicht gelesen, sondern das Zitat. Ein paar Runden später ist die Zahl größer, die Institution renommierter und die Einschränkung verschwunden. Das passiert ohne böse Absicht, und es passiert ständig.

Wenn ich also eine Firma auf diese Thesen baue, dann baue ich sie im Zweifel auf eine Kette von Zitaten. Und wenn die Kette bricht, bricht sie nicht sofort, sondern erst dann, wenn Geld drinsteckt.

Also habe ich mir die Studien geholt. Alle. Die Originalarbeiten, nicht die Artikel darüber.

Was ich dabei gelernt habe, bevor ich eine Zeile Code geschrieben hatte

Das hat ein paar Abende gekostet, und es hat sich mehr gelohnt als alles, was ich in dieser Phase sonst getan habe. Nicht, weil die Thesen alle falsch gewesen wären — die meisten waren im Kern richtig. Sondern weil die Richtung fast immer stimmte und die Zahl fast nie.

Ich bin die Liste gerade durchgegangen und schreibe sie auf, sobald ich sie sortiert habe — sie ist unangenehm genug, dass sie es verdient. Die Lehre daraus ist aber jetzt schon grundsätzlicher als jede einzelne Korrektur:

Eine Firma, die auf einer neuen Technologie steht, hat kein Erfahrungswissen. Sie hat keine zwanzig Jahre Praxis, aus denen sie schöpfen kann, keine Kollegen, die das schon dreimal erlebt haben, keine Faustregeln, die sich bewährt haben. Sie hat nur zwei Dinge: das, was Leute behaupten, und das, was jemand sauber gemessen hat.

Das Zweite ist selten und mühsam. Es ist aber auch das Einzige, worauf man etwas stellen kann.

Warum ich das öffentlich mache

Es gibt gerade sehr viele Leute, die etwas mit KI-Agenten bauen. Es gibt auffällig wenige, die zeigen, wie sie dabei denken — welche Annahme sie getroffen haben, worauf sie sich stützen, wo sie sich geirrt haben.

Ich fand die Vorstellung reizvoll, das anders zu machen. Nicht aus Idealismus. Sondern weil ich glaube, dass es der ehrlichste Weg ist, um herauszufinden, ob die Idee trägt: Wenn ich meine Annahmen aufschreibe, bevor ich das Ergebnis kenne, kann ich mir hinterher nicht erzählen, ich hätte es so gemeint.

Das ist der eigentliche Grund für diesen Blog. Er ist kein Marketingkanal, jedenfalls nicht in erster Linie. Er ist ein Laborbuch.

Und ein Laborbuch, in dem nur Erfolge stehen, ist gefälscht.