Ich fange jeden Workshop mit derselben Ansage an: Ich zeige Dir, wie ein agentisches System mir im unternehmerischen Alltag echte Arbeit abnimmt. Und bewusst nicht, wie man so etwas in zwei Stunden von Null zusammenstöpselt. Mir geht es darum, dass Du erst einmal siehst, dass es funktioniert — und wie. Den Rest baust Du danach selbst. Am 8. Juli war es wieder so weit, inzwischen zum achten Mal, und jede Iteration hat sich spürbar verändert, weil sich in diesem Feld alle vier Wochen wieder etwas verschiebt. Hier ist die komplette Aufzeichnung.

Als Werkstück hatte ich einen erfundenen Mittelständler dabei: die Duisburger Wassertechnik, sechzig Mitarbeitende, ein Fuhrpark aus LKW. Ich spiele Markus, einen der beiden Geschäftsführer. Auf dem Tisch liegt eine ganz normale BWA — handgepflegt, mit allen Macken: derselbe Großkunde mal ausgeschrieben, mal als Kürzel, ein Wartungslog für die LKW, eine Personalliste, sogar die Geburtstage. Genau das Material, mit dem Du jeden Tag arbeitest. Zum Aufwärmen ziehe ich die BWA in den Browser-Chat und frage nach den drei wichtigsten Kennzahlen. Ein paar Sekunden später steht die Antwort. Und trotzdem ist der Gewinn klein — weil ich danach zwischen Chatfenster und echter Welt hin- und herkopiere. Genau daran ist Chat GPT bei den meisten von uns hängengeblieben.

Dann die erste echte Aufgabe. Ich sage: „Pflege bitte meine Wartungsbelege ein." Zehn Rechnungen liegen seit Mai im Eingang, ADAC, Carglas, eine davon über die Kaskoversicherung ohne Selbstbeteiligung. Der Agent liest zuerst die Kontextdatei meiner Werkbank, findet darin den passenden Ablauf, öffnet dessen Beschreibung und arbeitet ihn ab: Fahrzeug übers Kennzeichen zuordnen, den Stillstand selbst aus den Daten rechnen, alles ins Excel eintragen. Fünf Minuten. Wofür ich eine gute halbe Stunde gebraucht hätte — und wahrscheinlich hätte ich es aus Unlust weiter liegen lassen, deshalb lagen die Belege ja noch da. Er hat sie nicht nur eingetragen, sondern den Eingangsordner leergeräumt, jede Rechnung sauber benannt und abgelegt. Und die fünf Minuten musste ich nicht daneben sitzen. Ich konnte in der Zeit mit den Leuten reden.

Der Punkt, der mir dabei am wichtigsten ist: Diese ganze Automatisierung ist eine Textdatei. Kein Automatisierungstool, kein IT-Dienstleister, dem ich fünftausend Euro für den Prozess und tausend für jede spätere Änderung überweise. Fällt mir ein Fehler in der Zuordnung auf, sage ich es dem Agenten und bitte ihn, es sich für nächste Mal zu merken — dann schreibt er seine eigene Ablaufbeschreibung um. Ich habe meine Automatisierung ohne Software gelöst und kann sie weiterentwickeln, ohne zu programmieren. Das Wissen dahinter sind Textdateien auf meinem eigenen Speicher. Die gehören mir, die kann mir keiner wegnehmen, und meine Abhängigkeit von Softwareanbietern wird kleiner. Es bleibt eine Abhängigkeit übrig, nämlich die zu einem Modellanbieter — aber die ist für mich inzwischen wie Strom. Ich nutze ihn, und wenn mir einer nicht passt, nehme ich einen anderen. Meine erste Experimente laufen schon mit einem freien Modell bei einem europäischen Hoster.

Die zweite Aufgabe geht an eine Rolle statt an einen Ablauf: „Hey Einkäufer, ich habe drei Angebote für einen Wartungsvertrag bekommen, vergleich die mal." Drei Angebote, jedes verschleiert auf seine eigene Art, wo die Kosten wirklich liegen — der eine mit Pauschale inklusive Störungseinsatz, der andere scheinbar günstiger, aber mit 85 Euro die Stunde obendrauf. Der Agent zieht sie auf eine Vergleichstabelle, prüft sie gegen meine Einkaufskriterien, gibt eine Empfehlung und benennt den einen offenen Punkt: Die automatische Verlängerung widerspricht unserer Einkaufsregel. Der „Einkäufer" ist dabei nichts weiter als eine Textdatei in der Werkbank, die eine Identität beschreibt — ein Einkäufer mit fünfzehn Jahren Erfahrung im technischen Mittelstand trifft eine bessere Entscheidung als der Durchschnitt. In der ersten Demo hat der Agent sortiert, hier hat er geurteilt. Und das ist genau die Grenze, die mir wichtig ist: Ich will kein System, das für mich entscheidet. Ich will eines, das mich schneller zu einer besseren eigenen Entscheidung bringt.

Damit das trägt, brauchen die Abläufe eingebaute Kontrolle. Jeder wichtige Schritt wird von einem frischen Agenten gegengelesen, der das Ergebnis noch nicht kennt — Vier-Augen-Prinzip, nur eben auf Knopfdruck. So arbeiten wir Menschen ja auch: erst machen, dann prüfen. Das kostet den Ablauf zwei Minuten mehr, und dafür stimmt am Ende, was rauskommt. Wer den Agenten einfach drauflosrennen lässt, ohne so einen geprüften Ablauf, bekommt die kleinen, subtilen Fehler, über die zu Recht alle klagen.

Die dritte Aufgabe habe ich einfach diktiert: „Wesel hat reklamiert, es gibt seit gestern eine Trübung am Standort Industriegebiet Ost. Mach mir bitte ein Reklamationsbriefing." Aus diesen zwei Sätzen hat der Agent alles zusammengetragen — die betroffene Anlage, den Ansprechpartner, den Kundenkontext: einer unserer wichtigsten Kunden, Vertragsende in weniger als vier Wochen, Verlängerung noch offen. Und dann kam der Moment, für den ich diese Workshops mache. Ohne dass ich danach gefragt hatte, ist ihm aufgefallen, dass im Anlagenwartungslog steht, dass im März an genau dieser Anlage sämtliche Filtermodule getauscht werden mussten. Er hat das mit der Reklamation verknüpft, eine Arbeitshypothese gebaut und mir geraten, den Kunden sofort proaktiv anzurufen statt auf das nächste Wartungsfenster zu warten. Diesen Zusammenhang hätte ich womöglich selbst nicht auf dem Schirm gehabt. Dass zwischendrin eine fehlende Programmbibliothek den Ablauf ausbremste und der Agent sie einfach selbst nachinstallierte, war fast nur noch Beiwerk — live mit Agenten zu arbeiten ist immer ein bisschen wie eine bunte Tüte Bonbons.

Drei Aufgaben, drei fertige Ergebnisse — und dahinter liegen fünf Textdateien in einem Ordner, die ich nicht einmal selbst geschrieben habe. Der Agent hat sie für mich geschrieben, weil ich mich von ihm habe interviewen lassen. Fast schon ironisch: Jahrelang sollten wir weg von unseren Excel-Listen, hin zu immer mehr Spezialsoftware. Jetzt sind die Unternehmen im Vorteil, die ihre Daten noch selbst in der Hand haben — denn genau darauf setzt man so ein System einfach oben drauf. Wenn Du nur eine Sache aus den zwei Stunden mitnimmst, dann diese: Ich bin weg vom Tippen und hin zum Diktieren — das ist die stärkste Empfehlung, die ich habe. Wir sprechen um ein Vielfaches schneller, als wir tippen, die Hände sind frei, und weil wir beim Sprechen nicht am Text sparen, bekommt der Agent mehr Kontext — und liefert besser. Und der eigentliche Hebel liegt noch dahinter: Jede Korrektur, die Du gibst, nimmt das System mit. Bei meinen Handouts habe ich anfangs bei jedem einzelnen das Layout bemängelt; irgendwann fiel dem System selbst auf, dass etwas Grundlegendes nicht stimmte, und baute es um. Heute korrigiere ich am Layout gar nichts mehr. Das ist Zinseszins auf die Art, wie Du arbeitest — ein Schneeball, der nach ein paar Monaten nicht mehr aufzuhalten ist. Aus einem Menschen, der ständig Chat GPT nachbessert, wird einer, der einem System Feedback gibt, das mit jeder Rückmeldung besser wird.

Und dann?

Wenn der Gedanke nach dem Workshop nicht loslässt — gut. Das ist der Punkt.

Der nächste Schritt ist eine eigene Werkbank. Die Werkbank-Tutorials zeigen Dir Schritt für Schritt, wie Du sie aufbaust — kein Wizard, keine Plattform, ein paar Prompts und etwas Zeit.

In der Insider-Community teile ich regelmäßig, wie ich täglich mit meinen Agenten arbeite — echte Arbeit, mit Sackgassen und Durchbrüchen, dazu eine WhatsApp-Gruppe, in der ich mit drin bin. Und wenn Du tiefer willst: In der KI-Werkstatt bauen wir Deine Werkbank gemeinsam an einem Tag auf, bis Dein eigenes System steht. Am Ende steht nicht Verständnis, sondern eine andere Art zu arbeiten. Schreib mir, wenn Du Fragen hast.

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Jakob 🙏

Signatur von Jakob Holderbaum