Vor einigen Monaten erforderte der Bau eines Bots technisches Fachwissen, API-Kenntnisse und ein gutes Maß an Hartnäckigkeit.

Heute? n8n Make.com Langflow LangDock Zapier Canvas OpenAI Workflows Microsoft Copilot Studio ... und jede Woche kommt ein weiteres Tool auf den Markt. Jedes davon senkt die Schwelle für die Erstellung hochleistungsfähiger Agenten. Die meisten modernen IT-Teams – und zunehmend auch nicht-technische Teams – können: einen Workflow-Agenten eine Automatisierungspipeline einen mehrstufigen Entscheidungs-Agenten ... in weniger als einem Nachmittag zusammenstellen. Die Technologie ist nicht länger die Barriere/wird nicht mehr lange die Barriere sein.

Die meisten CIOs und CTOs, die wir treffen, erzählen eine ähnliche Geschichte:

'Wir können das alles bauen. Was wir nicht einfach hinbekommen, ist, Tausende von Menschen dazu zu bringen, ihre Arbeitsweise zu ändern.'

Dies ist das fehlende Bindeglied. Technische Fähigkeiten allein reichen nicht aus. Organisationen benötigen zusätzlich:

• Befähigungsprogramme (Enablement programs)

• Lernpfade (Learning pathways)

• Governance ohne Bürokratie

• Entscheidungsrechte für Agenten vs. Menschen

• Transparenz darüber, wer was macht

• Klarheit darüber, welche Aufgaben 'menschlich', 'hybrid' oder 'KI-priorisiert' ('AI-first') sind

Ohne dies landen Teams in dem, was ich 'Agent Chaos' nenne: Dutzende von Hobby-Agenten, sich überschneidende Automatisierungen, keine gemeinsamen Regeln und keine Klarheit."

(A) Große, unternehmensweite Agenten-Adoption

Diese Agenten können materiell beeinflussen:

• Wertschöpfungsketten

• Geschäftsmodelle

• Kundenerlebnis

• Betriebliche Effizienz

Dies erfordert organisationale Architektur, nicht nur Tools.

(B) Breite Basis-Adoption ('Jeder baut seinen eigenen Agenten')

Sehr wirkungsvoll – aber nur, wenn es Folgendes gibt:

• Klarheit über Verantwortlichkeiten

• Gemeinsame Arbeitsweisen (shared ways of working)

• Integrationsregeln

• Aufsicht, ohne Innovation zu ersticken

Fast jedes Unternehmen, mit dem wir zusammenarbeiten – ob groß oder mittelständisch – benötigt letztendlich eines dieser Modelle:

• Ein internes Enablement-Team für hybride Teams, oder

• Eine unterstützende Beratungsfirma oder Agentur, oder

• Ein gemischtes Modell

... bis ihre Belegschaft mit den richtigen Bot-Build-Tools und Lernprogrammen ausgestattet ist, um ihre eigenen Agenten zu bauen. In einer idealen Welt ist jeder Mitarbeiter in der Lage, seine eigene Unterstützung aufzubauen, und das Team verfügt über das Wissen und die Team-Management-Tools, um die Mensch/KI-Kollaboration in Bezug auf Rollen und Workflows zu managen.

Das Muster ist immer dasselbe:

1. Schritt 1: KI-Anwendungsfälle entdecken

2. Schritt 2: 1–3 Agenten bauen, um Experimente, Lernen und Adoption voranzutreiben

3. Schritt 3: Auf die Reibung im menschlichen Team stoßen

4. Schritt 4: Erkennen, dass Rollen und Verantwortlichkeiten sich entwickeln müssen

5. Schritt 5: Mit dem Design hybrider Teams beginnen

Das Design hybrider Teams – nicht das Agenten-Design – bestimmt, ob KI Folgendes liefert:

• ⬇ Arbeitslast

• ⬆ Effizienz

• ⬆ Resilienz

• ⬆ Performance

• ⬆ Wohlbefinden (well-being)

In dem Moment, in dem KI reale Workflows berührt, muss die Arbeit reorganisiert werden – Verantwortlichkeiten, Arbeitslasten, Übergaben (handovers), Feedbackschleifen und Erwartungen.

Hier wurde teamdecoder geboren (und liegt immer noch der Fokus): kontinuierliche Unterstützung von Teams bei der Entwicklung von Rollen, Verantwortlichkeiten, Workloads und der KI-Kollaboration.