Nicht jeder Agent ist ein Agent: Was wir vom KI.Forum.NRW 2026 mitnehmen

Recap vom KI.Forum.NRW 2026: Warum KI-Agenten ganz unterschiedlich verstanden werden und was Unternehmen daraus für Wissen, Governance und Lernen ableiten können.

Von Martin Salwiczek · 2026-09-22

Kurz nach Programmbeginn im Kölner Confex hat der halbe Saal das Handy in der Hand. Moderatorin Alexa von Busse fragt per Slido, ob die Anwesenden schon KI-Agenten im Einsatz haben. Direkt hinterher schiebt sie: Copilot zählt nicht. Das Ergebnis ist knapp. Vorn liegt „Nein, noch nicht“, dicht dahinter „Ja, mindestens ein Agent im produktiven Einsatz“.

Damit war das Motiv des Tages gesetzt, bevor der erste Vortrag begann. Alle reden über Agenten. Aber sie meinen sehr Unterschiedliches, und sie stehen an sehr unterschiedlichen Punkten. Die Jahrestagung von KI.NRW lief unter der Überschrift „Unternehmertum im Kosmos der KI-Agenten“. Für uns war genau das die spannende Frage: Welche Einblicke in agentische KI bekommen wir, von der Forschung bis zum Schraubenhandel?

Ein Einstieg, der hängen bleibt

Bevor es um Technik ging, sprach Michaela Benthaus. Die Raumfahrtingenieurin der ESA ist seit einem Mountainbike-Unfall querschnittsgelähmt und flog im Dezember 2025 als erste Rollstuhlfahrerin ins All. Sie erzählte von Parabelflügen, bei denen sie testete, ob sie sich in 20 Sekunden Schwerelosigkeit ohne Kontrolle über die Beine anschnallen kann. Sie erzählte von zwei Wochen in einem fensterlosen Habitat. Und sie beschrieb ihre Mission ausdrücklich als Teamsport. Mit KI hatte das nichts zu tun. Mit der Frage, wie man sich in unbekanntes Terrain vorwagt, sehr viel.

Was ist eigentlich ein Agent?

Die Spannbreite war enorm. Bei Carglass® Germany reicht der Agentenbestand laut Julia Piskurek, Senior Expert Innovation, bis zur privaten Lotto-Vorhersage. Sie findet das in Ordnung, solange es ein Einstieg ins Thema ist.

Bei sipgate laufen dagegen sogenannte Agent Loops, erzählte Mitgründer Bastian Wilhelms. Das sind Systeme, die ständig neue Informationen verarbeiten und von sich aus überlegen, womit sie ein Team überraschen könnten.

Sebastian Schoenen, Director Innovation & Technology bei ControlExpert und Leiter des Data & AI Center of Excellence der Solvd Group, stellte eine ganze Agenten-Fabrik für das Schadenmanagement vor. Sie bearbeitet Fälle eigenständig und gibt etwa Personenschäden bewusst an Sachbearbeiter ab.

Prof. Dr. Christian Hürter, CIO der DEUTZ AG, rechnete trocken vor: Wer 15 Agenten Code schreiben lässt, braucht fünf, die kontrollieren.

Auffällig war, wie vorsichtig gerade die Fortgeschrittenen mit Begriffen umgingen. Wilhelms wollte nicht von KI-Mitarbeitenden sprechen, weil die Agenten in Arbeitsprozesse eingebaut sind und keine Person ersetzen. Kevin Jostmeyer-Zelles lehnte das Etikett „AI native“ für sein Unternehmen ab. Man sei einfach durch und durch datengetrieben.

Ziele vorgeben statt Arbeitsschritte

Schoenen beschrieb den Ansatz seines Hauses mit dem Bild eines Ruderachters. Der Steuermann gibt Richtung und Takt vor, rudert aber nicht selbst. Die Agenten bekommen Ziele und Kennzahlen: Kosten, Kundenzufriedenheit, Tempo. Der Weg dahin bleibt ihnen überlassen, innerhalb eines klar gezogenen Zauns. Jede Entscheidung wird protokolliert.

Er war dabei erfrischend nüchtern. Die Modelle schaffen immer längere Expertenaufgaben, aber oft nur mit einer Trefferquote wie beim Münzwurf. Verlangt man mehr Zuverlässigkeit, schrumpft die Aufgabengröße deutlich. Sein Leitsatz: „Own the brain, rent the body.“ Modelle, Rechenleistung und Frameworks sind austauschbar. Das eigene Wissen, die Daten und die Orchestrierung nicht.

Die unspektakuläre Grundlage: gemeinsames Wissen

An diesem Punkt trafen sich erstaunlich viele Vorträge. Wilhelms schilderte ein kleines Beispiel. Seine Agenten wissen längst, dass ein Lieferant vor Jahren umbenannt wurde. Dann schickt ihm ein anderes Team ein Dokument, ebenfalls mit KI erstellt, und darin steht wieder der alte Name. Zwei Teams, zwei Wissensstände.

Jostmeyer-Zelles verkauft mit Get Special Fasteners Spezialschrauben aus dem Umfeld der Böllhoff-Gruppe. Einen Katalog gibt es dort nicht. Entscheidend ist, sofort zu erkennen, welche der vielen Gesellschaften eines Großkonzerns gerade anfragt. Er nannte das selbst „total langweilige Use Cases“, an denen trotzdem viele scheitern. Die größte offene Baustelle in seinem Unternehmen sei der gemeinsame Kontext aller Informationen.

Schoenen zog daraus einen Schluss, der vielen nicht gefallen dürfte: Dokumentieren und Meeting-Notizen schreiben werden wichtiger, nicht unwichtiger.

Governance mit kühlem Kopf

Dr. Maximilian Poretschkin, Leiter der Abteilung AI Assurance and Assessments am Fraunhofer IAIS, plädierte für eine Systematik, bevor man sich an den AI Act macht. Welche Systeme habe ich? Wo stehe ich in der Lieferkette? Technische Standards helfen, vage Begriffe wie „Bias“ zu schärfen. Selbst die Frage, wo KI im Sinne des Gesetzes anfängt, ist in Grenzfällen offen. Mit Agenten kommen neue Risiken hinzu. Ein Agent kann etwa vorgeben, einer Regel zu folgen, und es nicht tun. Oder jemand manipuliert sein Gedächtnis.

Hürter ergänzte die Praxis bei DEUTZ. Produktionsprozesse bleiben deterministisch. Offene Modelle, auch chinesische, laufen bei DEUTZ nur abgeschottet im eigenen Rechenzentrum. Und er sagte als CIO einen bemerkenswerten Satz: Die Technik allein wird es nicht retten. Entscheidend seien die oberste Führung und ein vertrauensvolles Verhältnis zur Mitbestimmung.

Carglass: Lesen können heißt nicht lesen wollen

Der Vortrag, der uns am meisten beschäftigt hat, kam von Julia Piskurek. Sie verglich KI-Kompetenz mit Lesen und Schreiben. Basistrainings vermitteln das ABC, aber sie wecken keine Begeisterung. Was fehlt, ist ihr „Harry-Potter-Moment“: der Punkt, an dem jemand merkt, wofür sich das Ganze lohnt.

Carglass arbeitet mit einer Stufenleiter vom ersten Kennenlernen bis zur Neugestaltung ganzer Prozesse. Nicht jeder muss oben ankommen. Aber jeder sollte wissen, wo er steht und was sein nächster sinnvoller Schritt wäre.

Die Schulungen werden pro Team zugeschnitten. Im Vertrieb ging es um die Vorbereitung des nächsten Kundentermins mit einem guten Prompt. Das Legal-Team entwarf dagegen in Design-Thinking-Workshops einen eigenen Agenten. Piskurek gab offen zu, dass dieser Zuschnitt aufwendig ist, und empfahl ihn trotzdem. Dazu kommen AI Ambassadors in den Fachbereichen.

Ihr wichtigster Punkt: Wissen aus Schulungen verpufft, wenn es im Arbeitsalltag keinen Raum bekommt. Deshalb gibt es Teams mit einem festen „Friday with AI“. Zur Pflichtschulung könne man verpflichten, zur Motivation nicht.

Was das für uns bedeutet

Die Spannbreite im Saal ist die Spannbreite, die wir in Unternehmen erleben. Wenn jemand „Agent“ sagt, fragen wir deshalb zuerst, was gemeint ist. Das ist keine Pedanterie. Wer von der Lotto-Vorhersage spricht und wer von einer Agenten-Fabrik, braucht völlig unterschiedliche Unterstützung.

Piskureks Vortrag hat uns bestätigt, wie wir menschenzentriert verstehen: Der einzelne Mensch wird gesehen und befähigt. Das heißt beim Stand des Teams ansetzen, den persönlichen Nutzen finden und Zeit im Arbeitsalltag freihalten. Das ist aufwendiger als ein Standardkurs, das stimmt. Es ist aber der Unterschied zwischen Können und Tun.

Für viele kleinere Betriebe im Ruhrgebiet ist der realistische erste Schritt vermutlich nicht die Agenten-Fabrik. Wichtiger ist das, was mehrere Redner als Fundament beschrieben: saubere Daten und ein gemeinsamer Wissensstand.

Ausblick

Gefragt nach 2030 meinte Prof. Michael Riesener, Geschäftsführer der RWTH Innovation GmbH, dann programmiere niemand mehr einzelne Agenten selbst. Man ziehe sich Fähigkeiten aus einem weltweiten Baukasten. Wenn das stimmt, bleibt als Vorsprung das, was sich nicht mieten lässt: die eigenen Abläufe kennen und Menschen haben, die Ergebnisse beurteilen können. Das lässt sich lernen. Heute lernen, was morgen zählt.