Wer wirklich im KI-Loop steht.
Der Mensch bleibe im Loop, heißt es bei jeder Einführung von KI-Agenten. Oft steht er nur am Ende der Schleife und zeichnet ab.
Kennen Sie den Stapel auf dem Schreibtisch, der nie kleiner wird? Früher bestand er aus Akten und Umlaufmappen. Meiner liegt inzwischen auf dem Laptop, verteilt auf Claude, ChatGPT, Gemini, NotebookLM, Kimi und was sonst im Hintergrund werkelt. Die Maschinen arbeiten fleißig. Lesen muss ich trotzdem alles selbst. Warum sollte es Unternehmen anders gehen?
Wer einen Agenten einführt, bekommt meist einen beruhigenden Satz mitgeliefert. Der Mensch bleibe im Loop. Loop heißt Schleife. Eine Schleife hat streng genommen kein Ende. In vielen Unternehmen steht der Mensch aber genau dort, am Ende, und zeichnet ab. Früher wanderte die Akte von Abteilung zu Abteilung. Heute sitzt ein einzelner Mensch in mehreren Schleifen zugleich und bekommt am Ende den Stapel. Im Stellenplan steht diese Prüfarbeit nirgends. Falls Sie sie dort noch nicht gefunden haben, brauchen Sie auch nicht weiter zu suchen. Wie groß der Stapel inzwischen ist, hat der Deep Dive über die versteckte Arbeit der KI-Agenten zusammengetragen. Woher der Begriff kommt und was er wirklich verlangt, steht im Grundlagenbeitrag. Die Regelungstechnik hatte ihn übrigens längst vergeben, bevor die Folienwelt ihn entdeckte. Warum Delegation an Agenten noch keine Zusammenarbeit ist, zeigt die Analyse dazu.
Mich beschäftigt noch eine zweite Folge. Wenn Prüffälle und Aktenläufe wegfallen, fehlt die Stufe, auf der bisher der Nachwuchs lernte. Generationen von Assistenten und Juniors sind daran gewachsen, das Wissen anderer zu prüfen. Nun prüft der Agent, und der Junior prüft den Agenten, sofern man ihn noch eingestellt hat. Wie ein Einstieg ohne Einstiegsarbeit aussehen kann, untersucht der Deep Dive dieser Ausgabe.
Mit dieser Ausgabe startet „Analysen“. Einmal im Monat nehme ich mir ein Thema vor, das Organisationen gerade beschäftigt, und ordne es ein. Bleibt meine Frage an Sie. Wie hoch ist der Prüfstapel in Ihrem Haus, und wer liest ihn eigentlich? Schreiben Sie es mir gern.
Prof. Dr. Kai ReinhardtProfessor an der HTW Berlin
Vom Regler zum Abzeichner.
„Der Mensch bleibt im Loop“ ist der Satz, mit dem viele Einführungen von KI-Agenten beruhigt werden. Zwei Beiträge prüfen, was er hält. Der erste geht zurück zu den Ingenieuren. In der Regelungstechnik ist ein Loop ein Kreis aus Messen, Vergleichen und Nachstellen. Ein Mensch steht erst dann darin, wenn seine Rückmeldung den nächsten Durchgang verändert. Dafür braucht er einen Platz im Kreis, das Recht zum Eingriff, die Zeit dafür und das Urteil, einen Fehler zu erkennen. Fehlt eines davon, bleibt vom Loop ein Schlagwort. Der zweite Beitrag zeigt, was in vielen Unternehmen daraus geworden ist. Der Mensch gibt den Auftrag und nimmt das Ergebnis ab, dazwischen läuft der Agent. Man könnte das Delegation mit Unterschrift nennen.
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Wer abzeichnet, regelt nichts: Was „Human in the Loop“ wirklich verlangt
Vom Thermostat über den Piloten bis zum AI Act. Wie aus einem Begriff der Ingenieure eine Beruhigungsformel wurde und warum ein Mensch, der nur am Ende abzeichnet, noch nicht im Kreis steht.
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Human in the Loop: Warum Delegation keine Zusammenarbeit ist
Der Mensch im Loop steht meist an der Startlinie und an der Ziellinie. Was die Prüfarbeit dazwischen für Personalplanung, Arbeitsschutz und Mitbestimmung bedeutet.
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Mehr steuern als arbeiten.
47 % der Befragten in der BCG-Erhebung AI at Work 2026 verbringen nach eigener Auskunft mehr Zeit damit, die KI zu steuern, als mit der Arbeit, die sie eigentlich erledigen sollte. Gemessen hat das niemand, es ist die Selbstauskunft von 11.749 Befragten. Eine ehrlichere Beschreibung des Prüfstapels gibt es trotzdem kaum.
Zwei Studien vom Oktober zeigen, wo der Stapel wächst. Das Bewertungsportal G2 hat im Juli gut 1.000 Entscheider befragt, die in ihren Unternehmen Software einkaufen. 31 % von ihnen sagen, ihre Organisation verbringe jede Woche 6 oder mehr Stunden damit, Agenten zu beaufsichtigen. Bei 45 % zehren Aufsicht und Nacharbeit mehr als ein Viertel des versprochenen Produktivitätsgewinns auf. Gemessen ist das nicht, es sind Einschätzungen. Allerdings stammen sie von Leuten, die die Software selbst gekauft haben, und die reden ihre Anschaffungen selten schlecht. Die Prüfzeit gehört deshalb in jede Rechnung, bevor jemand Einsparungen ins Budget schreibt.
Auch beim Hersteller selbst wächst die Arbeit am Werkzeug. Anthropic hat ausgewertet, wie sich die Arbeit im eigenen Haus verändert, mit Nutzungsdaten und Gesprächen mit 17 Beschäftigten. Der Anteil der sogenannten Meta-Arbeit an ihren Claude-Sitzungen stieg von 10 % im Herbst 2025 auf 22 % im Frühjahr 2026. Gemeint ist die Arbeit am Agenten statt an der Sache, also Steuern, Überwachen und der Bau eigener Kontrollwerkzeuge. Wenn schon die Leute, die den Agenten bauen, gut ein Fünftel ihrer Sitzungen mit seiner Aufsicht verbringen, sollte man im Maschinenbau oder in der Versicherung nicht mit weniger planen. Die Höhe der Zahl lässt sich nicht übertragen, die Richtung schon.
Derselbe Bericht enthält eine zweite Zahl, und sie ist die unbequemere. Der Anteil der Junior-Stellen an den technischen Neueinstellungen fiel von 27 auf 9 %. Ein Diskussionspapier des IZA kommt aus anderer Richtung zu einem ähnlichen Bild. Westby, Modestino und Cheng haben US-Stellenanzeigen für Softwareentwicklung vor und nach dem Erscheinen von ChatGPT verglichen. Die Ausschreibungen für Einstiegsstellen gingen im Verhältnis zu Senior-Stellen um etwa 14 bis 15 % zurück. Wo noch eingestellt wird, verlangen die Anzeigen mehr Erfahrung, also genau das, was man auf einer Einstiegsstelle erst erwerben sollte. Das Papier betrachtet einen Beruf in einem Land und ist noch nicht begutachtet. Für Europa ist es deshalb ein Frühwarnzeichen und noch kein Beweis. Wer heute die einfachen Fälle automatisiert, sollte im selben Projekt festlegen, an welchen Aufgaben Berufseinsteiger künftig lernen. Sonst fehlen in einigen Jahren genau die Leute, die den Agenten prüfen können.
Keine der Quellen misst Arbeitszeit direkt. Zusammen zeigen sie, dass Agenten Arbeit verschieben, hin zur Aufsicht und weg von den Aufgaben, an denen bisher gelernt wurde. Ausführlich und mit allen Grenzen ordnen das die beiden Deep Dives dieser Ausgabe ein, Die versteckte Arbeit der KI-Agenten und Einstieg ohne Einstiegsarbeit.
Quellen BCG, AI at Work 2026 · G2, AI Agents Insight Report, Oktober 2026 · Anthropic, How employment is changing at Anthropic, Oktober 2026 · Westby, Modestino und Cheng, IZA Discussion Paper, Juni 2026
Ein Prozess genügt für den Anfang.
Ob in Ihrem Haus ein Mensch im Loop steht oder nur am Ende abzeichnet, lässt sich an einem einzigen Ablauf prüfen. Gehen Sie dazu mit den Beteiligten einen Prozess durch, in dem schon ein Agent mitarbeitet. Legen Sie die vier Bedingungen aus dem Grundlagenbeitrag daneben. Wo steht der Mensch im Kreis? Darf er einen Lauf anhalten? Hat er die Zeit dafür? Erkennt er die typischen Fehler des Systems? Eine Frage, auf die niemand eine Antwort hat, ist bereits ein Ergebnis. Wenn Sie das für einen ganzen Bereich durcharbeiten möchten, begleite ich das im KI-Organisationslabor.
Weitere Beiträge im November.
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