Warum Teams jetzt kleiner und schneller werden: Von Chatbots zu Agenten

Diese Ausgabe erschien ursprünglich am 17.02.2026 im Digital Impact Newsletter.

Im Mai 2023 habe ich im Newsletter geschrieben, dass wir uns auf das Zeitalter der kreativen Generalist:innen vorbereiten sollten: dass Product Owner bald einen Großteil ihrer Arbeit an KI-Tools delegieren und fachspezifische Silos dadurch brüchig werden. Damals war das eine Prognose. Als ich vor ein paar Wochen zum ersten Mal Claude Code genutzt habe, hatte ich zum ersten Mal das Gefühl: Wir stehen an der Schwelle zu genau dieser Realität. In dieser Mail möchte ich zeigen, welche Tools die Arbeitswelt gerade umkrempeln und was das für Organisationen und Unternehmen bedeutet.

Von Chatbots zu autonomen Agenten

Bis vor kurzem haben wir hauptsächlich mit LLMs wie ChatGPT gechattet. Wir haben Texte formulieren lassen, Ideen generiert und Zusammenfassungen erstellt. Das war beeindruckend, aber im Kern war es ein Frage-Antwort-Spiel. 2026 sind wir einen riesigen Schritt weiter: KI-Tools sind zu echten Agenten geworden. Sie chatten nicht nur, sie handeln. Sie öffnen Programme, bearbeiten Dateien, schreiben und deployen Code, navigieren durch Websites und koordinieren sich sogar untereinander. Das ist ein fundamentaler Unterschied. Denn jetzt können KI-Tools tatsächlich Aufgaben übernehmen, die früher Zuarbeitende, aber auch Spezialist:innen erledigt haben.

Die Tools, die gerade alles verändern

Drei Entwicklungen sind besonders bemerkenswert:

Claude Cowork: KI direkt auf dem Computer. Anthropic hat im Januar 2026 mit Claude Cowork ein Tool veröffentlicht, das sich anfühlt wie ein Paradigmenwechsel. Cowork ist ein KI-Agent, der direkt auf dem Computer arbeitet: Er liest Dateien, erstellt Präsentationen, analysiert Daten, organisiert Dokumente und erstellt Auswertungen, alles autonom. Man erteilt eine Aufgabe, und der Agent erledigt sie. Keine Copy-Paste-Schleifen mehr zwischen ChatGPT und Word. Das ist genau die Arbeitsweise, die ich 2023 beschrieben habe: Du wirst kreative:r Generalist:in, delegierst Aufgaben und steuerst Ergebnisse.

Coding-Agenten: das Ende des klassischen Entwicklerteams? Tools wie Cursor, Claude Code oder GitHub Copilot haben die Softwareentwicklung grundlegend verändert. Einzelne Entwickler:innen können heute in Tagen umsetzen, wofür früher ganze Teams Wochen brauchten. Bei Unternehmen wie Coinbase nutzt bereits jede:r Entwickler:in KI-gestützte Coding-Tools. Aber eben nicht nur Coder profitieren davon. Auch Menschen ohne Programmierkenntnisse können jetzt Code generieren, bei GitHub dokumentieren und deployen. Das bedeutet: kleinere Teams, schnellere Ergebnisse und ein völlig neues Verhältnis zwischen Product Ownern und Umsetzung. Damit diese Geschwindigkeit nicht auf Kosten der Qualität geht, ist es aber entscheidend, dass Menschen mit soliden Programmierkenntnissen Teil des Prozesses bleiben, etwa in der Konzeption (Architektur, Schnittstellen, Sicherheits- und Wartbarkeitsfragen) und in der QA (Code-Review, Tests, Standards, CI/CD).

Enterprise-Agenten: KI in jedem Winkel des Unternehmens. Microsoft Copilot ist in die gesamte Office-Suite integriert. Google Gemini arbeitet in Gmail, Docs und Drive. Erstaunlicherweise funktioniert die Integration weniger problemlos als beispielsweise Claude Cowork auf dem eigenen Rechner, aber die Richtung ist klar erkennbar. Laut Gartner werden bis Ende 2026 rund 40 Prozent aller Unternehmensanwendungen über eigene KI-Agenten verfügen. Anfang 2025 waren es noch weniger als 5 Prozent.

Was aus meinen Prognosen von 2023 geworden ist

Prognose: Kreative Generalist:innen statt Spezialist:innen-Silos. Status: Trifft ein. Laut einer PwC-Studie verdienen Arbeitnehmende mit KI-Kompetenzen im Schnitt 56 Prozent mehr als Kolleg:innen ohne. Die Nachfrage nach KI-fähigen Generalist:innen ist in zwei Jahren um das Siebenfache gestiegen. Gleichzeitig werden klassische Zuarbeiter- und Junior-Rollen zunehmend durch KI ersetzt.

Prognose: Alte Rollen fallen weg, neue entstehen. Status: Voll im Gange. Das World Economic Forum prognostiziert 170 Millionen neue Jobs bis 2030, bei gleichzeitigem Wegfall von 92 Millionen Stellen. Zugegeben, der „Prompt Engineer” hat sich nicht durchgesetzt, dafür werden jetzt „AI Agent Designer”, „AI Workflow Architect” oder „KI-Manager” gesucht.

Prognose: Das Ende der Silos. Status: Beginnt. Gartner prognostiziert, dass 20 Prozent der Unternehmen bis Ende 2026 ihre Hierarchien abflachen und dabei mehr als die Hälfte der mittleren Management-Ebene abbauen werden. Wenn KI die Zuarbeit, das Reporting und die Routineanalysen übernimmt, braucht es weniger Zwischenebenen und vor allem mehr interdisziplinäre Teams, die direkt an Lösungen arbeiten.

Der SaaS-Schock: Warum die Börse nervös wird

Eine Episode zeigt besonders gut, wie disruptiv diese Entwicklung ist: Als Anthropic Anfang Februar 2026 Claude Cowork veröffentlichte, verloren globale Software- und Dienstleistungsaktien innerhalb weniger Tage fast eine Billion Dollar an Wert. Der Grund? Wenn KI-Agenten die Arbeit erledigen, braucht man weniger Software-Lizenzen. Wenn zehn KI-Agenten die Arbeit von hundert Vertriebler:innen übernehmen, braucht man zehn statt hundert Salesforce-Lizenzen. Die Börse hat dafür bereits einen Namen: „SaaSpocalypse”. Und auch wenn einige Analyst:innen den Ausverkauf für übertrieben halten, die grundlegende Frage ist gestellt: Wozu teure Spezialsoftware, wenn ein KI-Agent dasselbe für einen Bruchteil der Kosten erledigt?

Was du jetzt tun solltest

Workflows hinterfragen: Welche Aufgaben im Team sind eigentlich Zuarbeit? Was können wir automatisieren? Wo sitzen Menschen oder auch fragile Skripte, die Informationen von A nach B tragen? Genau diese Prozesse sind die ersten Kandidaten für KI-Agenten.

Teamstrukturen überdenken: Wenn einzelne Mitarbeitende mit KI-Tools die Arbeit von mehreren Spezialist:innen übernehmen können, verändern sich die optimalen Teamgrößen und -zusammensetzungen. Denke darüber nach, wie die Organisation in zwei Jahren aussehen sollte.