Monatlicher KI-Denkraum
Wenn Fachbereiche selbst bauen und Agenten produktiv laufen, wer sorgt dann für Prüfung, Regeln und Richtung? Diese Ausgabe zeigt, mit welchen Schichten, Stufen und Rollen Unternehmen den Selbstbau absichern und welche Signale Führungskräfte jetzt kennen sollten.
Für die Arbeit mit deinem eigenen KI-Assistenten. So geht’s
Wir haben 60 Podcastfolgen aus dem Juni 2026 von Hand ausgewählt und daraus 180 Erkenntnisse herausgearbeitet. Diese zehn Muster zeigen, wie Unternehmen selbst entwickelte Anwendungen mit KI in den Betrieb bringen. Dabei helfen klare Zuständigkeiten, verlässliche Prüfung und enge Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen und Technik.
Parloa prüft mit einer deterministischen Policy-Engine vor jedem Tool-Call, ob vorgelagerte Tools gelaufen sind, damit die Bestätigungs-SMS erst nach der erfolgten Reservierung abgeht.
Upvest bindet interne Coding- und Knowledge-Agenten per Impersonation an Identität und Rechte der jeweils nutzenden Person, und bei Seibert Media hat jeder Specialist-Agent nur die nötigen Credentials.
tk accelis skalierte Smart Order erst mit einer deterministischen Suche, die unsinnige Materialkombinationen herausfiltert; ABN AMRO setzt bei Voicebots getestete Input- und Output-Filter gegen Prompt Injection ein.
Status: unverändert
Belegt in diesen Gesprächen
Parloa investiert in das Harness um das Modell statt in eigenes Finetuning und verweist auf eine Meta-Studie, nach der ein anderes Harness bei gleichem Modell sechsfach bessere Agenten-Performance liefern kann.
mobile.de indiziert die gesamte Codebase in einer Vektordatenbank, stellt sie über MCP als Kontext für Claude Code bereit und hat ein eigenes Skills-Repository an alle 300 Engineers ausgerollt.
Stefan Kemp (adesso) hält das Modell für austauschbar, wenn der Harness Tools, Kontext und Agent-Loop steuert; Jörn Ossowski (tk accelis) sieht in Gedächtnis, Kontext und Tool-Zugriff der Agenten den Grund, dass KI-Coding trägt.
Status: unverändert
Belegt in diesen Gesprächen
FINN hat die Zahl der Mitarbeitenden, die interne Tools bauen, von rund 60 auf über 250 erhöht; Plattform Engineers sichern das mit Templates, Guardrails, CI/CD-Checks und Security Scans ab.
In der Constellation Gruppe bauten 25 Nicht-Programmierende in anderthalb Tagen Prototypen mit Claude Code, und die IT prüft jeden davon aus DSGVO-Sicht, bevor er produktiv gehen darf.
Bei Kantar durchläuft jeder dezentral gebaute Agent, den mehrere Personen nutzen, in der Agent Factory eine Prüfung von IP, Governance und Qualität, bevor er unternehmensweit ausgerollt wird.
Status: unverändert
Belegt in diesen Gesprächen
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Transformation orchestrieren
Miro zeigt, dass KI-Transformation aus der People-Funktion heraus getrieben werden kann: nicht-technische Rollen bauen eigene Workflows, und ein Stufenmodell koppelt KI-Kompetenz fest an Rolle und Senioritätsgrad. Aus dem Appell wird ein verbindlicher Erwartungsrahmen.
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Verglichen mit V2 · 14.09.2026.
