Aktuell findet ein struktureller Wandel in Organisationen, der durch den Einsatz von KI-Agenten ausgelöst wird: Weg vom klassischen Rollendenken („Wer macht was?“), hin zum Workflow-Denken („Wer verantwortet den gesamten Prozess?“).
Ausgangspunkt ist die Beobachtung, dass KI heute beeindruckend gut Code schreiben und ganze Systeme analysieren kann („Vibe Coding“) – die eigentliche Herausforderung verschiebt sich dadurch aber vom reinen Ausführen zur fachlichen Einordnung und Verantwortung für das Gesamtergebnis.
Das Paper identifiziert drei zentrale Beobachtungen: das Schnittstellenrisiko zwischen parallelen Workflows, die Notwendigkeit menschlicher fachlicher Bewertung trotz KI-Unterstützung, und die Langzeitverantwortung für Systeme über Jahre hinweg. Als praktischen Lösungsansatz stellt es „Skills“ vor – wiederverwendbares, dokumentiertes Projektwissen, das Agenten zur Verfügung gestellt wird, anstatt es immer wieder neu zu erklären.
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Statt dass eine Person eine klar abgegrenzte Aufgabe übernimmt und an die nächste Rolle weitergibt, übernehmen KI-Agenten einzelne Tätigkeiten, während eine Person den gesamten Workflow verantwortet und die Ergebnisse fachlich einordnet. Beispiel Marketing: Statt drei Rollen für Skript, Schnitt und Kampagne verantwortet eine Person den gesamten Workflow und setzt je Schritt den passenden Agenten ein.
Nein. Auch wenn Agenten selbstständig Unklarheiten erkennen können, bleibt die inhaltliche Bewertung – etwa ob eine Codestruktur gewachsene Altlast oder erhaltenswerte Businesslogik ist – Aufgabe des Menschen. Domänenwissen wird nicht überflüssig, es verschiebt sich vom Ausführen zum Entscheiden.
Skills sind wiederverwendbare, einmal dokumentierte Wissensbausteine, die Erfahrungswissen (z. B. Review-Kriterien oder Architektur-Konventionen) für Agenten dauerhaft verfügbar machen. So muss nicht bei jeder neuen Aufgabe der komplette Kontext erneut erklärt werden, das Wissen wächst stattdessen mit jedem Projekt weiter.
Sobald mehrere Workflows nebeneinander existieren, besteht die Gefahr, dass Prozesse, die eigentlich dasselbe Ergebnis liefern sollen, leicht unterschiedlich ablaufen – das erzeugt Inkonsistenz statt Effizienzgewinn. Ein klarer Systemüberblick über die Schnittstellen zwischen Workflows wird dadurch zur Voraussetzung statt zum „Nice-to-have“.
