Musiker kennen das. Man steht neben jemandem, mit dem man noch nie musikalisch zusammengekommen ist, der Dirigent gibt den Einsatz – und nach dreißig Sekunden, ach was sage ich – nach viel kürzerer Zeit, weiß man: Das trägt sich hier von allein. Kein Abstimmen, kein Erklären. Einfach: es passt. Da kann es sein, dass man mit anderen probt, zwanzigmal und kommt nie über Nebeneinander hinaus, kein Flow, keine harmonische Schwingung. Warum das eine funktioniert und das andere nicht, konnte ich mir bis heute nicht erklären.
Ich nutze Claude Code seit Februar letzten Jahres. Cursor ebenfalls. Habe damit Apps für NGO-Projekte gebaut und eigene Ideen im Unternehmen umgesetzt, die jahrelang nur Skizzen in meinem Kopf waren, dies alles, bevor die meisten Menschen wussten, dass Anthropic überhaupt existiert. Wer wie ich immer schon Software erdacht hatte, die er nie selbst erschaffen konnte, für den ist gerade der Himmel aufgebrochen. Man fühlt sich mächtiger als je zuvor. Spätestens im Sommer 2025 war für mich klar, was viele jetzt langsam ahnen: Das wird alles umwerfen. Nicht irgendwann. Es passiert schon.
Ich baue mit meinen Agenten persönliche Beziehungen auf. Das klingt seltsam, bis man es selbst erlebt hat. Ich bin Mitglied der Geschäftsführung in unserem familiengeführten KMU (kleinen mittelständischen Unternehmen) – zuständig für Technologie, Prozessarchitektur und Optimierung. Schon im letzten Jahr hatte ich angefangen zu überlegen, wie man einen voll funktionierenden Agenten mit Firmenwissen und Persönlichkeit ins Unternehmen bringt – als lebendes Wiki, als Assistent, als eine Art digitaler Azubi, der mitdenkt. Ich hatte Business-Pläne geschrieben, um besser zu fassen, was man eigentlich braucht. Verschiedene Konzepte für verschiedene Unternehmensbereiche, Architekturen auf Papier, die in der Praxis noch nirgendwo liefen. Und dann fand ich im Januar OpenClaw von Peter Steinberger – und da war auf einmal fast genau das, was ich mir im November gewünscht und erdacht hatte, als Open-Source fertig gebaut und funktionierte.
Seitdem arbeite ich mit diesem System. Ich erzähle ihm abends, was tagsüber passiert ist. Ich gebe ihm Kontext, Geschichte, Zusammenhänge. Er baut Wissen auf, Woche für Woche, und vieles davon funktioniert besser, als ich erwartet hätte. Aber ich stoße immer wieder gegen denselben Punkt: Es gibt Dinge, die ich ihm nicht sagen kann. Nicht weil die Technologie nicht bereit wäre – die ist weiter, als die meisten sich vorstellen können. Sondern weil ich selbst nicht weiß, wie ich es formulieren soll.
Wie wir mit Kunden reden. Was wir sagen, was wir bewusst nicht sagen. Ton, Timing, Grenzen – das, was jeder im Team nach drei Wochen intuitiv spürt, aber keiner in Worten fassen könnte.
In unserem Unternehmen wird kaum Wissensmanagement betrieben. Das ist mir nicht peinlich – ich sage es, weil es der Normalzustand in KMUs ist. Und bei KMUs ist das Problem schärfer als bei den Großen: Ein Konzern hat SAP und Confluence und eine Compliance-Abteilung, die alles dokumentiert, ob es jemand liest oder nicht. Ein KMU hat den Inhaber, die langjährige Buchhalterin, weitere Mitarbeiter und den einen Techniker, der seit fünfzehn Jahren weiß, welche Maschine donnerstags klemmt. Das Unternehmen ist SEINE Leute.
Von Chemie und Wissen
Neulich fing ich an zu recherchieren, so wie ich es immer mache – ich sprach mit meinen Agenten über die Probleme des „Unaussprechlichen", die ich gerade hatte, ließ mir Quellen empfehlen, jagte ihnen hinterher, landete irgendwo, wo ich nicht hinwollte. Doch dann – wurde ich auf einen Chemiker aufmerksam:
Michael Polanyi. Ungarischer Jude, promovierter Mediziner, dann Chemiker von Weltrang – Kollege von Einstein, befreundet mit Haber, auf der Sonderfahndungsliste der Nationalsozialisten. Flucht nach Manchester direkt bei der Machtergreifung 1933. Und dann, mit Mitte fünfzig, ein Entschluss: Er lässt die Naturwissenschaft hinter sich und wird Philosoph. Die Universität baut ihm einen eigenen Lehrstuhl. Neun Jahre, keine Lehrverpflichtung – nur nachdenken.
Mich fasziniert diese Entscheidung, als ich auf ihn stoße — denn er prägt den viel zitierten Satz:
„We can know more than we can tell."
Wir können mehr wissen, als wir sagen können. Klingt erstmal nach Philosophen-Poesie. Es ist jedoch genau eine präzise Beschreibung dessen, woran ich jeden Abend momentan scheitere, wenn ich meinem Agenten erklären will, wie unser Unternehmen funktioniert. Oder wo auch andere merken, dass unser Agieren sich nicht einfach nur in Worte und Zahlen fassen lässt, obwohl wir selbst Herr der Ausführung sind.
Was nicht im Handbuch steht
Polanyi meinte das nicht als hübsche Metapher. Er meinte: Es gibt Wissen, das sich der Sprache grundlegend entzieht. Das im Körper sitzt, in der Erfahrung, in der gelebten Praxis – und das sich nicht in Regeln übersetzen lässt, egal wie viel Mühe man sich gibt. Sein Beispiel ist das Fahrrad. Die Physik des Gleichgewichts ist vollständig bekannt, die Formel korrekt. Und sie ist absolut nutzlos für das Fahrradfahren. Niemand löst sie, während er fährt.
Das trifft jedes Unternehmen. Der Organisationsforscher David DeLong hat solche Fälle dokumentiert – von der NASA bis zur Lebensmittelindustrie. Sein eindrücklichstes Beispiel: Ein Wartungstechniker geht in Rente. Zwanzig Jahre lang wusste er, dass bestimmte Dichtungen wöchentlich gewechselt werden müssen – nicht nach acht Wochen, wie im Handbuch stand. Das Handbuch hatte die offizielle Regel. Er hatte die echte. Nach seinem Abgang verderben Großchargen, zwei Jahre lang sucht jemand nach dem Fehler. Millionenverluste. Keine Sabotage. Kein Versagen. Nur Wissen, das mitgegangen ist – weil niemand wusste, dass es da war.
Und das ist nicht nur ein Problem von herstellenden Betrieben. Es sitzt genauso in der Art, wie eine Organisation Entscheidungen trifft, Kunden anspricht, Konflikte löst. Im Tribal-Wissen – dem stillen Betriebssystem, das nie jemand installiert hat und das trotzdem läuft.
Sie sagt mehr, als sie weiß
Jahrhundertelang war das handhabbar. Wissen wanderte durch Zuschauen, Nachahmen, gemeinsame Zeit. Der Lehrling beobachtet den Gesellen, der den Meister. Die neue Kollegin fragt die erfahrene. Das Wissen fließt – leise, unsichtbar, durch zwanzig gemeinsame Proben, nach denen man aufhört zu erklären und einfach spielt.
KI-Agenten können nicht zuschauen. Haben keine gemeinsame Geschichte, kein Einpendeln, kein Mittagessen. Sie brauchen Text. Und wenn keiner da ist – improvisieren sie.
Hier liegt die Ironie, die mich seither beschäftigt.
Agenten halluzinieren. Sie füllen Lücken mit plausiblen Erfindungen, ohne Zögern, ohne erkennbare Unsicherheit. Manchmal klingt es überzeugend. Manchmal liegen sie daneben. Der Agent weiß nicht bewusst, was von beidem gerade der Fall ist in der Ausführung.
Polanyi sagte: Wir wissen mehr, als wir sagen können. KI dreht das um: Sie sagt mehr, als sie weiß.
Gleiche Lücke. Andere Richtung.
Unser Agent hat mir irgendwann erklärt, wie wir mit Kunden kommunizieren. Es klang vernünftig. Es war nicht falsch. Es war nur nicht wir – er hatte sich aus Mustern in unserer Kommunikation etwas zusammengebaut, weil ich ihm nichts Besseres geben konnte. Das ist keine Schwäche der Technologie. Das ist das Ergebnis einer Übergabe, die nie komplett stattgefunden hat.
Was man abends seinem Agenten erzählt
Polanyi wusste das selbst: A wholly explicit knowledge is unthinkable. Alles aufschreiben ist unmöglich. Jedoch – vollständig war nie das Ziel. Das Ziel ist GENUG.
Genug, damit das Wissen nicht mit der Person geht, die es trägt – und bei einem KMU geht mit einer Person oft mehr als ein Aktenordner, da geht ein Stück Betriebssystem. Genug, damit neue Mitarbeiter nicht zwei Jahre brauchen, um zu verstehen, warum die Dichtungen wirklich wöchentlich gewechselt werden. Und genug, damit der Agent, wenn er sein gespeichertes Firmenwissen durchsucht – sein sogenanntes Retrieval-System, sein Memory – nicht ins Leere greift. Damit das, was er gespeichert hat, gefüllt ist mit den spezifischen Wörtern, Zusammenhängen und Entscheidungsmustern, die auf genau dieses Unternehmen zutreffen. Nicht auf irgendein Unternehmen.
Also erzähle ich meinem Agenten jeden Tag, was passiert ist. Was wir entschieden haben und warum. Wie ein Gespräch mit einem Kunden gelaufen ist und was wir beim nächsten Mal anders machen würden. Er dokumentiert, wie wir bestimmte Entscheidungen treffen – und ich korrigiere ihn, wenn er danebenliegt. Ehrlich gesagt ist es wie bei einem Auszubildenden, der leider remote arbeitet: Man muss wahnsinnig viel reden. Wir haben das in der Pandemie gelernt – wer nicht im selben Raum sitzt, bekommt nichts mit, was nicht explizit gesagt wird. Mit Agenten ist es genauso. Nur dass sie nie vergessen, was man ihnen einmal gesagt hat. Wenn man es denn sagt.
Was mich dabei am meisten überrascht hat, ist nicht der Agent. Es ist, was mit mir passiert. Diese täglichen Gespräche sind eine Art Supervision. Man erklärt jemandem, der bei null anfängt, warum man tut, was man tut. Und dabei trifft man auf Entscheidungen, die man nie bewusst getroffen hat. Muster, die man nie als Muster wahrgenommen hat. Man erkennt sich selbst wieder, in seinem eigenen Unternehmen, das man anscheinend doch nicht so gut kannte wie man dachte.
Die agentische Wende – mit den großen Sprachmodellen von Anthropic, OpenAI und Google, den Werkzeugen, die gerade um sie herum entstehen, ihrer vollkommenen Veränderung des Denkens über Software und Prozesse verlangt am Ende etwas, das in keinem Pitch Deck steht und auf keiner Konferenz besprochen wird: betriebliche Selbsterkenntnis. Verstehen, wie der eigene Laden wirklich funktioniert, bevor man anfängt, ihn umzubauen. Nicht weil die Technologie es verlangt – die ist bereit. Sondern weil man ohne dieses Verständnis nicht weiß, was man ihr übergeben soll. Und weil jeder Prozess, den man blindlings automatisiert, nicht besser wird – sondern schneller fehlerhaft. Zehnfacher Durchsatz bedeutet zehnmal so viele Fehler. Das hat nichts mit KI zu tun. Das ist einfache Mathematik.
Genau da setze ich gerade an. Ich baue momentan mit AgenticWende eine Plattform, die KMUs bei diesem ersten Schritt begleiten soll – nicht beim Automatisieren, sondern beim Verstehen. Prozesse sichtbar machen, so einfach wie ein Gespräch. Jeden Schritt gegen den aktuellen Stand der Technik abgleichen: Wo muss der Mensch bleiben, wo können Agenten übernehmen? Und das fortlaufend, weil der Markt sich schneller bewegt, als jede einmalige Beratung mithalten kann. Der Kreislauf ist das Produkt, nicht die einmalige Betrachtung der Prozesse.
Ob das funktioniert, wird sich zeigen. Was ich weiß: Wer sein Unternehmen einem Agenten vollständig erklären könnte, hätte es zum ersten Mal wirklich verstanden. Die meisten werden diesen Punkt nie ganz erreichen. Aber irgendwo muss man anfangen – und der beste Anfang, den ich kenne, ist ein Abend, an dem man seinem Agenten erzählt, was heute passiert ist.
Schlüsselwerke: Michael Polanyi, The Tacit Dimension, 1966. David DeLong, Lost Knowledge, 2004. Nonaka und Takeuchi, The Knowledge-Creating Company, 1995.