Anthropic CPO: Damit Unternehmens-AI in 2026 wirklich arbeitet, muss diese Hürde zuerst genommen werden

In letzter Zeit, als viele Unternehmen ihre Jahresrückblicke machten, hatten sie ein gemeinsames Gefühl:

Die Modelle werden immer stärker, das Budget wurde ausgegeben, aber der Geschäftszweig bleibt unverändert.

Wenn Sie dem KI-System drei Fragen stellen, beantwortet es sie alle. Aber wenn Sie ihm eine Aufgabe zuweisen? Oft bleibt es mitten in der Arbeit stecken. Manchmal kann es die benötigten Daten nicht finden, manchmal hat es keine Berechtigung, Dateien zu öffnen, manchmal bricht der Prozess an einer bestimmten Stelle ab. Am Ende weiß niemand, ob die Arbeit wirklich erledigt ist.

Wo liegt der Unterschied?

Es liegt nicht daran, dass das Modell nicht klug genug ist, sondern daran, dass das Unternehmen überhaupt keine Aufgaben vorbereitet hat, die es an die KI übergeben kann.

Als Mike Krieger, der Chief Product Officer von Anthropic, letzter Woche interviewt wurde, verbrachte er nicht seine Zeit damit, zu loben, wie stark Claude sei, sondern er stellte eine praktischere Frage:

Kann die KI tatsächlich einen Teil Ihrer Arbeit übernehmen?

Die Antwort hängt vom Unternehmen selbst ab.

Anthropic hat in diesem Jahr bei der Unternehmensimplementierung festgestellt, dass die eigentliche Hürde nicht die Technologie, sondern die Organisation selbst ist.

Wo genau liegt diese Hürde?

Abschnitt 1 | Die KI kann mehr als nur Code schreiben: Sie versucht, Arbeit zu erledigen

Heute werden Sie feststellen, dass fast alle KI-Unternehmen das Gleiche tun: Sie betonen nicht mehr nur, wie klug die Modelle sind, sondern ob ihre KI-Produkte tatsächlich Arbeit erledigen können.

Schauen wir uns an, wie Anthropic vorgeht.

Sie haben Claude nicht als einen klügeren Chatbot, sondern als einen Kollegen, der Aufgaben übernehmen kann, entworfen.

Das ursprünglich veröffentlichte Claude Code war zunächst nur ein Entwicklungstool: Wenn der Benutzer einen Satz eingibt, kann es Code vervollständigen, eine Website erstellen und eine Demo generieren. Innerhalb von sechs Monaten nach der Veröffentlichung dieses Tools betrug der jährliche Umsatz bereits über eine Milliarde US-Dollar. Zu den Kunden gehören Netflix, KPMG, Spotify und L'Oréal.

Mike Krieger hat festgestellt, dass in Anthropic viele Teams Claude nicht nur dazu verwenden, Code zu schreiben, sondern es auch dazu beauftragen, ganze Arbeitsabläufe zu übernehmen.

Zum Beispiel:

Ein Team nutzt es als "SRE in einer Box", um das System zu überwachen und Protokolle automatisch zu prüfen;

Manche verwenden es als Assistent für biologische Forschungen, um Literatur zu recherchieren und Skripte zur Datenverarbeitung zu erstellen;

Und manche lassen es sogar als Projektmanager fungieren, um Anforderungen zusammenzufassen und Teilaufgaben zu verteilen.

Die Rolle der KI hat sich in diesen Szenarien verändert.

Ende 2025 hat Anthropic Claude Code in Claude Agent SDK umbenannt. Es ist nicht mehr nur ein Assistent, der etwas Code schreiben kann, sondern eine Einheit, die Befehle entgegennehmen, Prozesse ausführen und Ergebnisse liefern kann.

Um Ergebnisse zu liefern, muss die KI kontinuierlich arbeiten und stabil ausführen.

Deshalb beginnt Anthropic, ein ganzes Set an Unterstützungsmechanismen aufzubauen. Es geht nicht nur darum, eine Eingabe zu geben und eine Ausgabe zu erhalten, sondern die KI in der Lage zu sein, unter unschärferen Zielen selbst voranzukommen und schließlich Ergebnisse zu liefern.

Es ist nicht nur die automatische Vervollständigung, sondern die automatische Fertigstellung.

Aber wenn die Fähigkeiten vorhanden sind, taucht auch eine Hürde auf: Es liegt nicht daran, dass die KI nicht funktioniert, sondern daran, dass die Organisation noch nicht bereit ist.

Abschnitt 2 | Die eigentliche Implementierungshürde liegt nicht im Modell, sondern in der Organisation

Viele Unternehmen denken, dass wenn sie die KI einführen, ist es wie wenn sie einen klugen Praktikanten einstellen. Sie eröffnen ihm ein Konto, geben ihm einen Befehl, und er kann sofort loslegen.

Aber wenn sie es ausprobieren, stellen sie fest, dass die Reaktion langsam ist, die Antworten unklar sind und es oft hängen bleibt. Aber das Problem liegt nicht bei der KI, sondern bei dem Unternehmen: Die Aufgaben sind nicht klar definiert, und die Informationen sind unzureichend.

Zum Beispiel, wenn Sie die KI bitten, einen Bericht zu recherchieren und Kundendaten zu analysieren, wo soll sie suchen?

Viele Unternehmen wissen selbst nicht, wo die Daten gespeichert sind, geschweige denn die KI. Manche Tabellennamen lauten "Sheet3_Temp", ohne Erklärung oder Beschreibung. Wer weiß, was das ist.

Damit die KI diese Dateien verstehen kann, benötigt sie die Tags, Anmerkungen und Herkunftsinformationen hinter den Daten. Aber die meisten Unternehmen haben diese grundlegenden Arbeiten nicht erledigt. Die KI steht vor einer Reihe von Dateien und weiß nicht, wo sie anfangen soll.

Das ist, was Mike meint:

Man muss zuerst die Daten so organisieren, dass die KI sie verstehen kann, bevor sie helfen kann.

Aber nur die Daten reichen nicht aus. Man muss ihr auch die Berechtigungen geben.

Wie kompetent auch immer die KI ist, wenn man ihr keinen Zugang gewährt, kann sie nicht hineinkommen.

Manche Unternehmen müssen in einem Prozess durch mehr als zehn Ebenen von Systemen springen;

Manche Dateien erfordern eine Genehmigung, bevor sie geöffnet werden können;

Manche Prozesse sind überhaupt nicht strukturiert, und man kann sogar den Zugang nicht finden.

Als Anthropic diese Probleme für die Kunden löst, hat es festgestellt, dass die Hürden scheinbar in Systemen, Berechtigungen und Prozessen liegen, aber tatsächlich daran liegen, dass die Organisation sich nicht im Klaren ist:

Was soll die KI tun?

Welche Informationen werden benötigt?

Wen soll das Ergebnis erreichen?

Dies ist die erste Ebene: Alle erforderlichen Dinge wie Daten, Berechtigungen und Systeme müssen vorbereitet werden.

Abschnitt 3 | Vom "Fragen und Antworten" zum "Aufgabenverteilung": Der Denkansatz muss sich ändern

Sind die Daten und die Berechtigungen vorbereitet, kann man die KI dann nutzen?

Es gibt noch eine zweite Ebene: Man muss lernen, Aufgaben zu verteilen.

Wie verteilt man Aufgaben? Viele Leute verwenden immer noch die alte Methode.

Die KI ist nicht ein Suchmotor, kein Wissensfragen-Antwort-System und auch kein Plugin, das man einfach anklicken kann. Sie ist eher wie ein neuer Mitarbeiter: Man muss ihr sagen, was sie tun soll, wo sie recherchieren soll und was als akzeptabel gilt, damit sie anfangen kann.

Wo liegt der Unterschied zwischen den beiden?

Viele Teams sind daran gewöhnt, der KI zu sagen: "Hilf mir, einen Finanzbericht zu erstellen."

Natürlich versucht die KI, etwas zu schreiben, aber sie weiß nicht, wie das Berichtsformat Ihres Unternehmens aussieht, wo sie die Daten beziehen soll und welche Indikatoren Sie benötigen.

Der wirklich effektive Weg ist, wie man mit einem Praktikanten umgeht:

Sagen Sie ihr: "Sie sind ein Finanzassistent.";

Geben Sie ihr den Zugang zu den Tabellen und die Berechtigung, Daten zu lesen;

Definieren Sie klar, dass sie nur für die Statistik der Differenz zwischen Kundenumsatz und Rückerstattungen verantwortlich ist;

Verlangen Sie, dass sie ein Tabellenentwurf im Quartalsmonatsformat ausgibt.

So kann die KI tatsächlich die Arbeit erledigen.

Das PR Agent von Anthropic in Zusammenarbeit mit GitHub wurde genau nach diesem Prinzip entworfen. Wie wird es konkret verwendet? Wenn ein Programmierer Claude auf der Code-Review-Seite markiert, wird es:

1. Den Code überprüfen und mögliche Probleme finden
2. Die Hauptinhalte dieser Änderung zusammenfassen
3. Verbesserungsvorschläge geben
4. Eine Runde von Änderungen automatisch durchführen

Während des gesamten Prozesses müssen Sie nicht ständig aufpassen. Sie können einfach eine Tasse Kaffee trinken und zurückfinden, dass die Arbeit erledigt ist.

Warum funktioniert es?

Weil sie drei Dinge klar definiert haben:

• Die Aufgaben sind klar definiert: Jede Aufgabe hat klare Grenzen
• Die Berechtigungen sind ausreichend: Es kann auf die Codebasis zugreifen, Änderungen vornehmen und Ergebnisse einreichen
• Der Prozess ist stabil: Überprüfung → Zusammenfassung → Vorschläge → Änderungen, der Pfad ist festgelegt

Nachdem es funktioniert, gibt es noch eine wichtigere Frage: Was tun, wenn es Probleme gibt?

Im Internet hört man immer Leute sagen:

"Die KI kann die Menschen niemals ersetzen, weil die KI keine Verantwortung übernehmen kann. Verantwortung übernehmen ist die einzigartige Stärke der Menschen."

Dieser Satz klingt vernünftig, aber das Problem liegt nicht darin, ob die KI Verantwortung übernehmen kann, sondern ob das Unternehmen ihr die Verantwortung zuweisen darf.

Was heißt "Verantwortung übernehmen"? Einfach ausgedrückt: Wenn es Probleme gibt, muss man den Verantwortlichen finden können. Im Beispiel von GitHub gibt es bei den Codeänderungen, die von Claude vorgenommen wurden, Aufzeichnungen, Überprüfungen und Versionsverwaltung. Wenn es Probleme gibt, kann man zurückverfolgen, wo das Problem liegt. Das heißt "Verantwortung übernehmen können".

Genau darauf legt Mike Wert: Die KI soll nicht einfach an der Seite Fragen beantworten, sondern in den tatsächlichen Arbeitsablauf integriert werden, mit klaren Aufgabenverteilungen und in der Lage, Ergebnisse zu liefern.

Das Wichtigste liegt nicht in der Technologie, sondern darin, ob die Organisation der KI klare Verantwortungsgrenzen zuweisen kann.

Abschluss | Erst wenn die Organisation bereit ist, kann die KI effektiv genutzt werden

Die Technologie ist bereits vorhanden.

Mikes Beobachtung in diesem Jahr ist einfach: Es liegt nicht daran, dass die KI nicht funktioniert, sondern daran, dass die Organisation noch nicht bereit ist.

Ab 2026 müssen Unternehmen sich selbst fragen:

• Sind die Daten organisiert?
• Sind die Berechtigungen ausreichend?
• Sind die Aufgaben klar definiert?
• Sind die Verantwortungen klar verteilt?

Wenn man diese vier Fragen klärt und alles vorbereitet hat, kann die KI von "in der Lage, Arbeit zu erledigen" zu "tatsächlich Arbeit erledigen" werden.

Es ist nicht ein technisches Problem, sondern ein organisatorisches Problem.

Wenn das Unternehmen diese organisatorische Hürde überwindet, kann es die KI effektiv nutzen.

📮 Quellenangaben:

https://www.youtube.com/watch?v=VSLEGpCemtE

https://www.theverge.com/2024/5/15/24157240/mike-krieger-anthropic-instagram-ai

https://medium.com/%2540GlobalGPT/the-secret-sauce-at-anthropic-cpo-mike-krieger-says-stop-bossing-eebcc8e28fbe

https://techcrunch.com/2024/05/15/anthropic-hires-instagram-co-founder-as-head-of-product/

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account "AI Deep Researcher", Autor: AI Deep Researcher, veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.