Die nächste Generation der Produktivität liegt in Doubao Work + Feishu.

Im Jahr 2026 verkünden überall Werbeanzeigen auf Flughafenplakaten, Bildschirmen in Aufzügen und im Feed der sozialen Medien „Moments“ dasselbe: KI hilft Ihnen bei der Büroarbeit. 

Wenn Sie die Funktionslisten der verschiedenen Produkte nebeneinanderlegen, werden Sie feststellen, dass sie sich immer ähnlicher werden. Das bedeutet, dass der Weg, Barrieren durch Funktionslisten aufzubauen, an sein Ende gekommen ist.

Am 25. August wurde „Doubao Work“ offiziell vorgestellt. Es handelt sich um ein brandneues Agent-Produkt und eine neue Marke, wobei Doubao Work gleichzeitig einen weiteren Punkt betont: die tiefe Integration mit Feishu.

Diese Aussage scheint unbedeutend zu sein, aber sie bringt den Wettbewerb in die zweite Halbzeit: In der ersten Halbzeit ging es darum, welcher Agent leistungsfähiger ist, in der zweiten Halbzeit geht es darum, wer die Produktivität der Organisation wirklich steigern kann.

Agenten sind leistungsfähiger geworden, aber Unternehmen werden nicht schneller

Sehen wir uns zuerst an, was in der ersten Halbzeit der Agent-Entwicklung passiert ist.

Seit OpenClaw hat sich der Abstand zwischen großen Modellen verkleinert, und die Ingenieurskapazitäten, die zur Umwandlung von Modellen in Agenten erforderlich sind, werden ebenfalls schnell standardisiert. Memory, Skills, MCP, Tool-Aufruf, Sandbox, Computer Use, Ausführung langer Aufgaben ... Der Agent Harness, für den früher ein Team selbst aufgebaut werden musste, wird heute zunehmend direkt von Modellanbietern und Open-Source-Frameworks bereitgestellt.

Dieses Jahr im April aktualisierte OpenAI das Agents SDK und integrierte Funktionen wie Memory, Sandbox, Dateisystemtools, MCP und Skills in einen standardisierten Harness; Lang Chain fasste den Agenten anschließend sogar zu einer einfachen Formel zusammen: Agent = Modell + Harness. Immer ausgereiftere SDKs und Open-Source-Harness ermöglichen es Entwicklern, Modelle auszutauschen, Tools zu verbinden und ausgereifte Agent-Architekturen wiederzuverwenden.

Dadurch ändert sich die Wettbewerbslogik von Agent-Produkten – Funktionslisten sind keine Barriere mehr.

Nachdem eine Funktion erschienen ist, verkürzt sich die Zeit, in der andere Produkte folgen; nachdem ein Harness validiert wurde, kann er schnell zu einer wiederverwendbaren Infrastruktur für die gesamte Branche werden.

Das lässt die Fähigkeiten von Agenten schnell wachsen: Sie können immer längere Dateien lesen und immer mehr Aufgaben ausführen.

Allerdings hat die Geschwindigkeit, mit der Unternehmen KI-Fähigkeiten wirklich in organisatorische Produktivität umwandeln, nicht synchron mitgehalten.

Dieser Kontrast spiegelt sich bereits in einigen Drittstudien wider. Eine Umfrage von Deloitte aus dem Jahr 2026 unter 3235 Führungskräften aus 24 Ländern weltweit zeigt: Die Abdeckung von KI-Tools für Mitarbeiter in Unternehmen ist von weniger als 40 % auf 60 % gestiegen, aber nur 34 % der Unternehmen nutzen KI wirklich, um Produkte, Kernprozesse oder Geschäftsmodelle tiefgreifend zu transformieren. Weitere 37 % der Unternehmen bleiben bei relativ oberflächlichen Anwendungen, die die bestehenden Geschäftsprozesse kaum verändern.

Diese Kluft wirkt sich auf jeden einzelnen Mitarbeiter im Unternehmen sehr konkret aus.

Zum Beispiel möchte ein Mitarbeiter den Agenten bitten, „ein Projekt zu resümieren“ oder „herauszufinden, warum das Projekt verzögert wurde“. Obwohl große Modelle gut im Zusammenfassen und Schlussfolgern sind, treten die echten Hindernisse oft auf, bevor die KI mit der Arbeit beginnt: Welche Anforderungen hat der Kunde gerade geändert, welche Schlussfolgerungen wurden in der letzten Sitzung gezogen, welche Version ist der neueste Plan, wer für die Umsetzung verantwortlich ist und bei welcher Genehmigung der Prozess hängt – diese Informationen, die die Entscheidungen bestimmen, erscheinen nicht automatisch im Dialogfeld des Agenten.

Daher muss der Mitarbeiter zuerst Gruppenchats durchsuchen, Sitzungsprotokolle finden, Tabellen und Dokumente herunterladen, die an verschiedenen Stellen verstreuten Informationen zusammenstellen und sie der KI dann noch einmal erklären.

Der Agent scheint für den Menschen zu arbeiten, aber der Mensch muss zuerst die Arbeit für den Agenten vorbereiten.

Die Arbeit im Unternehmen besteht nie aus isolierten Aufgaben. Eine Anforderung kann mit einer Diskussion im Gruppenchat beginnen, in einer Sitzung zu einem Konsens führen, sich in Dokumenten und Tabellen niederschlagen und anschließend in Projekten, Aufgaben und Genehmigungen ständig zwischen verschiedenen Abteilungen und Verantwortlichen zirkulieren. Ihre Ursachen und Wirkungen sind verteilt auf Wissen, Daten, Prozesse, Berechtigungen, organisatorische Beziehungen und historische Entscheidungen.

Die Fähigkeit bestimmt, ob der Agent Aufgaben erledigen kann, der Kontext bestimmt, ob der Agent die Aufgaben gut erledigen kann.

Heute ist Ersteres kein Engpass mehr, sondern Zweiteres.

Doubao Work – einen „Arbeitsplatz“ in Feishu finden

Um diesen Engpass zu lösen, hat Doubao Work das Wichtigste getan: eine integration auf Kontoebene mit Feishu durchzuführen.

Nach der Anmeldung mit dem Feishu-Konto kann der Agent direkt den Arbeitskontext des Benutzers in Feishu erben – und im Rahmen der Berechtigungen auf Informationen wie Chatverläufe, Dokumente, Sitzungsprotokolle und Termine zugreifen. Er muss nicht die verstreuten Informationen zuerst von den Mitarbeitern transportieren lassen, sondern sucht Informationen direkt dort, wo die Arbeit stattfindet, versteht die Zusammenhänge und setzt die Arbeit fort.

Die Bedeutung dieser Angelegenheit hängt davon ab, was sich in Feishu befindet.

In den meisten Unternehmen sind die Daten verteilt. Wenn ein Agent eine systemübergreifende Aufgabe erledigen möchte, muss er zuerst die Systeme nacheinander verbinden und Daten transportieren und dann die Identitäten und Berechtigungen zwischen verschiedenen Systemen verarbeiten. Jedes zusätzliche System erzeugt zusätzliche Reibungsverluste.

Aber Feishu bringt all diese Elemente natürlich zusammen – Chats, Dokumente, Sitzungen, Wissensdatenbanken, multidimensionale Tabellen, Projekte und Genehmigungen befinden sich alle im selben System für organisatorische Identitäten, Berechtigungen und Zusammenarbeit.

Noch wichtiger ist, dass Feishu in den letzten Jahren kontinuierlich die Infrastruktur für KI-Aufrufe vorbereitet hat. Sitzungen werden zu durchsuchbaren und zitierbaren Notizen gespeichert, und Dokumente, Wissensdatenbanken, Gruppenmeldungen und multidimensionale Tabellen wurden bereits an KI-Aufrufe angepasst.

Die Daten liegen nicht einfach herum, sondern wurden bereits in eine Form gebracht, die der Agent verstehen und nutzen kann.

Feishu ist unter den gängigen Kollaborationsplattformen in China die Plattform mit dem höchsten Grad der Vereinheitlichung organisatorischer Informationen und der vollständigsten Anpassung an Agenten, die einem KI-nativen Betriebssystem für Organisationen sehr nahe kommt. Aus diesem Grund wurde Feishu unter der Welle der „Lobster“-Entwicklung von Entwicklern logischerweise als zentraler Ausführungs- und Kollaborationseingang für Agenten ausgewählt.

Wenn der Agent wirklich auf einer solchen Grundlage läuft, ist die Effizienzsteigerung für die Arbeit sofort spürbar.

In der Vergangenheit war der tatsächliche Fortschritt eines abteilungsübergreifenden Projekts oft in Gruppenchats, Sitzungsprotokollen, Aufgaben und Genehmigungen verteilt. Um zu bestätigen, ob das Projekt pünktlich online gehen kann, musste man oft alle Beteiligten einzeln abstimmen. Jetzt reicht es, Doubao Work zu fragen, ob das Projekt am x. Monat x. noch online gehen kann. Der Agent kann den Spuren folgen, die in Feishu hinterlassen wurden, selbstständig Informationen suchen und den Fortschritt sowie die Risiken auflisten. Bei wichtigen Meilensteinen wie GPU-Erweiterung, Ressourcenanforderung und Versionsveröffentlichung kann er auch nachverfolgen, wer die Anforderung wann gestellt hat und welche Auswirkungen die Genehmigung oder Ablehnung auf das Projekt hat.

Mitarbeiter müssen keine halbe Stunde mehr damit verbringen, der KI Hintergrundinformationen zu ergänzen. Der Agent beginnt wie ein Kollege zu arbeiten, der von Anfang an an diesem Projekt teilgenommen hat – er sucht selbst Informationen, klärt Ursachen und Wirkungen und gibt dann eine Beurteilung ab.

Aber es reicht nicht, nur zu „wissen, was im Unternehmen passiert“. Ein echter digitaler Mitarbeiter muss auch in der Lage sein, die Arbeit fortzusetzen und die Ergebnisse in der Organisation zu hinterlassen.

Doubao Work kann Dokumente, Tabellen und PPTs verarbeiten, Webseiten und Anwendungen erstellen, Bilder und Videos generieren sowie Browser und lokale Computer bedienen. Der echte Unterschied liegt nicht in diesen Funktionen selbst, sondern darin, wohin die Ergebnisse gelangen.

Ein von KI generierter Bericht, der nur im persönlichen Dialogfeld verbleibt, kann von Kollegen nicht gesehen und nicht bearbeitet werden – beim nächsten Mal muss man den Hintergrund erneut erklären. Die einmalige Effizienzsteigerung verschwindet bei der nächsten Arbeit.

Aber nach der Verbindung mit Feishu können die von Doubao Work generierten Inhalte zurück in Feishu gelangen, von Kollegen geteilt, kommentiert und bearbeitet werden. Ausgereifte Arbeitsmethoden können zu gemeinsam genutzten Fähigkeiten der Organisation werden und beim nächsten Mal direkt aufgerufen werden.

Das ist der vollständige geschlossene Kreislauf: Die Organisation verstehen, Aufgaben ausführen, in die Zusammenarbeit eintreten, Feedback erhalten und zu neuen organisatorischen Erfahrungen werden. Je mehr der Agent tut, desto mehr Ergebnisse werden zu Unternehmenswerten und werden wiederum zu Kontexten, die bei der nachfolgenden Arbeit aufgerufen werden können.

Ein Werkzeug kann Aufgaben erledigen, aber nur das, was weiß, was im Unternehmen passiert, die Arbeit selbstständig vorantreiben und die Ergebnisse dem Team hinterlassen kann, zählt als Mitarbeiter.

Der ROI von Agenten: Von der individuellen Effizienzsteigerung zur organisatorischen Effizienz

Nachdem Agenten in die Organisation eingetreten sind, ändert sich auch der Standard, mit dem Unternehmen den Wert von KI messen.

Wichtiger als die Frage, wie viele Minuten eine Person durch KI weniger arbeiten muss, wird die Frage, ob KI die Kommunikations-, Kollaborations- und Prozesskosten im gesamten Betrieb der Organisation senken kann.

Die globale Umfrage „AI at Work“ von BCG im Juni dieses Jahres hat eine auffällige Zahl veröffentlicht: 42 % der Mitarbeiter an vorderster Front, die regelmäßig KI nutzen, sparen wöchentlich mindestens 8 Stunden. Aber BCG fügte sofort hinzu – die meisten Unternehmen haben noch nicht herausgefunden, wie sie diese eingesparte Zeit in organisatorischen Wert umwandeln können.

Immerhin ist eine Person schneller geworden, nicht gleichbedeutend damit, dass ein gesamtes Team schneller wird.

Der große Effizienzverlust von Unternehmen liegt nicht innerhalb der Aufgaben, sondern zwischen den Aufgaben und zwischen den Menschen: Materialien suchen, Fortschritte abfragen, Informationen synchronisieren, Verantwortliche bestätigen, abteilungsübergreifend kommunizieren, auf Genehmigungen warten. Diese Handlungen sind für sich genommen nicht kompliziert, aber sie bilden die größten versteckten Kosten im täglichen Betrieb der Organisation.

Die KI reduziert die Erstellung einer PPT von zwei Stunden auf eine halbe Stunde, aber wenn die anschließende Prüfung, Bearbeitung und Nachverfolgung dieser PPT wie gewohnt abläuft, ändert sich die Effizienz auf Organisationsebene nicht.

Das bedeutet, dass der Wert des Agenten nicht darin liegt, ein Material für den Menschen fertigzustellen, sondern die anschließende Reihe von Verbindungsaktionen zu übernehmen – nachzuschlagen, nachzufragen, zu synchronisieren und voranzutreiben.

Dafür muss er wirklich in den Geschäftsstandort der Organisation eintreten: Kundendaten, Betriebsdaten, Sitzungsinhalte, Genehmigungsprozesse.

Daher werden Berechtigungen zu einer unvermeidlichen Voraussetzung.

Kundeninformationen, zu denen ein Mitarbeiter keinen Zugriff hat, sollten auch der Agent nicht erhalten; Aktionen, die ein Mitarbeiter nicht ausführen darf, darf die KI auch nicht umgehen.

Doubao Work übernimmt das vorhandene Identitäts- und Berechtigungssystem von Feishu. Der Agent kann nur im Rahmen der Berechtigungen des aktuellen Mitarbeiters Daten abrufen und Werkzeuge bedienen. Gleichzeitig hat Doubao Work ein strenges, umfassendes Sicherheitschutzsystem für Agenten aufgebaut, das Bereiche wie Gerätezugriff, Berechtigungseinstellungen, Kontingentsteuerung, Datenverschlüsselung und Betriebsaudit abdeckt. Derzeit ist es eines der ersten Büro-Agenten in China, das die doppelte Zertifizierung für „Büro-Agent-Fähigkeit“ und „Cloud-Benchmark-Test“ vom China Academy of Information and Communications Technology erhalten hat.

Das ist kein stärkerer Agent, sondern ein Agent, der als Mitglied der Organisation im vorhandenen Sicherheitsverwaltungssystem betrieben wird.

In der Vergangenheit verwalteten Unternehmenssoftwares, was Menschen tun dürfen; seit Agenten eingetreten sind, muss auch verwaltet werden, was die KI für Menschen tun darf – „Berechtigungen“ werden zu einer wichtigen Trennlinie zwischen organisationsebenen Agenten und persönlichen KI-Assistenten.

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