Jedes Mal, wenn ein Kunde zu uns kommt und frustriert über seinen KI-Agenten ist, verläuft die Konversation gleich. Sie haben das Modell schon zweimal gewechselt, vielleicht dreimal. Von GPT-4o zu Claude, von Claude zu Gemini, wieder zurück. Der Agent funktioniert immer noch nicht richtig. Sie wollen wissen, welches Modell sie als Nächstes versuchen sollten.
Die Antwort lautet fast immer. gar keines. Das Modell ist nicht das Problem.
Ob ein Agent in der Produktion tatsächlich funktioniert, entscheidet die Infrastruktur, die man drumherum baut. Die Tools, die er aufrufen kann. Der Speicher, auf den er zugreifen kann. Die Berechtigungen, die definieren, was er anfassen darf. Versaut man das, wird kein Model-Upgrade dich retten. Macht man es richtig, schlägt sogar ein mittelmäßiges Modell ein Frontier-Modell auf einer schwachen Grundlage.
Das ist keine Randbemerkung. Das ist, wo ernst zu nehmende KI-Entwicklung das ganze letzte Jahr über angekommen ist. Und es hat echte Konsequenzen dafür, wie Agenturen, Produktteams und Gründer ihre Zeit einteilen sollten.
