Die nächsten zwei Jahre entscheiden, welche Unternehmen mit KI wirklich einen Vorsprung herausholen – und welche nur zusehen. Der Unterschied liegt nicht darin, ob ein Unternehmen ChatGPT oder Claude nutzt, sondern ob es ein eigenes System aufbaut, das agentisch arbeiten kann. In diesem Artikel erklären wir, was das konkret bedeutet, wie ein solches System aufgebaut ist und warum die reine Abhängigkeit von einem KI-Anbieter für kleine und mittlere Unternehmen zum Risiko wird.
Ein Unternehmen braucht neben ChatGPT oder Claude ein eigenes System aus Agent, Gedächtnis und angebundenen Werkzeugen, weil sonst das gesamte Betriebswissen in fremden Chat-Accounts liegt und mit dem Anbieter oder dem Mitarbeiter verschwindet. Im Video zeigt Shabi Houshangi, Geschäftsführer von HOSH MEDIA, anhand von vier echten Workflows aus dem eigenen Agenturalltag, wie agentisches Arbeiten in der Praxis aussieht: vom Morning Briefing über die automatische Dokumentation von Kundengesprächen bis zur kompletten Marketingkampagne per Befehl. Wer diesen Artikel liest, versteht danach, warum ChatGPT und Claude als Werkzeuge gut, aber als Gedächtnis eines Betriebs die falsche Wahl sind – und was ein eigenes System dagegen leisten muss.
ChatGPT und Claude sind gute Werkzeuge. Als Gedächtnis eines Betriebs sind sie die falsche Wahl. Das ist der Kern der Argumentation, und er lässt sich nicht oft genug wiederholen, weil er dem verbreiteten Reflex widerspricht, einfach in einem Chat-Fenster weiterzuarbeiten, sobald es einmal funktioniert hat. Wer sein gesamtes operatives Wissen, seine Prozesse und seine Kundenhistorie ausschließlich in einem fremden Chat-Interface aufbaut, überlässt einem Anbieter die Kontrolle über die eigene Betriebsgrundlage. Die Antwort darauf ist kein Verzicht auf KI, sondern ein eigenes System aus drei Bausteinen: einem Agenten, einem eigenen Gedächtnis und angebundenen Werkzeugen. Das Wissen gehört dem Unternehmen, die Engine – also das KI-Modell dahinter – bleibt austauschbar.
Am konkretesten wird das Prinzip anhand von 4 Abläufen, die bei HOSH MEDIA täglich im Einsatz sind.
Der 1. ist das Morning Briefing. Früher hat der Start in den Arbeitstag mindestens eine Stunde gekostet: E-Mails checken, im Projektmanagement-Tool nachsehen, was das Team erledigt hat, offene Rückmeldungen sammeln, ins CRM schauen, welche Leads hereingekommen sind. All diese Informationen mussten von Hand zusammengetragen werden, bevor überhaupt klar war, womit der Tag beginnt. Heute reicht ein einziger Befehl. Das System holt sich die relevanten Informationen selbst zusammen und bereitet den Tag vor, während der erste Kaffee noch warm ist.
Der 2. Workflow betrifft Kundengespräche. Früher mussten Notizen aus dem Kopf erst ins CRM übertragen werden, bevor daraus Aufgaben abgeleitet werden konnten – meist eine Aufgabe für den Projektmanager. Heute läuft das automatisch: Zoom-Gespräche werden als Transkript gespeichert und automatisiert dem jeweiligen Kunden zugeordnet, direkt in der eigenen Datenbank. Jeder Mitarbeiter kann von überall nachvollziehen, was besprochen wurde, und direkt daraus Aufgaben ableiten, ohne dass jemand extra informiert werden muss. Das nimmt dem Team die ständige Pflicht, alle anderen in Kopie zu setzen, nur damit niemand etwas verpasst.
Der 3. Workflow ist die komplette Kampagne. Thema, Titel, Zielgruppe und die relevanten Kundengespräche liegen bereits im System bereit. Der Agent entwickelt daraus zunächst eine These. Sobald diese freigegeben ist, entsteht in einem einzigen Lauf das komplette Paket: Landingpages, E-Mail-Sequenzen, ein LinkedIn-Event samt Countdown-Post, ein Social-Media-Plan für ein Karussell, Blogbeiträge, ein Kurzvideotext sowie die passenden Grafiken und Folien. Heute dauert dieser gesamte Lauf rund zwanzig Minuten. Der Anspruch dabei ist ausdrücklich nicht, damit schon fertig zu sein – sondern mit rund zwanzig Prozent des Aufwands rund achtzig Prozent des Weges zurückzulegen. Den Rest übernimmt danach ein Mensch.
Der 4. Workflow ist vielleicht der am meisten unterschätzte: Wissen bleibt im Unternehmen, auch wenn ein Mitarbeiter geht. Früher steckte das Wissen über Prozesse, Kunden und Arbeitsweisen in den Köpfen einzelner Mitarbeiter. Verließ jemand das Unternehmen, ging dieses Wissen mit – und die Suche nach einem Ersatz plus Einarbeitung kostete Zeit und Nerven. Heute liegt dieses Wissen im System. Es gehört dem Unternehmen. Wenn ein Mitarbeiter geht, bleiben sein Wissen und seine Arbeitsweise erhalten, und der nächste Mitarbeiter kann direkt dort weitermachen, wo aufgehört wurde.
Ein System für agentisches Arbeiten besteht aus 3 Teilen, die zusammenspielen.
Der 1. ist der Agent selbst. Er enthält die Prozesse eines Unternehmens – also die Abläufe, Dateien und Instruktionen, nach denen gearbeitet wird. Wichtig dabei: Die Engine, die diesen Agenten antreibt, ist austauschbar. Heute kann das Claude sein, morgen ein anderes Modell, übermorgen etwas, das ein Unternehmen selbst hostet. Der Agent bleibt bestehen, unabhängig davon, welches Modell gerade dahintersteckt.
Der 2. Teil ist das Gedächtnis – ein eigener Server mit semantischer Suche, auf dem Marke, Angebote, Kundengespräche und Entscheidungen liegen. Warum braucht es dafür ein eigenes System und nicht einfach einen sehr langen Chatverlauf? Hier hilft ein Bild: Der Agent hat, wie ein normaler Mitarbeiter, einen Schreibtisch. Für eine Aufgabe passen bestimmte Informationen auf diesen Schreibtisch. Wird er zu voll gepackt, fallen Dinge herunter – und ausgerechnet die Information, die gerade gebraucht wird, kann genau die sein, die gerade vom Tisch gefallen ist. Deshalb braucht ein Agent zum richtigen Zeitpunkt die richtige Information, nicht alle Informationen gleichzeitig. Genau das leistet ein gut aufgebautes Gedächtnis mit semantischer Suche und Verknüpfungen zwischen den Daten.
Der 3. Teil sind angebundene Werkzeuge: Kalender, CRM, E-Mail, Projektmanagement-Tool, Zoom. Erst durch diese Anbindungen kann der Agent nicht nur antworten, sondern tatsächlich handeln – Informationen holen, Aufgaben ableiten, Dokumentationen anlegen.
Im Video bringt es ein Satz auf den Punkt: „KI ohne ein Gedächtnis ist wie ein Praktikant, der jeden Morgen neu anfängt.“ Er kann klug, schnell und fleißig sein – aber am Ende des Tages weiß er nichts über das Unternehmen, seine Prozesse, seine Kunden und seine Arbeitsweise. Nicht die KI ist das Problem, sondern die Art und Weise, wie sie in ein Unternehmen eingebunden wird.
So ein System läuft nicht unbeaufsichtigt durch. Der Anspruch ist bewusst nicht, mit einem Lauf schon fertig zu sein, sondern mit rund 20 % des Aufwands rund 80 % des Weges zu gehen. Danach prüft ein Mensch das Ergebnis: Wo stehen wir? Was hat das System berücksichtigt? Warum sieht ein Skript oder eine Folie so aus, wie sie aussieht? Diese Nachvollziehbarkeit ist kein Nebeneffekt, sondern Teil des Designs – ein Mitarbeiter kann jederzeit erkennen, welche Informationen der Agent herangezogen hat, und das System entsprechend steuern.
Ein Punkt, der bei KI-Systemen in Unternehmen oft zu Recht zur Bremse wird, ist der Datenschutz. Laut einer Bitkom-Befragung von 504 Handwerksbetrieben aus dem Jahr 2025 äußern 96 Prozent Bedenken zu IT-Sicherheit und Datenschutz, wenn es um die Digitalisierung insgesamt geht (Bitkom, Pressemitteilung vom 28.08.2025). Ein eigenes System löst dieses Problem nicht automatisch, bietet aber eine Option: Für weniger kritische Informationen genügt ein normaler Teamplan der eingesetzten KI-Anbieter im Rahmen eines Auftragsverarbeitungsvertrags. Für heiklere Daten, die Deutschland nicht verlassen sollen, lässt sich stattdessen ein Weg über Amazon Bedrock nutzen – mit Verarbeitung in Frankfurt statt in den USA. Beide Wege lassen sich kombinieren, je nachdem, wie sensibel eine Information ist. Welche Angaben gar nicht in ein KI-Tool gehören, beschreibt unsere Datenschutz-Sperrliste für das Team.
Diese fünf Punkte fassen zusammen, warum es sich lohnt, neben ChatGPT und Claude ein eigenes System aufzubauen:
Ein eigenes System klingt zunächst nach einem großen Projekt – muss es aber nicht sein. Konkret heißt das:
Die kommenden zwei Jahre laufen so oder so – die Frage ist nur, ob ein Unternehmen die Gelegenheit nutzt oder nicht. Wer sein gesamtes Arbeiten auf ChatGPT oder Claude aufbaut, baut auf einem Fundament, das ihm nicht gehört. Wer stattdessen ein eigenes System aus Agent, Gedächtnis und angebundenen Werkzeugen aufbaut, behält die Kontrolle über sein Wissen, seine Prozesse und seine Kundendaten – unabhängig davon, welches KI-Modell gerade im Hintergrund arbeitet. Bauen kann inzwischen fast jeder. Klarheit, Kontext und Verantwortung systematisch verfügbar zu machen, das ist der eigentliche Schlüssel für das KI-Zeitalter.
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