OpenClaw und KI-Agenten im Unternehmen: Warum jeder Manager einen KI-Agenten braucht

Ich bin Head of Agentic AI an der Akademie für KI und Digitalisierung. Das heißt, ich beobachte für die Akademie alle Entwicklungen rund um KI-Automatisierung und agentische KI und arbeite mich entsprechend ein. Gleichzeitig gebe ich dazu Workshops und Trainings und begleite Unternehmen aktiv bei der Frage, wie sie KI in ihre Prozesse einbetten können. Bei OpenClaw bin ich gelandet, weil das Tool eine Zeit lang in aller Munde war und einen großen Sprung beim Thema agentische KI bedeutet. Und es wurde von jemandem aus Wien entwickelt, von Peter Steinberger, das macht es für uns noch einmal besonders interessant.

Agentische KI definiere ich am liebsten so: Der Agent bekommt Zugriff auf spezifisches Wissen und auf Tools, die ein klassisches Chatfenster gar nicht hat. Das kann unternehmens- oder organisationsinternes Wissen sein, das den nötigen Kontext liefert. Vor allem aber plant und entscheidet ein Agent eigenständig, wie er diese Zugriffe nutzt, um an sein Ziel zu kommen. Das ist nicht eine Antwort, sondern mehrere Schritte, und er wird auch proaktiv tätig, ohne auf ein Go zu warten. Ein Chatbot hat im besten Fall Unternehmenswissen und beantwortet einzelne Fragen, aber er hat keinen Zugriff auf zusätzliche Tools, löst keine komplexen Aufgaben und reagiert nur, wenn man ihm schreibt. Das Thema agentische KI wird seit einiger Zeit viel diskutiert, aber nur die wenigsten Tools der großen Anbieter dürfen sich in Wirklichkeit agentisch nennen.

Die meisten Tools der großen Anbieter zeigen bestenfalls ansatzweise, wie agentische KI aussieht, obwohl das Thema schon seit Jahren in aller Munde ist. OpenClaw reizt dieses Potenzial wirklich aus. Es hat vollen Zugang zu der Umgebung, auf der es installiert ist, das kann der Laptop sein, ein Server oder die Cloud. Als ersten Schritt verbindet man es mit einem KI-Service wie ChatGPT, Claude oder Gemini, dieses Modell ist dann das Gehirn von OpenClaw. Danach kommuniziert man über einen Messenger wie WhatsApp mit diesem Gehirn und kann ihm beliebige Zugriffe geben: auf das Mailkonto, auf Fitnessdaten, sogar auf die Kreditkarte. Man kann ihm zum Beispiel sagen, er soll aus den Fitnessdaten einen wöchentlichen Ernährungsplan erstellen und die Zutaten gleich im Onlineshop bestellen. Man kann ihm auch sagen, er soll eine Tageszeitung gründen, und er erzeugt ein ganzes Team aus Agenten für Redaktion und Websiteentwicklung. Es kann praktisch alles, was ein Computer im Internet kann, mit allen Vorteilen, aber auch mit allen Risiken.

In einer idealen Welt steht OpenClaw dieser Managerin als intelligentes Assistenztool zur Seite. Ich würde ihm zuerst einen Lesezugriff auf ihr Mailkonto geben. Schreiben soll er nur über ein eigenes Mailkonto, nicht über ihres. Dann bekommt er Zugriff auf den Kalender und idealerweise auf interne Tools wie Jira oder Confluence. Über WhatsApp, im Unternehmen besser über Slack, kommuniziert sie dann mit dem Tool und kann zum Beispiel sagen: Mach mir jeden Montag um neun Uhr eine Zusammenfassung aller Mails vom Wochenende und erklär mir kurz meinen Kalender für die Woche. Das Tool legt dafür einen wiederkehrenden Job an, einen sogenannten Cron-Job, und kann sogar ein Dashboard als Website bauen und auf dem Gerät hosten. So übernimmt es die administrativen Aufgaben, damit sie sich auf Mitarbeiterführung und ihre inhaltliche Arbeit konzentrieren kann. Besonders an OpenClaw ist, dass es ein Gedächtnis hat und kontinuierlich dazulernt: Sagt man ihm, eine Aufgabe war nicht gut, merkt er sich das und optimiert sich selbst. Onboarding ist deshalb ein großer Punkt, das Tool entwickelt sich wie eine persönliche Assistenz mit der Person mit.

Ich habe zum Beispiel einen Agenten gebaut, der meine Mailbox managt: Er kategorisiert die Mails, beantwortet manche direkt und schreibt sensible Fälle nur vor, sodass ich sie selbst abschicke. Bei bestimmten Anfragen recherchiert er automatisch das Unternehmen, analysiert es auf KI-Potenziale und erstellt einen PDF-Report, das ist ein Service, den wir unseren Kunden anbieten. Außerdem habe ich testweise ein Redaktions- und ein Entwicklungsteam für eine fiktive Tageszeitung erstellen lassen, dabei habe ich sehr viel über OpenClaw gelernt, im Positiven wie bei den Risiken. Und ich habe ein Workflow-Tool inklusive Datenbank auf seinem Gerät installieren und hosten lassen. Das war technisch besonders spannend, weil OpenClaw richtig gut darin ist, Systeme für einen einzurichten und zu betreuen. Gerade bei solchen Setup-Tätigkeiten lässt sich enorm viel Zeit sparen.

Das waren bisher Idealszenarien. Tatsächlich kann das Modell, auf dem OpenClaw läuft, Fehler machen, und das passiert regelmäßig: Es kann etwas missverstehen, oder ein schwächeres Modell führt zu Fehlern. Der wichtigste Aspekt ist aber die Sicherheit. Das Gerät, auf dem OpenClaw läuft, kontrolliert es vollständig. Wird OpenClaw von einem bösartigen Akteur kompromittiert, kann dieser mit dem Gerät alles machen, möglicherweise mit vollem Admin-Zugriff und allen Zugängen, die ich gegeben habe: Mailkonto, Unternehmensdaten, Bezahldaten. Das nennt man den Blast Radius, also wie groß der Einschlagkrater ist, wenn etwas schiefgeht. Deshalb muss man von vornherein klar definieren, was das Tool darf, damit dieser Blast Radius klein bleibt. In Unternehmen würde ich OpenClaw daher noch mit sehr großer Vorsicht einsetzen, weil Unternehmensdaten oft zu sensibel sind. Agentische KI im Allgemeinen hat in einem kontrollierteren Umfeld aber großes Potenzial.

Nicht unbedingt. Eine technische Affinität würde ich aber voraussetzen. Programmieren muss man nicht können, man sollte sich aber mit gewissen Konzepten auskennen, vor allem mit Sicherheit, wenn man OpenClaw in einem sensiblen Kontext einsetzt. OpenClaw kann nämlich selbst für einen programmieren. Das Einzige, was man können sollte, ist zu kontrollieren, was es tut. Also nein, ein Programmierer muss man nicht sein, um OpenClaw zu verwenden. Es ist ein bisschen wie mit dem Wohnungsschlüssel: Den gibt man Menschen, die man kennt und denen man vertraut, nicht einem Fremden auf der Straße. Genauso baut man erst Vertrauen auf und erweitert die Zugriffe Schritt für Schritt.

Bei OpenClaw würde ich zuerst ganz genau erklären, was es ist, welche Potenziale es hat und welche Risiken. Dann würde ich sicherstellen, dass es im Unternehmen jemanden gibt, der sich wirklich damit beschäftigt und die Sicherheitsarchitektur rundherum entwerfen kann: Welche Aufgaben soll es übernehmen, welche Zugriffe braucht es dafür, und das alles immer vor dem Hintergrund, dass es sicher passiert. Allerdings mit einer klaren Warnung: OpenClaw ist ein Work-in-Progress-Projekt einer Einzelperson, das das Potenzial zeigen soll. Es lässt sich schon in solchen Kontexten einsetzen, aber mit viel Vorsicht. Ich denke, die großen Anbieter werden bald etwas Ähnliches, aber Sichereres herausbringen. Will man agentische KI breiter ins Unternehmen bringen, fängt man am besten mit sehr banalen, repetitiven Aufgaben an, spricht mit den Fachabteilungen über ihre Painpoints und setzt es dann gemeinsam um, intern oder mit externer Begleitung.

Die neuen Tools kommen in sehr kurzen Zyklen heraus, und viele haben schon zunehmend agentische Züge. Peter Steinberger ist inzwischen bei OpenAI, dort wird also wohl auch etwas entstehen. Ich könnte mir vorstellen, dass fertig vorkonfigurierte OpenClaw-Instanzen angeboten werden, zum Beispiel über Microsoft Azure gehostet. Gehostete Services über Azure sind seit Jahren ein gängiges Geschäftsmodell, warum also nicht auch ein KI-Agent mit klar definierten Zugängen und vorbereiteten Sicherheitsmaßnahmen, sodass sich Unternehmen viele Gedanken gar nicht mehr machen müssen. Das halte ich für ein starkes Geschäftsmodell. Und Workflow-Tools bleiben relevant, dort kann man wirklich schön auf das eigene Unternehmen zugeschnittene Lösungen mit KI bauen.

Ich würde mich mit dem Team zusammensetzen und skizzieren, wo überall der Schuh drückt. Häufig sind einzelne Abteilungen mit administrativen Tätigkeiten überlastet, für die sie eigentlich keine Zeit haben. Genau dort kann man ansetzen und überlegen, was sich ersetzen lässt. Man kann sich Spezialisten dazuholen, sollte sich aber zuerst auch selbst damit auseinandersetzen. Eine Prognose gebe ich gern mit: Es wird selbstverständlicher werden, dass Unternehmen recht hohe KI-Kosten haben, weil immer mehr Agenten im Einsatz sein werden. Bei Service-Hotlines etwa wird man künftig mit einem KI-Agenten sprechen und nicht mehr eine Dreiviertelstunde in der Leitung hängen, sondern nach einer Minute jemanden dranhaben. Das wird zum Standard, und die Unternehmen, die das anbieten, werden dafür monatlich hunderte bis tausende Euro zahlen, als Teil ihrer normalen Kostenstruktur.