Am 20. Oktober 2026 teilte Keith Richman einen Clip von Josh Elman auf X. Er stellte ihn den großspurigen Behauptungen gegenüber, die Menschen über persönliche KI-Agenten machen: „It booked my hotel room!“ „It cancelled my subscription!“ Elmans Sicht ist leiser und, wie wir finden, nützlicher. Richman fasste sie in einem Satz zusammen: „do the busywork, then leave the decision to us.“
Dieser Satz funktioniert als Designregel für Agenten-Workflows. Wer in einem Marketing- oder Ops-Team Agenten aufsetzt, erfährt daraus, wo der Agent endet und wo eine namentlich benannte Person übernimmt. Dieser Beitrag behandelt die praktische Umsetzung dieser Grenzziehung.
Routinearbeit und Entscheidungen
Routinearbeit bedeutet Material zusammenstellen, Entwürfe schreiben, Ergebnisse gegen eine feste Liste prüfen, neu formatieren und Dinge an die richtige Stelle weiterleiten. Ein Agent, der fünf Quellen liest und eine Zusammenfassung schreibt, leistet Routinearbeit. Ebenso ein Agent, der Daten in eine Berichtsvorlage überträgt oder einen Entwurf gegen einen Styleguide prüft.
Eine Entscheidung ist alles, was veröffentlicht, versendet, bezahlt wird oder Qualität oder Wahrheit bewertet. Sobald ein Ergebnis das Unternehmen verlässt, einen Kunden erreicht, Budget bewegt oder etwas als korrekt deklariert, sollte eine Person die Verantwortung tragen.
Als Faustregel gilt: Agenten bereiten vor, Menschen entscheiden. Wenn ein Schritt Optionen, Belege oder einen Entwurf hervorbringt, kann ein Agent ihn übernehmen. Wenn ein Schritt zu einem Schluss kommt, gehört er einer Person.
Warum das Urteil außerhalb des Agenten bleibt
Die erste Regel enthält eine zweite: Lassen Sie niemals einen Agenten die eigene Arbeit bewerten, und seien Sie vorsichtig damit, überhaupt KI Arbeit beurteilen zu lassen.
Zwei Beispiele zeigen das Risiko. Am 21. Oktober 2026 berichtete Jenny Lorraine Nielsen auf X, dass der KI-Detektor Pangram Arbeiten, die sie 2016 und davor geschrieben hatte, zu 100 % als KI-generiert einstufte. Ihr Fazit: „Do not trust AI to evaluate whether something is written by AI.“ Das ist der Bericht einer einzelnen Person, keine kontrollierte Studie. Die Forschung deutet aber in dieselbe Richtung. Liang und Kollegen zeigten 2023 (arXiv 2304.02819), dass mehrere weit verbreitete GPT-Detektoren Texte von nicht muttersprachlichen englischen Autoren durchgehend fälschlich als KI-generiert einstuften, während sie muttersprachliche englische Texte korrekt erkannten.
Eine kleinere Version dieses Problems haben wir in der eigenen Arbeit gesehen. Wir haben drei Open-Source-Marketing-Skills gegen unsere eigene Website laufen lassen und den Test in einem separaten Beitrag dokumentiert. Die Skills fanden ein echtes Problem mit unserem Angebot. Doch jeder einzelne „das könnte kaputt sein“-Verdacht, zunächst ein Bildpfad, dann eine Kontaktseite, erwies sich nach einem einfachen Fetch als falsch. Die Agenten meldeten die Verdachtsfälle, und die prüfende Person entschied, was wahr ist. Wir brauchten beide Schritte.
In allen drei Fällen war die Schwachstelle das Urteil. Lassen Sie deshalb das Urteil bei einer Person, oder zumindest bei einem Prüfer, der vom Agenten getrennt ist, der die Arbeit erledigt hat.
Maker, Skeptiker, Person
Am 22. Oktober 2026 beschrieb @shmidtqq auf X ein Research-Setup, das diese Rollen trennt. Fünf Agenten recherchieren parallel eine Frage aus fünf Blickwinkeln. Ein sechster, lesender Agent agiert als Skeptiker und prüft jeden Befund: Ist er korrekt, ist er aktuell, existiert die Quelle? Ein Writer-Agent bringt in eine Rangfolge, was die Prüfung übersteht. Die Person bildet den letzten Schritt. In den Worten des Autors: „nothing ships without your yes.“
Der Skeptiker in diesem Setup entscheidet nicht, was veröffentlicht wird. Er testet Befunde gegen überprüfbare Kriterien und gibt die weiter, die bestehen. Die endgültige Entscheidung braucht Kontext und eine verantwortliche Person, deshalb bleibt sie bei ihr.
Unser Beitrag „What is agentic marketing?“ beschreibt das vollständige Kontrollmodell, das wir in Workflows verankern, deshalb wiederholen wir es hier nicht. Dieser Beitrag macht eine engere Aussage: Die Prüfrolle muss von der Ausführungsrolle getrennt sein, und die Entscheidungsrolle bleibt bei einer Person.
Das Entscheidungs-Inventar
Bevor Sie irgendetwas automatisieren, gehen Sie einen Workflow von Anfang bis Ende durch und markieren Sie jeden Schritt als Routinearbeit oder Entscheidung. Ein Research-Workflow für Inhalte könnte so aussehen:
- Quellen zu einem Thema zusammenstellen. Routinearbeit.
- Jede Quelle zusammenfassen. Routinearbeit.
- Jede Aussage verifizieren: Existiert die Quelle, sagt sie das, was die Zusammenfassung behauptet, ist sie aktuell? Routinearbeit, erledigt von einem separaten Prüfer-Agenten oder Tool, niemals vom Agenten, der die Zusammenfassungen geschrieben hat.
- Die Befunde nach Relevanz für Ihr Publikum ordnen. Grenzfall. Ein Agent kann die Rangfolge vorschlagen, eine Person bestätigt sie, weil Relevanz von Kontext abhängt, den der Agent nicht hat.
- Das Briefing für die Produktion freigeben. Entscheidung, mit benanntem Verantwortlichen.
- Veröffentlichen oder versenden. Entscheidung, mit benanntem Verantwortlichen, hinter einem Freigabeschritt.
Aus dieser Übung ergeben sich drei Regeln.
Jeder Entscheidungsschritt bekommt einen namentlich benannten Verantwortlichen. Schreiben Sie eine Person fest, denn ein Schritt, der „dem Team“ gehört, landet am Ende oft beim Agenten.
Maker und Prüfer sind verschieden. Der Agent, der die Arbeit erstellt hat, bewertet sie nicht selbst. Nutzen Sie einen zweiten Agenten, ein anderes Tool oder eine deterministische Prüfung wie den Fetch in unserem Website-Test.
Der Genehmigende bekommt Belege zusammen mit dem Urteil. Wenn etwas zur Freigabe an eine Person gelangt, sollte sie die Quellen, das Fetch-Ergebnis und den Protokolleintrag sehen, und ein grüner Haken allein reicht nicht aus. Wenn der Genehmigende nur auf „Ja“ klicken kann, wird die Freigabe zum reinen Abnicken.
Wo anfangen
Wählen Sie einen Workflow, den Sie bereits laufen lassen, und erstellen Sie diese Woche das Entscheidungs-Inventar dafür. Übergeben Sie die Routinearbeitsschritte an Agenten mit einem separaten Prüfer, setzen Sie auf jede Entscheidung einen Namen, und geben Sie dieser Person die Belege, um schnell zu entscheiden. Dieser Satz eignet sich als Test für jeden Schritt: Erledigt dieser Schritt die Arbeit, oder trifft er die Entscheidung?