Hör auf, Modellen hinterherzujagen: Der eigentliche Schlüssel zur KI-Einführung

Am 16. September 2026 sprach Dr. Mark Bloomfield, Gründer von Turbulence und Fellow an der Cambridge Judge Business School, an der Luxembourg AI Factory, um darzulegen, warum Organisationen über das zugrundeliegende KI-Modell hinausgehen müssen, um eine erfolgreiche KI-Einführung zu erreichen. Dr. Bloomfield argumentierte, dass die rasche Kommerzialisierung von Frontier-Modellen das Schlachtfeld der Geschäftsinnovation verschiebt.

"Der Wert selbst verschwindet nie, wenn etwas zur Ware wird", bemerkte Dr. Bloomfield. "Er wandert jedoch auf das über, was noch knapp ist." Um zu veranschaulichen, wie Menschen und KI interagieren, teilte er mit, wie er einen Sprachagenten einsetzt, der mit seinen Ideen nicht einverstanden ist, um ihn zu zwingen, sie zu verteidigen und zu verfeinern. Er teilte auch ein heiteres Experiment am Esstisch, bei dem seine Kinder "Hermes" bauten, einen Offline-Agenten, der Familiengespräche abhört und die Heuchelei von Eltern protokolliert. "Die heutige KI ist die schlechteste KI, die Sie je benutzen werden", sagte Dr. Bloomfield scherzhaft und forderte Organisationen auf, sich auf die anpassbaren Technologieebenen zu konzentrieren, anstatt dem neuesten Modell hinterherzujagen.

Von einfachen Chatbots bis hin zu agentischem Handel

Dr. Bloomfield skizzierte die Entwicklung der KI in vier unterschiedlichen Kategorien: prädiktiv, generativ, agentisch und physikalisch. Er definierte prädiktive KI als die Nutzung historischer Daten zur Vorhersage von Ergebnissen, generative KI als das Erstellen neuer Inhalte aus erlernten Mustern, agentische KI als autonome Planung und Durchführung von mehrstufigen Aktionen und physische KI als Intelligenz, die durch Robotik oder Hardware mit der realen Welt interagiert. "KI ist größer als generative KI", sagte er dem Publikum. "Wählen Sie das richtige Werkzeug zur richtigen Zeit, einschließlich Automatisierung."

Dr. Bloomfield erklärte dann, dass die Branche einen tiefgreifenden wirtschaftlichen Wandel erlebt, da Systeme von einfachen Empfehlungen zu Automatisierung von Entscheidungen, Orchestrierung von Systemen und letztlich der Umgestaltung der Märkte übergehen. Er nannte Google Maps, die den Verkehr in Paris umleitete, was unbeabsichtigt einen Wohnungsmarktcrash in ruhigen Wohngebieten auslöste, als frühes Beispiel dafür, wie Orchestrierung von Systemen reale Volkswirtschaften verändern kann.

In dieser neuen Ära des "agentischen Handels", in der der nächste Kunde eines Unternehmens ein autonomer Verbraucheragent und kein Mensch sein könnte, stellte Dr. Bloomfield die Architektur eines Agenten mit einer einfachen Gleichung dar:

Agent = Modell + Harness + Werkzeuge + Trigger

Innerhalb dieses Rahmens identifizierte Dr. Bloomfield das Harness – das Befehle, Fähigkeiten, Kontext und Speicher integriert – als die kritischste Schicht für proprietäre Differenzierung. Im Gegensatz zum Modell, das aus einem zunehmend kommerzialisierten Markt ausgewählt wird, ist der Harness der Ort, an dem ein Unternehmen sein proprietäres Wissen und seine Entscheidungslogik kodiert. Während sich Frontier-Modelle in der Performance nähern, argumentierte er, dass der Wettbewerbsvorteil auf fünf knappe Wertquellen migriert: proprietäre Daten, Governance und Vertrauen, Koordination von Menschen und Agenten, Simulation von Entscheidungen vor der Kapitalinvestition und gezielte Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI.

Im Bereich der Koordination zog Dr. Bloomfield eine deutliche Unterscheidung zwischen Automatisierungslogik, die Aufgaben innerhalb eines bestehenden Workflows beschleunigt, und Koordinationslogik, die Reibungen zwischen Entscheidungen und Übergaben beseitigt, um das System selbst neu zu gestalten. "Die Kontrolle verlagert sich auf denjenigen, der die Koordinationslücken des Systems löst", sagte er, "nicht derjenige, der Aufgaben am schnellsten erledigt."

Governance und souveräne Infrastruktur als strategische Vermögenswerte

Mit zunehmender Autonomie wird die Governance zu einer primären Quelle des Wettbewerbsvorteils und nicht zur Compliance-Belastung. Dr. Bloomfield hob Singapurs IMDA Agentic AI Framework hervor, das die digitalen Identitäten autonomer Agenten mit spezifischen Mitarbeiternummern verknüpft, um rechtliche Verantwortung zu gewährleisten.

Er empfahl Organisationen, den Cambridge-Rahmen "Evaluation, Deployment and Monitoring" (EDAM) zu übernehmen, um Risiken auf drei Ebenen zu managen:

Adoptieren – Bestandsaufbau, Kartierung von Anwendungsfällen und verantwortungsvolle Implementierung

Defend – Absicherung von KI-Systemen, Verwaltung des Zugangs und kontinuierliches Testen

Governieren — Aufrechterhaltung menschlicher Aufsicht, Sicherstellung der Einhaltung und Erstellung von Audit-Trails

Zum Thema digitale Souveränität betonte Dr. Bloomfield, dass "Souveränität nicht Selbstversorgung bedeutet; sie bedeutet Wahlfreiheit." Er riet Organisationen, Software-Lizenzbudgets in souveräne Infrastruktur, Datenresidenz und souveräne Sicherungssysteme umzusetzen, um die Kontrolle über ihre Datenressourcen zu behalten.

Wie die Luxemburger KI-Fabrik die Einführung von KI unterstützt

Für lokale Unternehmen dient die Luxembourg AI Factory als wichtiger Business Enabler zur Beschleunigung der erfolgreichen KI-Einführung. Durch ihren maßgeschneiderten Data Exploration & Storytelling-Service unterstützt die Initiative kleine und mittlere Unternehmen (KMU) dabei, ihre Rohdaten zu bereinigen und zu strukturieren, um die Qualität vor dem Modelltraining sicherzustellen. Um Unternehmen bei der Auswahl und Validierung ihrer Technologie zu unterstützen, bietet die Luxembourg AI Factory AI Solutions Scouting and Assessment sowie den AI Assessment Sandbox an, um Lösungen auf die Einhaltung des EU-KI-Gesetzes zu testen.

Anstatt sich in komplexe, kundenorientierte Einsätze zu stürzen, riet Dr. Bloomfield luxemburgischen KMU, zunächst spezifische geschäftliche Schmerzpunkte wie Lebensmittelprognosen in Restaurants zu identifizieren, um interne Widerstandsmöglichkeiten zu umgehen und Schwung aufzubauen.