KI wird günstiger. Verantwortung lässt sich nicht automatisieren.
Meine KI-Notizen der Woche
Ich wünsche dir einen schönen Sonntag.
Eine Cloudmigration in zwei Wochen statt drei Monaten klingt nach einem guten Grund, KI mehr Arbeit zu überlassen. Der Schweizer Sportartikelhersteller On berichtet genau das. In derselben Meldung steht allerdings, dass Ingenieure den Code prüften, Infrastrukturänderungen ausführten und jede Umstellung im laufenden Betrieb freigaben. Ganz ohne Menschen ging es also nicht.
Das zieht sich durch diese Woche. Claude Haiku wird deutlich günstiger, SAP bringt Agenten näher an die Geschäftsprozesse, und die Telekom beziffert ihre Sparziele. Gleichzeitig geht es um Herstellerhaftung und darum, Agenten technisch daran zu hindern, ihre Befugnisse zu überschreiten.
Auch bei der Werbung in ChatGPT tut sich etwas. In Deutschland und Österreich sehen Nutzer der Tarife Free und Go schon seit Ende August Anzeigen. Jetzt kündigt OpenAI Anzeigen mit Bildern bei der Bildgenerierung und eine bessere Erfolgsmessung für Werbetreibende an. Der Test des neuen Formats soll später im Oktober zunächst in den USA beginnen. Für die Kundengewinnung ist das ein Kanal, den du im Blick behalten solltest.
Für dein Unternehmen bleibt die wichtigere Frage: Wenn KI mehr Arbeit übernimmt, wer prüft dann das Ergebnis, begrenzt die Kosten und kann eingreifen?
Beim Haftungsrecht kommt ein neuer Beschluss aus Berlin, beim Wasserzeichen setzt OpenAI europäische Transparenzvorgaben um. Beides verlangt einen genaueren Blick auf die eigene Rolle.
1. Der Bundestag beschließt neue Produkthaftung für Software und KI
Am 8. Oktober hat der Bundestag die Neufassung des Produkthaftungsrechts beschlossen. Software und damit auch KI-Software werden ausdrücklich als Produkte erfasst. Hersteller können für bestimmte Schäden durch fehlerhafte Produkte haften, ohne dass ihnen ein Verschulden nachgewiesen werden muss. Nach dem beschlossenen Gesetzentwurf soll das neue Recht für Produkte gelten, die ab dem 9. Dezember 2026 auf den Markt kommen. Bundesratsverfahren und Verkündung stehen noch aus.
Was die Belege nicht zeigen: Das neue deutsche Gesetz gilt noch nicht. Nicht jede falsche KI-Antwort und nicht jeder Unternehmensschaden fällt darunter. Wer lediglich fremde KI nutzt, wird dadurch nicht automatisch zum Hersteller.
Einordnung: Entscheidend wird, ob du Software nur verwendest oder selbst entwickelst, unter eigener Marke anbietest oder wesentlich veränderst. Diese Rollenfrage gehört vor den nächsten Produktstart.
Was man machen könnte: Lass bei eigenen KI-Produkten deine Rolle und die erfassten Risiken rechtlich prüfen. Kläre im selben Zug Zuständigkeiten für Sicherheitsupdates, Dokumentation und Versicherungsschutz.
Quellen: Bundestag · Bundesregierung
2. OpenAI kündigt unsichtbare Textwasserzeichen in der EU an
OpenAI will geeignete Texte aus ChatGPT und Codex in der EU schrittweise über die verfügbaren Tarife hinweg mit einem unsichtbaren statistischen Muster versehen. Die Ankündigung vom 5. Oktober nennt eine schrittweise Einführung „über die kommenden Wochen”, keinen festen Starttag. Die Schweiz ist nicht automatisch erfasst. Der Detektor bleibt zunächst zugelassenen Forschern und Fachorganisationen vorbehalten.
Was die Belege nicht zeigen: Ein Wasserzeichen verrät weder, wer den Text geschrieben hat, noch ob er wahr oder rechtmäßig verwendet ist. Bearbeitung kann die Erkennung schwächen. Ein fehlendes Signal beweist nicht, dass ein Text ohne KI-Unterstützung entstanden ist.
Einordnung: Für Unternehmen ersetzt das Wasserzeichen keine redaktionelle Prüfung. Eine berechtigte Nachfrage zur Herkunft eines Dokuments muss sich auch ohne Detektor beantworten lassen.
Was man machen könnte: Halte bei wichtigen Veröffentlichungen Ausgangstext, verwendetes Werkzeug, Bearbeitung und Freigabe nachvollziehbar fest. Nutze einen Detektorbefund nicht als alleinigen Beweis gegen Beschäftigte oder Dienstleister.
Quelle: OpenAI
Günstigere Modelle und ein neuer SAP-Arbeitsplatz können sich lohnen. Ob am Ende Geld übrig bleibt, hängt aber auch von Nacharbeit und der Abrechnung einzelner Agentenschritte ab.
3. Claude Haiku 5.5 senkt die Listenpreise für kurze Anfragen um 90 Prozent
Anthropic hat Haiku 5.5 am 7. Oktober veröffentlicht. Bei Eingaben bis 100.000 Tokens liegen die Listenpreise 90 Prozent unter Haiku 4.5: 0,10 Dollar je Million Eingabe- und 0,50 Dollar je Million Ausgabe-Tokens. Oberhalb der Schwelle sind die Preise 50 Prozent niedriger. Anthropic schätzt die Nutzungskosten im Durchschnitt auf rund 75 Prozent weniger. Das ist eine Herstellerangabe und keine pauschale Ersparnis je Geschäftsprozess.
Was die Belege nicht zeigen: Das ist keine pauschale Ersparnis je erledigter Aufgabe. Wiederholungen, menschliche Nacharbeit und der Wechsel zu einem größeren Modell können den Vorteil verkleinern.
Einordnung: Besonders interessant sind häufige, klar begrenzte Aufgaben wie Klassifikation oder Datenextraktion. Dort kann ein kleiner Preisunterschied bei jedem Vorgang wirtschaftlich relevant werden.
Was man machen könnte: Teste Haiku an einem wiederkehrenden Ablauf mit echten Fällen. Vergleiche Kosten je akzeptiertem Ergebnis und prüfe, bei welchen Fehlern automatisch ein Mensch oder ein stärkeres Modell übernehmen muss.
Quelle: Anthropic
4. SAP rollt Joule Work aus. Für autonome Agenten zählt die Aktion.
SAP meldete am 6. Oktober den Beginn der Kundeneinführung von Joule Work. Am 8. Oktober kündigte SAP einen breiteren Rollout für später im Monat an. Welche Funktionen in welcher Edition und Region verfügbar sind, hängt vom jeweiligen Vertrag ab. Die Kostenlogik für Agenten ist seit Mai bekannt: Für Aktionen autonomer Agenten verbrauchen Kunden sogenannte AI Units. Die aktuelle SAP-Preisseite nennt für 2026 einen Verbrauch von 0,02 AI Units je Aktion eines SAP-gelieferten autonomen Enterprise-Agenten. Basisfunktionen sind laut SAP-Preisseite im normalen Cloud-Abo ohne Zusatzkosten enthalten. Gartner warnte schon im Mai, dass die Kosten schnell steigen können, wenn nicht klar ist, was als Aktion zählt.
Was die Belege nicht zeigen: Nicht jede Joule-Funktion ist so bepreist. Eine Aufgabe kann mehrere Aktionen auslösen. Verfügbarkeit und Eurokosten hängen von Funktion und Vertrag ab.
Einordnung: Ein günstiger Agentenschritt kann sich bei häufigen Wiederholungen zu einer teuren Rechnung summieren. Die relevante Einheit ist der abgeschlossene Geschäftsprozess.
Was man machen könnte: Lass dir freigegebene Funktionen und den AI-Unit-Preis für deinen Vertrag bestätigen. Miss die Aktionen je Geschäftsprozess und lege fest, wer Mehrverbrauch stoppen darf.
Quellen: SAP, 06.10. · SAP, 08.10. · SAP-Preisseite · The Register zur Gartner-Warnung
Die Telekom formuliert Sparziele, Workday sieht veränderte Stellenanforderungen, On berichtet von einem schnelleren IT-Projekt. In allen drei Fällen lohnt sich die Frage, welche Arbeit tatsächlich wegfällt und welche Verantwortung bei Menschen bleibt.
5. Die Telekom setzt ein Sparziel von rund 2,5 Milliarden Euro
Am 5. Oktober bezifferte die Telekom ihre Ziele für KI und Automatisierung. Bis etwa 2030 strebt die Telekom gegenüber 2023 außerhalb der USA rund 2,5 Milliarden Euro Bruttoeinsparungen bei den indirekten Kosten an. Für 2027 erwartet sie dort rund 1,1 Milliarden Euro Brutto-Finanzwirkung, einschließlich eines Investitionsanteils. In beiden Zahlen sind die Kosten für die verbrauchten KI-Tokens noch nicht abgezogen. Einen Teil der Einsparungen will die Telekom wieder investieren. Die WiWo interpretiert eine Personalgrafik so, dass Neueinstellungen etwa ein Drittel der Abgänge ausmachen könnten; die Telekom selbst nennt keine verbindliche Nachbesetzungsquote.
Was die Belege nicht zeigen: Die Finanzzahlen sind Ziele, keine erreichten Nettoeinsparungen. Die Grafik nennt keine belastbare Nachbesetzungsquote. Die Drittel-Aussage ist eine Lesart der WiWo.
Einordnung: Aufschlussreich ist das Kleingedruckte. Beide Zahlen sind brutto und berücksichtigen die Tokenkosten noch nicht. Beide Ziele gelten außerhalb der USA. Eine große Sparzahl kann stimmen und trotzdem wenig darüber sagen, was am Ende übrig bleibt.
Was man machen könnte: Stell deinem wichtigsten KI-Projekt eine vollständige Vorher-nachher-Rechnung gegenüber. Nimm Betrieb, Nacharbeit und zusätzliche Kontrollaufgaben auf und trenne eingesparte von lediglich anders eingesetzter Arbeitszeit.
Quellen: Telekom · WiWo · Trending Topics · Quartr, Zusammenfassung des Investorentags
6. Workday: Die Nachfrage verschiebt sich vom einfachen Prompting zur KI-gestützten Automatisierung
Der Bericht von Workday vom 5. Oktober wertet unter anderem Stellenanforderungen von rund 550 Unternehmen aus, die Workday für die Personalsuche nutzen. Die Nachfrage nach einfachen KI-Fähigkeiten wie Prompting fiel nach ihrem Höchststand im Januar um 25 Prozent. Anforderungen an praktische Fähigkeiten wie den Bau eigener KI-Werkzeuge und die Automatisierung von Abläufen stiegen von September 2025 bis Juli 2026 um 51 Prozent.
Was die Belege nicht zeigen: Die beiden Zahlen haben unterschiedliche Vergleichszeiträume. Es ist keine Arbeitsmarktstatistik für Deutschland, Österreich oder die Schweiz. Die Zahlen beweisen weder, dass Prompting nutzlos wird, noch dass KI den Wandel allein verursacht.
Einordnung: Einen guten Auftrag zu formulieren bleibt hilfreich. Für eine veränderte Rolle reicht es jedoch nicht, einen Kurs absolviert zu haben. Entscheidend ist, ob jemand einen brauchbaren Ablauf bauen und dessen Fehler erkennen kann.
Was man machen könnte: Ergänze ein betroffenes Stellenprofil um eine konkrete Arbeitsprobe. Lass Beschäftigte einen realen Ablauf verbessern und Ergebnisqualität, Fehlerfälle sowie den nötigen menschlichen Eingriff dokumentieren.
Quelle: Workday
7. On migriert 24 Kernservices mit Agenten und menschlicher Freigabe
On und Google Cloud berichteten am 8. Oktober über die Migration von 24 Kernservices. Laut On und Google Cloud sank die Zeit je Service von rund drei Monaten auf zwei Wochen. Agenten übernahmen unter anderem Analyse, Konfiguration und Tests. Ingenieure prüften den erzeugten Code, führten die Infrastrukturänderungen aus und gaben jede Umstellung im laufenden Betrieb frei.
Was die Belege nicht zeigen: Die Zeitangaben stammen aus einer gemeinsamen Mitteilung von On und Google. Eine unabhängige Kostenrechnung fehlt. Andere Migrationen müssen nicht genauso schnell gelingen.
Einordnung: Die klare Aufteilung macht den Fall übertragbar: Agenten erledigen vorbereitende Arbeit, erfahrene Menschen entscheiden über folgenreiche Änderungen.
Was man machen könnte: Erprobe das Vorgehen an einem überschaubaren Service. Benenne vorab die Verantwortlichen für Codeprüfung und Freigabe und teste, ob du bei Fehlern zuverlässig zurückrollen kannst.
Quellen: Google Cloud Press Corner · PR Newswire
Google beschreibt Identitäten und Ausgabenlimits, Microsoft setzt technische Zugriffsgrenzen. Die deutsche Sicherheitsstudie ergänzt die organisatorische Frage: Wer handelt, wenn ein Vorfall passiert?
8. Google gibt dauerhaften Agenten Identität und Budgetgrenzen
Google stellte am 8. Oktober einen Unternehmensagenten vor, der länger laufende Aufträge bearbeiten soll. Dauerhafte Agenten können eine eigene Identität, gezielt bereitgestellten Kontext und begrenzte Zugriffsrechte erhalten. Google beschreibt Aktivitätsprotokolle und ein Ausgabenlimit pro Projekt, bei dessen Erreichen die Arbeit pausiert. Google beschreibt erste Vorschauen für Finanz- und Rechtsanwendungen sowie frühen Zugang für kleinere Unternehmen. Preise und eine allgemeine DACH-Verfügbarkeit nennt das Unternehmen nicht.
Was die Belege nicht zeigen: Das ist kein allgemeiner Start in DACH. Die beschriebenen Kontrollen sind Herstellerangaben, kein unabhängiger Nachweis zuverlässiger Dauerarbeit.
Einordnung: Eine eigene Agentenidentität ermöglicht, Zugriffe vom Mitarbeiterkonto zu trennen. Ob das wirksam gelingt, muss der Pilot zeigen, einschließlich des Falls, dass Rechte wieder entzogen werden.
Was man machen könnte: Starte mit einem lesenden Auftrag und einer kleinen Datenfreigabe. Teste ausdrücklich Budgetstopp und Rechteentzug. Prüf danach, ob das Protokoll jede relevante Aktion nachvollziehbar macht.
Quellen: Google Cloud Blog · PPC Land
9. Microsoft begrenzt Agentenzugriffe technisch statt nur im Prompt
Microsoft hat am 7. Oktober die allgemeine Verfügbarkeit der Execution Containers für Windows angekündigt. Entwickler und Unternehmen können damit festlegen, auf welche Dateien, Netzwerke und weiteren Ressourcen ein Agent zugreifen darf. Windows setzt diese Regeln außerhalb des Agenten durch. Der Agent kann sich keine zusätzlichen Rechte geben. Die zentrale Steuerung über Intune soll folgen, ohne konkreten Termin.
Was die Belege nicht zeigen: Nicht jede Integration ist bereits verfügbar. Der Container kann lokale Netzwerkzugriffe begrenzen. Welche Aktionen ein angebundener Cloud-Dienst selbst ausführt, kontrolliert er dadurch aber nicht automatisch.
Einordnung: Ein Verbot im Prompt hilft wenig, wenn ein Werkzeug den verbotenen Zugriff technisch trotzdem erlaubt. Die Ausführungsumgebung muss die Grenze auch dann halten, wenn das Modell falsch entscheidet.
Was man machen könnte: Prüfe bei deinem wichtigsten Agenten die tatsächlich erreichbaren Dateien und Dienste. Teste einen verbotenen Zugriff in einer abgeschotteten Umgebung und kontrolliere, ob er blockiert wird und die erlaubte Arbeit trotzdem funktioniert.
Quellen: Microsoft · Windows Report · WindowsForum
10. BSI und TÜV: 17 Prozent melden Angriffe oder Betrugsversuche mit KI-Bezug
Die am 7. Oktober veröffentlichte Studie von BSI und TÜV-Verband befragte 505 Unternehmen in Deutschland. 17 Prozent berichteten für die vergangenen zwölf Monate Cyberangriffe oder Betrugsversuche mit bestätigter oder vermuteter KI-Beteiligung. Unter Unternehmen, die KI nutzen oder deren Einsatz planen, berichteten nur 11 Prozent von speziellen Abläufen für KI-bezogene Sicherheitsvorfälle.
Was die Belege nicht zeigen: Das sind Selbstauskünfte einschließlich Verdachtsfällen. Die Studie prüft nicht, ob spezielle Pläne funktionieren oder vorhandene allgemeine Notfallprozesse ungeeignet sind.
Einordnung: Ein weiteres Richtlinienpapier würde die entscheidende Lücke nicht automatisch schließen. Im Ernstfall müssen Beschäftigte wissen, wie sie verdächtige Freigaben stoppen und wen sie erreichen.
Was man machen könnte: Spiele einen plausiblen KI-gestützten Betrugsversuch mit deinem Team durch. Prüfe den Rückruf über einen bekannten Kontakt, den Zahlungsstopp und die Eskalation. Schließe dabei die konkret gefundenen Lücken im bestehenden Notfallprozess.
Quellen: BSI · CIO zur Stichprobe
Mein Fazit
On lässt Ingenieure jede Produktionsumstellung freigeben. Google beschreibt getrennte Agentenidentitäten, Microsoft technische Zugriffsgrenzen. Selbst bei günstigeren Modellen und ambitionierten Sparzielen bleibt damit menschliche Verantwortung ein Teil des Betriebs.
Nimm deinen wichtigsten KI-Ablauf und kläre drei Dinge: Wer gibt Ergebnisse frei? Wer begrenzt den Verbrauch? Wer greift ein, wenn etwas schiefläuft?
Mehr Arbeit zu delegieren lohnt sich erst, wenn klar ist, welche Entscheidung du damit nicht delegierst.
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Du brauchst wahrscheinlich nicht das nächste KI-Tool. Der größere Hebel liegt oft darin, ChatGPT gezielter einzusetzen.
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Bis nächste Woche.