Jeder kann eine KI bauen – doch nur nur wenige CFOs vertrauen ihr wirklich

Als OpenAI im Oktober AgentKit vorstellte, wurde es sofort zum Referenzpunkt für die nächste Welle der KI-Entwicklung, denn Reddit füllte sich mit Screenshots von Drag-and-Drop-Workflows, während X/Twitter von Meldungen über eine „neue Ära des Bauens“ überschwemmt wurde. So fühlte es sich an, als hätten Agenten endlich den Mainstream erreicht.

Doch während Entwickler begeistert erste Demos präsentierten, reagierten Unternehmensleitungen deutlich vorsichtiger, denn sie stellten sofort kritische Fragen: Was passiert, wenn diese Agenten mit Finanzsystemen interagieren, Ausgaben freigeben oder Konten abgleichen – und was, wenn sie versagen, während unser Geld auf dem Spiel steht? Daraus entstand eine klare Spaltung: Die einen fokussierten sich darauf, wie schnell ein Agent gebaut werden kann, die anderen darauf, ob man ihm überhaupt vertrauen kann, sobald er eigenständig Entscheidungen trifft.

AgentKit wurde dadurch sowohl zu einem Meilenstein als auch zu einem Spiegel: Es machte deutlich, wie weit die Branche bereits gekommen ist – und gleichzeitig, wie unklar noch immer die Fragen nach Zuverlässigkeit, Governance und Verantwortlichkeit sind.

Die neue Kluft in der KI: Geschwindigkeit vs. Vertrauen

AgentKit verdient Anerkennung, weil es mehr Menschen ermöglicht, Agenten zu entwickeln. Es bietet Entwicklern eine gemeinsame Sprache für das Design von Agenten: visuelle Verkabelung, schnelleres Prototyping und eine einheitliche Schnittstelle zwischen Modellen, Daten und Tools. Dadurch können Teams frühzeitig Proof-of-Concepts liefern und damit einen entscheidenden Fortschritt erzielen.

Doch diese Vorteile greifen vor allem vor der ersten echten Implementierung. AgentKit arbeitet innerhalb eines geschlossenen Stacks und ist auf OpenAI-Modelle angewiesen. Sein lineares Design – ein Schritt wartet stets auf den vorherigen – erleichtert zwar das Debugging während der Tests, macht das System jedoch starr, sobald reale Workflows abweichen. Für Produktdemos funktioniert es, doch sobald Abläufe verzweigen, überlappen oder in anderer Reihenfolge ausgeführt werden, stößt es schnell an Grenzen.

Dieses Muster zeigt sich auch in Entwicklerforen: Die erste Woche ist Euphorie, die zweite Frustration. Ein Ingenieur brachte es auf den Punkt: „Man kann einen Agenten an einem Tag bauen, aber ihn einen Monat am Laufen halten, kann man nicht.“

Das Problem liegt also nicht im Bau des Agenten selbst, sondern darin, ihn stabil, nachvollziehbar und erklärbar zu halten, sobald er live ist. AgentKit hebt die Basis dessen, was jeder bauen kann, doch die obere Grenze – verlässliche Agenten – erreichen nur Teams, die von Anfang an auf Vertrauen setzen.

Frühadopter und die Illusion der Geschwindigkeit

In den letzten Monaten haben Frühadopter von AgentKit gezeigt, wie schnell Teams Agenten zusammenstellen und ausliefern können. Ihre Demos verbreiten sich rasch: Rechnungscodierungsagenten in wenigen Stunden, Beschaffungsworkflows in einem Sprint, und Teams dokumentieren den Fortschritt nahezu in Echtzeit. Dieses Tempo vermittelt vielen den Eindruck, dass Geschwindigkeit selbst ein Wettbewerbsvorteil ist.

Doch Geschwindigkeit bedeutet nicht automatisch Widerstandsfähigkeit. Ein „Geschwindigkeitsvorteil“ setzt perfekte Bedingungen voraus: ein stabiler Stack, ein Modell ohne Rate-Limits, verzögerungsfreie externe Systeme und unveränderte Richtlinien.

Die Realität in der Finanzwelt ist anders: Konsistenz, Nachvollziehbarkeit und die Fähigkeit zur Fehlerkorrektur zählen. Ein einzelner Modelausfall, ein fehlgeschlagener API-Aufruf oder ein durcheinandergeratener Genehmigungsweg kann Wochen schneller Iteration zunichtemachen.

Viele Frühadopter arbeiten innerhalb eines geschlossenen Ökosystems. Das vereinfacht die erste Version, erhöht aber gleichzeitig das Risiko, weil jeder Agent dieselbe Logik und denselben Anbieter nutzt. Ein einzelner Fehler kann so das gesamte System beeinträchtigen. Ingenieure beschreiben es folgerichtig: „Ideal für Demos, anfällig für Workflows, die nicht scheitern dürfen.“

In der Finanzwelt zählt schnelle Lieferung nur, wenn das Gelieferte zuverlässig funktioniert. Der wirkliche Vorteil entsteht erst, wenn Systeme auch unter unvorhergesehenen Bedingungen compliant und belastbar bleiben. Geschwindigkeit ohne Redundanz, Nachvollziehbarkeit und Kontrolle ist kein Schutzgraben, sondern bloß Momentum ohne Ausdauer.

Warum Skalierung nicht gleich Intelligenz ist

Viele in der KI-Branche setzen auf Skalierung als Fortschrittsnachweis: Je mehr Daten ein System verarbeitet, desto intelligenter soll es werden. Jede neue Kundeninteraktion, jeder neue Datensatz erhöht die vermeintliche Intelligenz.

In der Finanzwelt funktioniert diese Logik nicht. Finanzdaten lassen sich nicht verallgemeinern: Jedes Unternehmen hat eigene Kontenpläne, Genehmigungshierarchien und ERP-Konfigurationen. Ausgabenregeln sind lokal, spezifisch und rechtlich bindend. Was in einem Unternehmen nützlich ist, kann in einem anderen einen Verstoß darstellen. Die Vorstellung, eine KI könne aus einem Unternehmen lernen und das Wissen einfach auf ein anderes übertragen, birgt in der Finanzwelt ein Compliance-Risiko.

Der klügere Ansatz besteht darin, die Grenzen jeder Umgebung zu verstehen. Wahre Intelligenz entsteht aus Kontext: Ein Agent muss Richtlinien interpretieren, Berechtigungen respektieren und jede Handlung erklären. Jede Genehmigungsschwelle, jede Budgetregel und jede Buchhaltungsstruktur muss als Wahrheit gelten, nicht als Trainingsmaterial.

Daher ist dieser Fortschritt bewusst langsamer: Ein System, das Geld bewegt, muss überprüfbar sein, bevor es beeindrucken kann. Entscheidend ist nicht die Datenmenge, sondern ob jede Entscheidung nachvollziehbar, erklärbar und im Bedarfsfall umkehrbar ist. Skalierung schafft Bequemlichkeit, Kontrolle schafft Vertrauen, und in der Finanzwelt ist Vertrauen die einzige Größe, die sich multipliziert.

Orchestrierung mit Freiheit innerhalb klarer Richtlinien

Wenn AgentKit das Bauen von Agenten erleichtert hat, besteht die nächste Herausforderung darin, sie zuverlässig handeln zu lassen. Systeme, die in der Finanzwelt entscheidend sein werden, folgen nicht nur starren Abläufen. Sie agieren innerhalb klar definierter Grenzen, wissen, was sie selbst entscheiden dürfen, was bestätigt werden muss und wann sie um Hilfe bitten sollten.

Wir nennen dies Orchestrierung mit höherer Freiheit innerhalb klarer Richtlinien: Agenten, die ihre Route selbst planen, aber innerhalb des durch Governance vorgegebenen Rahmens bleiben.

Diese Agenten können mehrstufige Workflows unter Beachtung von Richtlinien abbilden, statt festen Pfaden zu folgen. Sie wechseln Modelle oder Tools bei Leistungseinbrüchen, behalten den Zustand, sodass Wiederholungen Arbeit nicht duplizieren, und erklären ihre Handlungen, um nachvollziehbar zu machen, wer wann warum agiert hat. Überschreiten sie ihre Kompetenzen, eskalieren sie mit vollständigem Kontext, statt Menschen Probleme aufzuladen.

Es ist eine pragmatische Form von Autonomie: Freiheit innerhalb des Rahmens, mit Verantwortung in jedem Schritt.

Diese Philosophie hat bei Payhawk tiefe Wurzeln. Schon lange bevor „agentische KI“ zum Synonym für Innovation wurde, arbeiteten einige Gründer an Software, die Informationen dynamisch sammelt, deren Vollständigkeit prüft und dann handelt. Dieses Konzept ist in einem Patent (Cognitive Flow) aus dem Jahr 2021 beschrieben. Es skizziert Agenten, die sich nicht linear bewegen, sondern auf Basis ihres Wissens und des noch zu ermittelnden Bedarfs agieren.

Dieses frühe Konzept erkannte ein zentrales Problem der Branche: Die meisten Agenten können kommunizieren, nur wenige handeln verantwortungsvoll. Cognitive Flow lieferte eine frühe Lösung und einen Blueprint für adaptives Denken und kontrollierte Ausführung. Heute prägt dieselbe „sammeln → prüfen → handeln“-Logik, wie Payhawk Finanzagenten entwickelt, die über Karten, Rechnungen, Beschaffung, Reisekosten und ERP-Systeme hinweg agieren, ohne das Vertrauen zu gefährden.

Ziel ist nicht Geschwindigkeit um der Geschwindigkeit willen. Es geht um belastbare Zuverlässigkeit: Systeme, die funktionieren, selbst wenn alles um sie herum unübersichtlich wird.

Die Vertrauensschicht: Verhaltensbewertung

Autonomie funktioniert nur, wenn ihr Verhalten nachweisbar ist. Die meisten KI-Metriken messen Leistung isoliert – Genauigkeit, Latenz, Benchmark-Ergebnisse. Sie sagen wenig darüber aus, was passiert, wenn ein Workflow mitten im Prozess scheitert oder sich Bedingungen ändern und Richtlinien geprüft werden. Gerade in der Finanzwelt sind das die entscheidenden Momente.

Deshalb entwickelt Payhawk Verhaltensbewertung als Vertrauensschicht für Unternehmensagenten. Statt zu prüfen, wie gut ein Agent auf ein Prompt reagiert, wird gemessen, wie zuverlässig er innerhalb eines kontrollierten Prozesses agiert.

Es geht nicht darum, Intelligenz zu bewerten, sondern Zuverlässigkeit. Bevor ein Agent mit Unternehmensgeld arbeitet, sollte er vier Fragen beantworten können:

1. Hat er das passende Tool für die Aufgabe gewählt?
2. Hat er bei Fehlern korrekt reagiert oder den Fehler wiederholt?
3. Hat er die Richtlinien eingehalten?
4. Hat er bei Bedarf menschliche Eingriffe mit ausreichend Kontext eskaliert, um das Problem schnell zu lösen?

Dieses Verhalten schafft Vertrauen und definiert Verantwortlichkeit. Genauigkeit lässt sich leicht veröffentlichen, verlässliches Verhalten muss man sich verdienen. Es trennt eine glänzende Demo von einem System, dem ein CFO wirklich vertrauen kann.

Wie ein CFO, der frühe Agenten testete, sagte: „Mir ist egal, wie schnell er antwortet. Wichtig ist, dass er niemals zweimal ohne Genehmigung handelt.“ Verhaltensbewertung ist noch kein Produkt, sondern ein Standard, den wir für die nächste Phase der Finanzautomatisierung vorschlagen. Erst wenn sich messen lässt, wie ein Agent unter Druck agiert, lassen sich Ergebnisse zuverlässig versprechen.

Die nächste Grenze: Vertrauen

Jede Technologiewelle beginnt mit Geschwindigkeit. Frühstarter wollen zeigen, was möglich ist; alle anderen versuchen aufzuholen. Doch die Grenze bleibt nicht lange am Startpunkt. Sobald Prototypen zu Infrastruktur werden, verschiebt sich die Frage: Von „Wie schnell können wir bauen?“ zu „Wie sicher können wir sein, dass es funktioniert?“

Hier steht die agentische KI heute. Die Branche hat das „Bauen“-Problem gelöst. Jeder kann Modelle, Daten und APIs zu etwas verbinden, das intelligent wirkt. Die größere Herausforderung – und die, die die nächsten Jahre prägen wird – besteht darin, zu beweisen, dass diese Systeme zuverlässig arbeiten, wenn viel auf dem Spiel steht.

Finanzen sind der Stresstest für diesen Wandel. Sie dulden keine Abkürzungen und feiern Iteration nicht um ihrer selbst willen. Technologie wird gemessen wie ein Prüfer Bücher: Nach Nachvollziehbarkeit, Genauigkeit und Verantwortlichkeit unter Druck.

Deshalb wird die nächste Phase der agentischen KI nicht durch größere Modelle oder schnellere Oberflächen definiert. Sie wird durch Vertrauen bestimmt – durch Systeme, die autonom handeln und gleichzeitig innerhalb der Richtlinien und Nachweispflichten bleiben.

Die Branche weiß bereits, wie man Agenten baut. Die echte Herausforderung ist nun, ihnen zu vertrauen. Denn am Ende bewegt Innovation Märkte, aber Vertrauen baut sie auf.

Erfahren Sie, warum Payhawks native AI Agents über Geschwindigkeit hinausgehen, um kontrollierte und verlässliche Automatisierung zu liefern.