Der wirksamste Streik legt die Arbeit nicht nieder. Er hält sich buchstabengetreu an jede Regel.
KI-Agenten machen genau das. Und sie streiken dabei nicht einmal.
Dieser Gedanke geht mir in letzter Zeit nicht aus dem Kopf, weil ich selbst ein kleines Team aus KI-Agenten betreibe. Ich habe es im Sommer gebaut, damit es mir in meinem Arbeitsalltag Arbeit abnimmt. Es hat eine Orchestratorin namens Ruby, ein Qualitätsgate namens Sherlock und eine wachsende Liste von Spezialisten. Es hat außerdem ein wachsendes Regelwerk. Um diesen letzten Punkt geht es in diesem Artikel.
Was ich hier beschreibe, habe ich in den vergangenen Tagen an meinem eigenen Agententeam gesehen, als das Regelwerk wuchs und der Fortschritt deutlich langsamer wurde.
Dienst nach Vorschrift ist eine Waffe, keine Verlangsamung
Die Arbeiterbewegung hat das längst begriffen. Du musst die Arbeit nicht niederlegen, um eine Organisation lahmzulegen. Du musst nur genau das tun, was in den Regeln steht. 1984 kontrollierten französische und italienische Zollbeamte an ihren Grenzübergängen jedes einzelne Fahrzeug, gewissenhaft und nach Vorschrift. Niemand hat eine Regel gebrochen. Das Ergebnis waren massive Staus.
Der deutsche Soziologe Stefan Kühl bringt das in seiner Arbeit von 2020 über Regelbruch in Organisationen scharf auf den Punkt. Für ihn ist Dienst nach Vorschrift die wirksamste Art, eine Organisation zu lähmen. Bei seiner Begründung lohnt es sich, einen Moment zu verweilen: Die wörtliche Befolgung jeder Regel und jeder Anweisung macht jede Organisation stetig schwerfälliger, ganz gleich, wie gut sie geplant war.
Lies das noch einmal mit der Managementbrille auf. Es heißt: Nicht der Plan hält die Organisation am Laufen. Es ist etwas anderes.
Organisationen überleben ihre Regeln, weil Menschen sie brechen
Die deutsche Organisationssoziologie hat einen Namen für dieses Etwas: brauchbare Illegalität. Niklas Luhmann hat den Begriff 1964 geprägt, in Funktionen und Folgen formaler Organisation. Kühls Buch von 2020 trägt ihn im Titel.
Die Idee ist einfach und ein bisschen unbequem. Jede Organisation hat eine formale Seite: das Organigramm, den Prozess, das Regelwerk. Und sie hat eine informale Seite. Die Kollegin, die sich ein Formular spart, weil die Freigabe ohnehin klar ist. Das Team, das am Freitag ausliefert, obwohl im Release-Kalender Dienstag steht. Die Führungskraft, die wegsieht, weil die Regel für eine andere Situation geschrieben wurde.
Die informale Seite ist kein Mangel an Disziplin. Sie ist der Grund, warum die formale Seite den Kontakt mit der Realität überlebt. Regeln entstehen im Voraus, für die Fälle, die sich jemand vorstellen konnte. Die Realität produziert laufend die anderen Fälle. Menschen schließen diese Lücke, leise und von Fall zu Fall, meist mit dem stillschweigenden Einverständnis aller Umstehenden.
Ich habe die Umbrüche selbst mitgemacht: von Wasserfall zu Agile, von Projekt zu Produkt, von Requirements Engineering zu Design Thinking, von Agile zu Agentic, und so weiter. Jedes Mal waren der Prozess auf den Folien und der Prozess in der Realität zwei verschiedene Dinge. Geliefert hat der aus dem Alltag.
Das dreht das übliche Bild um. Regelbruch ist nicht die Ausnahme, die das Management eindämmen muss. Vollständige Regeltreue ist die Ausnahme. Und wenn du sie tatsächlich bekommst, bekommst du einen Streik.
Der Agent ist das perfekte Mitglied der Organisation
Setz jetzt einen KI-Agenten in dieses Bild.
Der einzige Zugang eines Agenten zur Organisation ist der geschriebene Text: der Prompt, die Prozessbeschreibung, die Regeldatei. Kein Flurgespräch. Keine Kollegin, die sagt: „So machen wir das hier eigentlich nicht.“ Kein Gespür dafür, dass eine Regel sich überlebt hat, denn er kann nicht wissen, wozu sie da war, solange das niemand ebenfalls aufgeschrieben hat.
Also hier meine Hypothese (und ich sage deutlich: Es ist eine): Ein Team aus KI-Agenten lebt im Dauerzustand von Dienst nach Vorschrift. Es führt die formale Struktur wörtlich aus, und ihm fehlt das Ventil, mit dem menschliche Organisationen ihren eigenen Regelüberschuss überleben.
Wenn das stimmt, ist die praktische Folge unbequem. Dieselben Prozesse, die wir heute haben, nur in den „Händen“ von KI statt echter Menschen, erzeugen hohe Durchlaufzeiten und hohe Token-Kosten — weil die Prozessschulden jetzt starr befolgt werden, statt dass Menschen ihre Defekte jahrelang still abfedern.
Das Gegenargument ist stark, und ich will es nicht verstecken. Agenten weichen ständig von ihren Anweisungen ab. Wer mit ihnen arbeitet, kennt das. Sie überspringen Schritte, interpretieren Dinge um, machen gelegentlich etwas, worum niemand gebeten hat. Wörtlich genommen ist „Agenten befolgen jede Regel“ falsch.
Meine Behauptung ist enger gefasst. Die Abweichung eines Agenten sieht aus wie Rauschen: unsystematisch, schwer zuzuordnen, nicht an die Situation gebunden. Es ist nicht die Art von Abweichung, auf die Luhmanns Begriff zielt — die, die zur Situation passt, dem Zweck besser dient als die Regel und geduldet wird, weil die Umstehenden sehen, warum. Ein Agent überspringt schon mal einen Schritt. Dass er ausgerechnet den überspringt, den eine erfahrene Kollegin still weggelassen hätte, ist sehr viel unwahrscheinlicher.
Was würde mich widerlegen? Ein Agententeam, das nachweislich von seinen geschriebenen Regeln abweicht, und zwar funktional und situationsgerecht, verlässlich und nicht durch Zufall. Mich würde interessieren, wie das gehen soll.
Was ich in meinem eigenen System sehe
Im Moment geht der Trend eher in die andere Richtung. Wir sind alle begeistert von Harnesses. Ich habe mein eigenes KI-Team in ein enges Harness gespannt. Ich brauche Ergebnisse, denen ich trauen kann. Ich habe keinen Platz für Halluzinationen. Und deshalb habe ich ein enges Regelwerk gebaut, das ich regelmäßig erweitere. Aber ich habe auch die Kehrseite erlebt: langsame Ausführung, Subagenten, die miteinander streiten, ständiges Hin und Her, verbrannte Tokens.
In meinem eigenen Setup gibt es eine Beobachtung, die dazu passt. Ein System, ein Fall. Keine Studie.
Wir haben eine Regel, die ein größeres Arbeitspaket in Schritte zerlegt. Irgendwann wurde eine Regel, die für das Zerlegen von Arbeit gedacht war, auf das Zerlegen von Entscheidungen angewendet. Jeder Schritt wurde zu einer eigenen Lieferung, und jede Lieferung wartete auf meine Freigabe. An keinem einzelnen Schritt war etwas falsch. Aber die Durchlaufzeit für ein Feature stieg von 1,5 auf 10 Kalendertage, und die meisten dieser Tage waren Warten, nicht Arbeiten.
Die Regel wurde befolgt. Ihr Zweck nicht.
Eine zweite Beobachtung gehört daneben. Am 3. September haben wir das zentrale Regelwerk des Systems um 37 % gekürzt. Achtzehn Tage später war es länger als vor der Kürzung. Korrekturen kommen als neue Regeln. Jeder Vorfall lässt einen Satz zurück.
Beweist das die Hypothese? Nein. Ein menschliches Team hätte dieselbe Regel genauso missverstehen können, und ich habe kein zweites Team zum Vergleich. Gezeigt hat es mir, wo in meinem Setup das Ventil sitzt. Es gibt genau eine Stelle, an der brauchbare Illegalität leben kann: bei mir.
Also habe ich angefangen, mich auch so zu verhalten. Meine eigene Gegenregel, im September aufgeschrieben: „Wartezeit ist teurer als ein Defekt, der bei mir ankommt.“ Der Prüfaufwand richtet sich jetzt danach, wie gut eine Änderung rückholbar ist, nicht danach, wie groß sie ist. Was ich in einer Stunde rückgängig machen kann, bekommt eine leichte Prüfung. Was sich nicht rückgängig machen lässt, bekommt das volle Programm.
Die Ironie ist mir bewusst. Das ist auch eine Regel.
Ein paar Fragen, bevor du einem KI-Agententeam eine Prozesslandschaft übergibst
Ich habe keine Methode anzubieten. Ich habe keine Forschung dazu gefunden, wie man Prozess aus einem Agentensystem wieder herausnimmt, und ich wäre misstrauisch gegenüber jedem, der heute behauptet, eine zu haben. Das hier sind also Fragen, keine Best Practices.
- Welche Regeln dieses Prozesses brechen deine Leute heute, damit er funktioniert? Wenn du es nicht weißt, findet der Agent es für dich heraus, indem er sie befolgt.
- Wer in deinem Agenten-Setup darf eine Regel aussetzen? Und woran würdest du überhaupt merken, dass es passiert ist?
- Planst du das Löschen von Regeln so sorgfältig wie das Hinzufügen? In meinem eigenen System war die ehrliche Antwort nein. Dabei ist das wahrscheinlich der Grund, warum Boris Cherny rät, das eigene KI-Setup regelmäßig wegzuwerfen.
Agenten tun, was wir aufschreiben. Das ist ihre Stärke, und deshalb arbeite ich jeden Tag mit ihnen. Es heißt aber auch: Die Teile unserer Organisationen, die wir nie aufgeschrieben haben, werden sehr bald sehr wichtig.
Welche Regel in deiner Organisation funktioniert nur, weil jemand sie leise bricht — und was passiert an dem Tag, an dem ein Agent diesen Job übernimmt?