Die Forscher von Anthropic, Barry Zhang und Mahesh Murag, kritisieren die derzeitige Hype-Atmosphäre um künstliche Intelligenz-Agenten und argumentieren, dass der Fokus auf mehr Agenten verfehlt sei. Stattdessen plädieren sie für einen Paradigmenwechsel: anstelle von spezialisierten, einzelnen Agenten für unterschiedliche Aufgaben sollten Unternehmen auf eine zentrale, allgemeine Agenten-Plattform setzen, die durch sogenannte „Skills“ erweitert wird. Diese Skills sind strukturierte, wiederverwendbare Workflows, die spezifisches fachliches Wissen – etwa aus Rechnungswesen, Recht oder Personalwesen – in Form von kompilierten Prozeduren bereitstellen. Laut Zhang sind sie einfach organisierte Dateiordner, die es dem Agenten ermöglichen, Aufgaben konsistent und effizient zu erledigen, ohne stets neu trainiert zu werden. Zhang betont, dass die zugrundeliegende Architektur von Agenten weitaus universeller ist, als angenommen. Statt für jedes neue Anwendungsgebiet einen neuen Agenten zu entwickeln, könnten bestehende Systeme durch die Integration von Skills anpassungsfähig und leistungsfähig werden. Die derzeitigen Agenten, so der Forscher, leiden unter mangelndem Fachwissen und fehlender Kontextwahrnehmung, was zu Fehlern in realen Unternehmensanwendungen führt. Skills sollen diese Lücke schließen, indem sie spezifische, bewährte Abläufe in die Agenten einbringen – wie interne Playbooks für künstliche Intelligenz. Seit der Einführung der Skills-Plattform vor fünf Wochen haben Tausende solcher Fähigkeiten von Nutzern verschiedener Branchen erstellt, darunter auch nicht-technische Fachkräfte. Große Unternehmen der Fortune-100-Liste nutzen die Skills bereits, um ihren Agenten interne Best-Practices und Unternehmenskulturen beizubringen. Die Debatte um AI-Agenten ist heftig. Tech-Führer wie Sam Altman von OpenAI sehen in Agenten eine Revolution im Büroalltag: Sie könnten Aufgaben von Junior-Mitarbeitern übernehmen, wodurch die Rolle von Managern sich verändert – von der direkten Ausführung zu der der Koordination und Qualitätskontrolle. Asha Sharma von Microsoft sieht sogar eine Entstehung flacherer Hierarchien, da Agenten die Notwendigkeit von Schichten reduzieren könnten. Doch Kritiker wie Guido Appenzeller von a16z warnen vor einer Überhöhung: Viele Startups würden lediglich eine Chat-Oberfläche auf ein Sprachmodell legen und es als „Agent“ vermarkten, um höhere Preise zu verlangen. Insgesamt zeigt die Anthropic-Initiative, dass der Erfolg künftiger KI-Systeme nicht in der Menge an Agenten, sondern in der Qualität und Wiederverwendbarkeit von fachlichem Wissen liegt. Die Fokussierung auf Skills könnte die KI-Integration in Unternehmen effizienter, nachhaltiger und praxisnäher gestalten.