In einem mehrstündigen Gespräch mit Lex Fridman spricht Peter Steinberger, Gründer des Open-Source-Projekts OpenClaw, über die nächste Entwicklungsstufe künstlicher Intelligenz. Im Mittelpunkt stehen nicht mehr Chatbots, die lediglich Fragen beantworten, sondern AI-Agenten, die selbstständig mit Dateien, Browsern, E-Mails und digitalen Werkzeugen arbeiten können.
Für Unternehmen ist das Interview deshalb relevant, weil es zeigt, wie sich nicht nur Software, sondern auch Kundensuche, Websites, Content-Marketing und interne Prozesse verändern könnten. Wir haben acht zentrale Gedanken aus dem Gespräch zusammengefasst und für den Unternehmenskontext eingeordnet.
1. Der eigentliche Fortschritt liegt in der Handlung
Bisher wird künstliche Intelligenz vor allem für Texte, Bilder oder Recherchen eingesetzt. AI-Agenten gehen einen Schritt weiter. Sie sollen nicht nur Informationen liefern, sondern selbstständig Aufgaben erledigen.
Steinberger beschreibt im Interview ein Beispiel, bei dem er seinem Agenten eine Audiodatei schickte, obwohl keine fertige Funktion zur Verarbeitung eingerichtet war. Das System erkannte das Format, konvertierte die Datei, fand eine Möglichkeit zur Transkription und lieferte anschließend den Inhalt als Text zurück.
Die einzelnen Schritte waren nicht vorher als fester Workflow programmiert worden. Der Agent erhielt ein Ziel und suchte selbstständig nach einem Weg zum Ergebnis. Genau darin liegt der Unterschied zu klassischer Automatisierung.
2. Nutzer wollen Ergebnisse und keine weiteren Tools
Heute müssen Menschen für viele einfache Aufgaben mehrere Programme öffnen. Sie wechseln zwischen Kalender, E-Mail, Browser, CRM und Dokumenten und übertragen Informationen häufig manuell.
Ein persönlicher AI-Agent könnte diese Systeme miteinander verbinden. Der Nutzer beschreibt nur noch das gewünschte Ergebnis, während der Agent entscheidet, welche Programme und Daten dafür benötigt werden.
Anstatt selbst einen Termin zu verschieben, mehrere Teilnehmer zu informieren und einen neuen Zeitpunkt zu suchen, könnte der Nutzer diese Aufgabe vollständig an den Agenten übergeben.
Damit verliert die einzelne Benutzeroberfläche möglicherweise an Bedeutung. Wichtiger werden die Daten, Funktionen und Schnittstellen, die hinter einem digitalen Produkt liegen.
3. Auch eine Website kann zur Schnittstelle werden
Eine der interessantesten Aussagen des Interviews betrifft Websites. Steinberger beschreibt eine Website sinngemäß als eine langsame Schnittstelle.
Auch wenn ein Unternehmen kein eigenes API anbietet, kann ein AI-Agent eine Website öffnen, Informationen auslesen, Seiten vergleichen und Formulare bedienen. Das ist weniger effizient als eine direkte technische Verbindung, aber grundsätzlich möglich.
Unternehmen sollten ihre Websites deshalb nicht mehr ausschließlich für menschliche Besucher und klassische Suchmaschinen entwickeln. Zunehmend werden auch AI-Systeme auf diese Inhalte zugreifen.
Eine AI muss zuverlässig erkennen können, welche Leistungen angeboten werden, für welche Zielgruppen das Unternehmen arbeitet, in welchen Regionen es tätig ist und welche Personen über relevante Expertise verfügen.
4. Die Kundensuche verändert sich
Für B2B-Unternehmen liegt hier vermutlich die wichtigste Konsequenz.
Potenzielle Kunden könnten künftig nicht mehr selbst zehn Kanzleien, Beratungen oder Agenturen vergleichen. Stattdessen beauftragen sie ihren AI-Assistenten, passende Anbieter zu finden, deren Leistungen zu prüfen und eine Vorauswahl zu erstellen.
Der Kunde besucht möglicherweise nicht einmal jede einzelne Website. Trotzdem entscheidet die Qualität der dort veröffentlichten Informationen darüber, ob ein Unternehmen überhaupt berücksichtigt wird.
Besonders für Kanzleien und Beratungen werden deshalb klare Leistungsbeschreibungen, nachvollziehbare Expertenprofile, aktuelle Fachartikel und eindeutige Kontaktdaten wichtiger. Die Website bleibt relevant, aber ihre Rolle verändert sich: Sie wird nicht nur zur Präsentationsfläche, sondern zu einer strukturierten Wissensquelle über das Unternehmen.
5. SEO wird durch AI-Sichtbarkeit ergänzt
Die zunehmende Nutzung von AI-Agenten bedeutet nicht, dass klassische Suchmaschinenoptimierung verschwindet. Sie erhält jedoch eine zusätzliche Dimension.
Bisher geht es vor allem darum, dass Google eine Seite findet, versteht und in den Suchergebnissen anzeigt. Künftig wird auch entscheidend sein, ob AI-Systeme Inhalte korrekt einordnen und bei ihren Antworten berücksichtigen können.
Allgemeine Marketingformulierungen und häufig wiederholte Keywords reichen dafür nicht aus. AI-Systeme benötigen konkrete Informationen: klare Spezialisierungen, Autorenangaben, aktuelle Inhalte, konsistente Unternehmensdaten und nachvollziehbare Expertise.
Auch externe Signale gewinnen an Bedeutung. Erwähnungen in Fachmedien, Rankings, Branchenverzeichnissen oder anderen vertrauenswürdigen Quellen helfen AI-Systemen dabei, die Relevanz und Glaubwürdigkeit eines Unternehmens einzuschätzen.
SEO, Content-Marketing, PR und technische Website-Optimierung wachsen dadurch immer stärker zusammen.
6. Gute AI braucht guten Unternehmenskontext
Ein leistungsfähiges AI-Modell kennt die internen Abläufe eines Unternehmens nicht automatisch. Es weiß nicht, welche Dokumente aktuell sind, welche Qualitätsstandards gelten oder welche Entscheidungen von einem Menschen freigegeben werden müssen.
Steinberger vergleicht die Arbeit mit einem Agenten deshalb mit der Einarbeitung eines neuen Mitarbeiters. Auch ein neuer Kollege kann nicht sinnvoll arbeiten, wenn ihm lediglich gesagt wird, er solle „alles verbessern“.
Unternehmen müssen ihr Wissen deshalb strukturieren. Leistungsbeschreibungen, Vorlagen, Kommunikationsregeln, interne Anweisungen und Freigabeprozesse sollten nachvollziehbar dokumentiert sein.
Viele Organisationen verfügen zwar über umfangreiches Wissen, haben es jedoch über E-Mails, persönliche Ordner und einzelne Mitarbeiter verteilt. Unter solchen Bedingungen kann auch eine gute AI keine zuverlässigen Ergebnisse liefern.
7. Die Markenstimme bleibt entscheidend
OpenClaw verwendet eine eigene Datei, in der Charakter, Kommunikationsstil und grundlegende Verhaltensregeln des Agenten beschrieben werden.
Dahinter steckt ein wichtiger Gedanke: Die Qualität eines AI-Systems wird nicht nur daran gemessen, ob seine Antworten fachlich korrekt sind. Auch Tonalität, Verständlichkeit und Konsistenz beeinflussen die Wahrnehmung.
Für Unternehmen bedeutet das, dass ein Brand Guide künftig mehr enthalten sollte als Farben, Logo und Schriftarten. Er muss auch festlegen, wie das Unternehmen kommuniziert, wie komplexe Themen erklärt werden und wann ein Mensch übernehmen soll.
Gerade weil AI die Content-Produktion beschleunigt, entstehen immer mehr austauschbare Texte. Eine klare Haltung, echte Expertise und eine erkennbare Markenstimme werden deshalb nicht weniger, sondern wichtiger.
8. Sicherheit ist keine spätere Zusatzaufgabe
Je mehr Aufgaben ein AI-Agent übernehmen kann, desto größer werden auch die Risiken. Ein System mit Zugriff auf E-Mails, Dateien, Browser und Unternehmenssoftware kann erheblichen Nutzen schaffen, aber auch Fehler machen oder manipulierte Anweisungen übernehmen.
Ein bekanntes Problem ist die sogenannte Prompt Injection. Dabei werden schädliche Anweisungen in Webseiten, Dokumenten oder E-Mails versteckt. Der Agent könnte diese Inhalte fälschlicherweise als legitime Arbeitsanweisung interpretieren.
Deshalb sollten AI-Agenten nur die Zugriffsrechte erhalten, die sie für eine konkrete Aufgabe tatsächlich benötigen. Kritische Aktionen müssen weiterhin von einem Menschen bestätigt werden. Ebenso notwendig sind getrennte technische Konten, Protokollierung und kontrollierte Testumgebungen.
Der Wunsch nach möglichst umfassender Automatisierung darf nicht dazu führen, dass Kontrolle und Datensicherheit verloren gehen.
Was Unternehmen daraus ableiten können
Das Interview mit Peter Steinberger ist kein Aufruf, sofort OpenClaw zu installieren. Das Projekt ist vielmehr ein anschauliches Beispiel dafür, wie sich digitale Arbeit in den kommenden Jahren entwickeln könnte.
Unternehmen sollten deshalb nicht mit einem Tool beginnen, sondern mit einem konkreten Prozess. Besonders interessant sind Aufgaben, die regelmäßig Zeit kosten, häufig nach einem ähnlichen Muster ablaufen und dennoch eine gewisse Flexibilität erfordern.
Dazu können die Analyse eingehender Anfragen, die Vorbereitung von Kundenterminen, die Aufbereitung von Experteninterviews oder die laufende Kontrolle einer Website gehören. AI kann Informationen sammeln, strukturieren und erste Entwürfe erstellen. Fachliche Entscheidungen und sensible Kommunikation sollten jedoch weiterhin von qualifizierten Mitarbeitern geprüft werden.
Die wichtigste Erkenntnis aus dem Interview lautet daher: Der Wettbewerbsvorteil entsteht nicht durch die größte Zahl eingesetzter AI-Tools. Entscheidend ist, ob ein Unternehmen Technologie mit guten Daten, klaren Prozessen, einer starken Markenpositionierung und menschlicher Expertise verbinden kann.