KI-Agenten sind gerade dabei, vom netten Helferlein zum echten Autopiloten zu werden. Genau das macht sie so attraktiv – und gleichzeitig so riskant. OpenAI-CEO Sam Altman warnt nun vor einer „YOLO“-Mentalität: Man gibt diesen Systemen immer mehr Rechte, weil sie in den meisten Fällen „schon vernünftig“ handeln. Doch was passiert, wenn der seltene Fehler nicht nur peinlich, sondern katastrophal ist?
Altman beschreibt ein Verhalten, das ich in Projekten immer häufiger sehe: Anfangs zögert man noch, später klickt man fast automatisch auf „Zugriff erlauben“. Der Nutzen ist spürbar, die Fehlerrate wirkt niedrig – und genau dadurch entsteht das schleichende Problem. Wenn Agenten über längere Zeit eigenständig handeln, können Sicherheitslücken oder Alignment-Probleme unter Umständen Wochen oder Monate unbemerkt bleiben. Für klassische IT-Sicherheitsmodelle ist das eine unangenehme Realität: Wir sind gut darin, einzelne Systeme zu härten. Wir sind deutlich schlechter darin, eine umfassende Sicherheitsarchitektur für hochautonome, lernende Systeme aufzubauen.
Besonders brisant wird es beim Thema Softwareentwicklung. Ein OpenAI-Entwickler hatte öffentlich sinngemäß beschrieben, dass er Code inzwischen nur noch von KI schreiben lässt – und erwartet, dass Unternehmen ähnlich agieren. Das klingt nach Effizienzgewinn, kann aber schnell in Kontrollverlust kippen: Wenn niemand mehr versteht, warum eine Codebasis so ist, wie sie ist, wird Security zur Lotterie. Schwachstellen, Abhängigkeiten, unklare Logikpfade – all das kann sich still ansammeln, bis es knallt. Dass sich viele dieser Probleme „am Ende lösen lassen“, ist eine Hoffnung – aber keine Strategie.
Neben dieser Sicherheitswarnung steckt in Altmans Aussagen auch eine klare Unternehmensbotschaft: OpenAI will das Einstellen von Personal verlangsamen. Die Logik dahinter: Mit KI-Unterstützung sollen kleinere Teams mehr erreichen – und man möchte nicht aggressiv wachsen, um später zurückrudern zu müssen. Gleichzeitig räumt Altman ein, dass GPT-5 beim redaktionellen oder literarischen Schreiben gegenüber GPT-4.5 nachgelassen habe, weil der Fokus zuletzt stark auf Logik, Reasoning und Code lag. Für die Zukunft kündigt er im Kern an: Allzweckmodelle sollen wieder stärker werden – und zwar so, dass sie nicht nur „funktional korrekt“, sondern auch sprachlich souverän sind.