KI-Agenten beschleunigen Start-ups: Labore und Prototypen ohne Mitarbeiter
Gründer nutzen KI-Agenten, um Unternehmen ohne Kapital und Mitarbeiter aufzubauen – der Innovationszyklus beschleunigt sich rasant.
Nachdem die Unternehmer Claudio Reiter und Leon Busch ihre ersten beiden vollständig automatisierten Biotech-Labore errichtet hatten, gingen sie noch einen Schritt weiter. Das Duo mit Sitz in Helsinki beauftragte einen KI-Agenten damit, ein weiteres Labor eigenständig zu erstellen. Der Agent koordiniert ein Budget von rund 500.000 Dollar und übernimmt dabei alles – von der Beschaffung von Instrumenten bis zur Anweisung von Bauunternehmern.
Reiter begründet den ungewöhnlichen Schritt mit einer provokanten Frage: „Wir hielten es für etwas arrogant anzunehmen, dass Menschen am besten wissen, wie man das Labor baut, das der KI die Grundlagenforschung im nassen Labor beibringt. Warum nicht die KI ihr eigenes Labor bauen lassen? Wir haben daher das Gelernte festgehalten, und nun kann ein Agent den Aufbau eines Labors selbst verwalten.“ Als „nasses Labor“ bezeichnet man Räume, in denen Wissenschaftler mit physischen Chemikalien arbeiten.
Weitere Agenten führen inzwischen einfache Experimente auf Bachelor-Niveau für ihre menschlichen Auftraggeber durch. Die Gründer planen, das Unternehmen letztlich zwischen San Francisco und Zürich anzusiedeln. Reiter ist überzeugt, dass „die Komplexität der Experimente, die sie durchführen können, innerhalb von Monaten steigen wird, bis sie sinnvoll zur wissenschaftlichen Forschung beitragen und Entdeckungen treffen können, die Menschen niemals gelingen würden“.
KI-Agenten übernehmen fast jede Rolle im jungen Unternehmen
Solche Arrangements werden häufiger und geben einen Ausblick darauf, wie die KI die Startup-Kultur auf den Kopf stellt. Diese war traditionell durch große Teams, lange Arbeitszeiten und Finanzierung durch Risikokapital gekennzeichnet. Heute kann ein Unternehmen ohne Kapital oder Mitarbeiter gegründet werden. Der ohnehin schon schnelle Innovationszyklus in Startups wirkt nun schneller denn je – insbesondere für Firmen, deren eigene Produkte KI-bezogen sind.
Gründer nutzen KI-Agenten, um Code zu schreiben und fast jede Rolle zu übernehmen, vom Eintragen des Unternehmens bis zum Produktdesign und zur Erstellung von Marketingvideos. „Es war noch nie einfacher, ein Unternehmen zu gründen“, sagt Ziv Reichert, Partner bei der in London ansässigen Risikokapitalfirma Phoenix Court. Der OpenAI-Chef Sam Altman bemerkte 2024, dass es in einem „Gruppenchat mit meinen Tech-CEO-Freunden“ eine Wette gebe, wer im ersten Jahr das erste Milliarden-Dollar-Unternehmen mit nur einer Person schaffen werde.
Der Wendepunkt kam Ende 2025 mit neuen Coding-Tools
Gründer sagen, der Wendepunkt für Startups habe Ende letzten Jahres stattgefunden, als neue Tools wie Anthropics Claude Opus 4, 5 und sein Claude Code das Codieren günstiger, schneller und einfacher machten als je zuvor. Toby Mather, Mitgründer des KI-Startups Rig, schrieb in einem Newsletter vom Februar mit dem Titel „Opus Babies“: „Opus 4, 5 erschien am 24. November. In den folgenden drei Monaten haben wir 18 Monate an Entwicklung der ‚alten Welt‘ abgeschlossen.“
Mit Hilfe der neuen Tools können sogar Personen, die keinen Code schreiben können, Software entwickeln und Produkte bauen. Immer öfter sprechen Unternehmer einfach laut zu KI-Agenten und weisen sie an, was erstellt werden soll. Helena Gagern, die einen Technologiehub mitgegründet hat und einen VC-Fonds für europäische Startups namens The Embassy in San Francisco leitet, war überrascht, als sie kürzlich mit einem Unternehmer zusammentraf, dessen neues Startup bereits ein Medikament in der Tierversuchsphase hatte – aber keine einzige Angestellte. „Alles – in Bezug auf die zu bearbeitende Krankheit, die Forschung, das Studiendesign – wurde von KI-Agenten vorangetrieben“, sagt sie.
Prototypen in zwei Tagen senken das Risiko
Vincent Huguet, der 2013 Malt mitgegründet hat, eine europäische Plattform für freiberufliche KI-Ingenieure und Data Scientists, zieht einen Vergleich: So wie Computer-Hardware mit der Ankunft der Cloud vor 20 Jahren kein Eintrittshindernis mehr war, gilt dies heute für Software. „Es kann von jedem gemacht werden, der ein bisschen technisch versiert ist“, merkt er an.
Isabel Greenslade, Mitbegründerin von Structured AI in New York, erinnert sich, wie sie potenziellen Kunden ein mögliches Produkt vorschlug: „Wir haben das Gespräch aufgezeichnet, es in Claude Code eingegeben und einfach gesagt: ‚Baue ihre Idee.‘ Es kann buchstäblich einen Prototyp erstellen. Zwei Tage später kannst du mit genau dem Produkt, über das sie gesprochen haben, zu ihnen zurückkehren.“ Das schnelle Erstellen von Prototypen nimmt einigen Startups das Risiko, sagt Jimmy Cockerton, Gründer von Impact Advantage.
KI macht Start-ups geografisch diverser
Es gibt auch frühe Hinweise darauf, dass KI Startups geografisch diverser macht. Eine aktuelle Studie von Akademikern der University of British Columbia und der Stockholm School of Economics ergab, dass das durchschnittliche „innovative“ Unternehmen wahrscheinlicher als zuvor außerhalb von Technologiezentren wie San Francisco oder New York gegründet wurde. Ein Bericht der Brookings Institution aus dem letzten Jahr fand, dass neben der Bay Area auch Houston und San Antonio in Texas sowie Miami und Gainesville in Florida als „Star-Hubs“ mit hohem Wachstum bei KI-Jobs gelten. Brookings hob zudem Detroit, Nashville, Tampa und Pittsburgh als schnell aufsteigende Standorte hervor.
Gründungszahlen steigen deutlich
Die Nutzung von KI treibt auch den Anstieg von Startups voran. In den 15 Jahren bis 2019 erreichte die durchschnittliche Anzahl wöchentlicher Anträge zur Gründung neuer Unternehmen in den USA nie 80.000, doch seit der Einführung von ChatGPT im November 2022 lag sie laut von Asset Manager Apollo analysierten Daten fast immer über 100.000. In Großbritannien sprang die Zahl der im ersten Halbjahr eingetragenen neuen Unternehmen im Sektor der Anwendungssoftware um 40 Prozent auf 28.100 – damit wurde der Sektor zum beliebtesten Bereich für Startups. Das ergab eine Analyse der Companies-House-Daten durch die Datengruppe Beauhurst und NatWest.
Grenzen des Modells: Slop-Companies und Erschöpfung
In London hat ein wiederholter Gründer ein Startup gestartet, das nur aus ihm und seinem Partner besteht. Jeder Mann hat fünf Bildschirme über seinem Schreibtisch, auf denen KI-Agenten ständig komplexe Aufgaben erledigen. Das Sparen von Lohnkosten sei nur ein Teil des Reizes gewesen, sagt er. „Wir haben uns gefragt: ‚Brauchen wir andere Menschen? Werden sie uns nicht nur ausbremsen?‘“ Er warnt jedoch, dass das Tempo, in dem seine Agenten produzieren, für Menschen, die die Arbeit ständig überprüfen und neue Aufgaben vergeben müssen, erschöpfend sein kann.
Reichert von Phoenix Court stimmt zu: „Ich kann viel mehr Informationen synthetisieren als früher, also gibt es viel mehr Entscheidungen, die ich treffen kann. Ich war noch nie so beschäftigt.“ Huguet von Malt argumentiert, dass viele Unternehmen irgendwann dennoch Mitarbeiter benötigen werden, da von KI erstellte Produkte, Websites und Marketingmaterialien mittelmäßig und eintönig sein können und zu sogenannten „Slop-Companies“ führen. „Das allgemeine Niveau des Wettbewerbs hat sich gehoben, aber sobald man das Basisniveau erreicht hat, wird der Unterschied durch die Menschen in Ihrem Team gemacht“, sagt er. Joan Burkovic, Chief Executive von GetMint, warnt: „Der Aufstieg eines Unternehmens kann sehr schnell sein. Aber der Fall kann noch schneller sein.“