Mirko Holzer auf der Congree Conference 2026
Künstliche Intelligenz verändert die Arbeitswelt. Doch wer bestimmt künftig, wie KI-Agenten arbeiten, welche Regeln sie einhalten und wer von ihrer Wertschöpfung profitiert? Auf der Congree Conference 2026 beleuchtete Mirko Holzer die Rolle Deutschlands und Europas im globalen KI-Wettbewerb. Sein Vortrag zeigte, warum technologische Unabhängigkeit, klare Regeln und die Kontrolle über eigene Daten und Inhalte immer wichtiger werden.
Deutschland nutzt künstliche Intelligenz bereits intensiv. Bei der Entwicklung eigener leistungsfähiger KI-Modelle dominieren dagegen Unternehmen aus den USA und China. Was bedeutet diese Abhängigkeit für die europäische Wirtschaft? Und wie können Unternehmen sicherstellen, dass sie auch beim Einsatz zunehmend selbstständig arbeitender KI-Systeme die Kontrolle behalten?
Mit diesen Fragen beschäftigte sich Mirko Holzer, Informatiker, Seriengründer und KI-Investor, am 15. Oktober 2026 auf der Congree Conference in Ettlingen.
Unter dem Titel „KI verändert die Welt: Wo stehen wir in Deutschland und Europa?“ betrachtete er den internationalen Wettbewerb um künstliche Intelligenz, die Zukunft KI-gestützter Arbeit und die Chancen europäischer Technologieentwicklung.
Der globale KI-Wettbewerb: Zwischen Innovation und wirtschaftlichen Interessen
Der Markt für leistungsfähige KI-Modelle wird derzeit vor allem von amerikanischen und chinesischen Unternehmen geprägt. Während Anbieter aus den USA enorme Summen in die Entwicklung neuer Modelle investieren, gewinnt China insbesondere durch offen verfügbare KI-Modelle an Bedeutung.
Holzer verwies auf den Erfolg chinesischer Open-Weight-Modelle. Bei diesen sind die Modellgewichte verfügbar, sodass Entwickler und Unternehmen sie unter den jeweiligen Lizenzbedingungen für eigene Anwendungen einsetzen und anpassen können.
Der wachsende Wettbewerb setzt etablierte Anbieter unter Druck. Schließlich müssen diese ihre hohen Entwicklungskosten wieder erwirtschaften, während frei verfügbare Alternativen zunehmend leistungsfähiger werden.
Vor diesem Hintergrund beleuchtete Holzer auch die Debatte um die Sicherheit künstlicher Intelligenz. Er stellte die Frage, inwieweit Forderungen nach strengerer Regulierung ausschließlich dem Schutz vor technologischen Risiken dienen oder teilweise auch wirtschaftliche Interessen widerspiegeln.
Denn hohe regulatorische Anforderungen können sich unterschiedlich auf Marktteilnehmer auswirken. Während große Unternehmen über die notwendigen Ressourcen verfügen, können zusätzliche Anforderungen für kleinere Anbieter erhebliche Hürden darstellen.
Für Europa entsteht damit ein Spannungsfeld zwischen Sicherheit und Innovationsfähigkeit. Eine eigenständige KI-Industrie benötigt beides: verlässliche Rahmenbedingungen und ausreichend Raum für technologische Entwicklungen.
Wie verändern KI-Agenten die Arbeitswelt?
KI-Agenten können Aufgaben weitgehend selbstständig bearbeiten, auf verschiedene Anwendungen zugreifen und mehrere Arbeitsschritte miteinander verbinden. Anders als ein klassischer Chatbot beschränken sie sich nicht darauf, einzelne Fragen zu beantworten.
Damit verändern sie potenziell die Organisation von Arbeit.
Mirko Holzer beschrieb insbesondere das Potenzial, administrative und koordinierende Tätigkeiten zu automatisieren. Er verwendete dafür den Begriff „Fake Work“. Gemeint sind Aufgaben, die viel Arbeitszeit beanspruchen, ohne unmittelbar zur eigentlichen Wertschöpfung beizutragen.
Dazu gehören beispielsweise das Zusammenstellen von Informationen, die Bearbeitung wiederkehrender Anfragen oder die Koordination standardisierter Abläufe.
Ein Teil dieser Tätigkeiten könnte künftig von KI-Agenten übernommen werden. Mitarbeiter hätten dadurch mehr Zeit, sich auf Aufgaben zu konzentrieren, bei denen ihre fachlichen Kompetenzen besonders gefragt sind.
Holzer verband diese Entwicklung mit einer weiteren Herausforderung: dem demografischen Wandel.
In den kommenden Jahren werden viele Beschäftigte in den Ruhestand gehen. Gleichzeitig fehlt es in zahlreichen Branchen bereits heute an qualifizierten Fachkräften.
Die zunehmende Automatisierung ist deshalb nicht nur eine Frage der Effizienz. Sie könnte auch dazu beitragen, Arbeitsaufgaben zu bewältigen, für die künftig weniger Personal zur Verfügung steht.
Allerdings führt die technische Möglichkeit, Aufgaben zu automatisieren, noch nicht automatisch zu besseren Arbeitsergebnissen.
Warum brauchen KI-Agenten verbindliche Regeln?
KI-Agenten können komplexe Aufgaben lösen. Sie kennen jedoch nicht automatisch die internen Prozesse, Qualitätsanforderungen und Sicherheitsrichtlinien eines Unternehmens.
Holzer veranschaulichte das mit einem Vergleich: Ein KI-Agent ähnelt einem hochbegabten neuen Mitarbeiter an seinem ersten Arbeitstag.
Er bringt umfangreiche Fähigkeiten mit, weiß aber noch nicht, wie das Unternehmen arbeitet. Ihm fehlen Kenntnisse über interne Zuständigkeiten, vertrauliche Informationen und verbindliche Abläufe.
Deshalb müssen Unternehmen definieren, welche Aufgaben ein Agent übernehmen darf, auf welche Informationen er zugreifen kann und wann eine menschliche Freigabe erforderlich ist.
Wie wichtig solche Vorgaben sind, zeigte Holzer anhand eines Vorfalls im Zusammenhang mit einem KI-Sicherheitstest, bei dem Agenten unerwartete und unerwünschte Aktivitäten entwickelten.
Seine zentrale Erkenntnis: KI-Agenten orientieren sich an den Aufgaben und Bewertungskriterien, die ihnen vorgegeben werden. Wenn diese unzureichend definiert sind, können Ergebnisse entstehen, die nicht den eigentlichen Absichten der Verantwortlichen entsprechen.
Für Unternehmen ergeben sich daraus konkrete Anforderungen an die Steuerung von KI-Agenten:
- Klare Zuständigkeiten: Welche Aufgaben darf der Agent selbstständig übernehmen?
- Definierte Zugriffsrechte: Welche Daten, Systeme und Werkzeuge darf er verwenden?
- Verbindliche Qualitätsstandards: Welche fachlichen und sprachlichen Anforderungen müssen seine Ergebnisse erfüllen?
- Kontrollmechanismen: Wie werden die Ergebnisse überprüft und notwendige Freigaben sichergestellt?
Die Kontrolle über KI entsteht somit nicht allein durch die Auswahl eines geeigneten Sprachmodells. Entscheidend ist auch, welche Regeln das Unternehmen für dessen Einsatz festlegt.
Welche Rolle spielen Terminologie und Unternehmenssprache bei der Steuerung von KI?
Wenn KI-Agenten Texte erstellen, Informationen aufbereiten oder mit Kunden kommunizieren, müssen sie die sprachlichen Standards des Unternehmens berücksichtigen.
Hierfür sind Terminologie, Styleguides und Sprachprüfung von besonderer Bedeutung.
Terminologiedatenbanken legen fest, welche Fachbegriffe bevorzugt oder vermieden werden sollen. Styleguides definieren Anforderungen an Verständlichkeit, Stil und Ausdruck. Sprachprüfungen helfen dabei, Abweichungen von diesen Vorgaben zu erkennen.
Solche Regeln können auch bei der KI-gestützten Texterstellung eingesetzt werden.
Holzer stellte auf der Congree Conference ausdrücklich den Bezug zur Arbeit von Congree her. Die Technologien, mit denen Unternehmen bisher ihre sprachliche Qualität sichern, gewinnen durch den Einsatz generativer KI eine zusätzliche Bedeutung.
Ein Beispiel: Erstellt ein KI-Agent eine technische Produktbeschreibung, reicht es nicht aus, dass der Text grammatikalisch korrekt und gut lesbar ist. Er muss auch die verbindliche Fachterminologie verwenden, die festgelegten Formulierungsregeln beachten und fachlich eindeutig sein.
Ein Sprachmodell kann einen plausibel klingenden Text erzeugen, ohne alle unternehmensspezifischen Anforderungen zu kennen. Deshalb müssen diese Anforderungen in die Prozesse zur Textgenerierung und Qualitätssicherung eingebunden werden.
Die Verbindung von Linguistik und generativer KI ermöglicht es, die Flexibilität von Sprachmodellen mit nachvollziehbaren sprachlichen Regeln zu kombinieren.
Je stärker Unternehmen ihre Content-Produktion automatisieren, desto wichtiger wird es, sprachliche Qualität systematisch zu definieren und zu kontrollieren.
Wie verbreitet ist künstliche Intelligenz in deutschen Unternehmen?
Deutschland ist bei der Nutzung künstlicher Intelligenz keineswegs grundsätzlich abgeschlagen.
Nach Angaben des Statistischen Bundesamtes setzten 2025 bereits 26 Prozent der deutschen Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten KI-Technologien ein. Bei großen Unternehmen mit mindestens 250 Beschäftigten lag der Anteil sogar bei 57 Prozent.
Diese Zahlen zeigen, dass KI längst in der betrieblichen Praxis angekommen ist.
Quelle: Statistisches Bundesamt, Nutzung von KI-Technologien in Unternehmen 2025
Holzer machte jedoch auf einen wesentlichen Unterschied aufmerksam: Die Nutzung vorhandener KI-Technologien ist nicht gleichbedeutend mit der Fähigkeit, diese Technologien selbst zu entwickeln.
Während deutsche Unternehmen verstärkt auf KI setzen, stammen viele der eingesetzten Modelle weiterhin von internationalen Anbietern.
Daraus ergibt sich eine langfristige Abhängigkeit, die weit über technische Fragen hinausgeht.
Warum ist digitale Souveränität für Unternehmen und Europa wichtig?
Digitale Souveränität bedeutet im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz, selbstbestimmt über den Einsatz von Technologien, Daten und digitalen Prozessen entscheiden zu können.
Unternehmen, die ausschließlich auf externe KI-Anbieter setzen, sind von deren Verfügbarkeit, Preisen, Nutzungsbedingungen und technischen Entscheidungen abhängig.
Verändern sich diese Rahmenbedingungen, kann das unmittelbare Auswirkungen auf bestehende Geschäftsprozesse haben.
Holzer betrachtete diese Abhängigkeit auch aus volkswirtschaftlicher Perspektive.
Wenn KI künftig einen erheblichen Teil der wirtschaftlichen Wertschöpfung übernimmt, stellt sich die Frage, wo die damit verbundenen Gewinne entstehen und wie sie verteilt werden.
Für Europa reicht es deshalb nicht aus, lediglich Zugang zu leistungsfähigen KI-Modellen zu besitzen. Langfristige wirtschaftliche Handlungsfähigkeit setzt auch eigene technologische Kompetenzen und Entwicklungsmöglichkeiten voraus.
Für einzelne Unternehmen beginnt digitale Souveränität allerdings bereits im Kleinen.
Dazu gehört, die Kontrolle über Unternehmenswissen und Inhalte zu behalten, den Zugriff von KI-Systemen auf interne Informationen bewusst zu gestalten und eigene Qualitätsstandards verbindlich vorzugeben.
Next Frontier AI: Wie kann Europa bei der KI-Entwicklung aufholen?
Trotz der bestehenden Abhängigkeiten sieht Mirko Holzer Chancen für eine eigenständige europäische KI-Entwicklung.
Ein Beispiel ist die Initiative Next Frontier AI aus dem Umfeld der Bundesagentur für Sprunginnovationen (SPRIND).
Der Ansatz besteht darin, nicht einfach die Entwicklung der großen amerikanischen KI-Labore nachzuvollziehen, sondern neue technologische Wege zu erschließen.
Im Mittelpunkt stehen leistungsfähige KI-Architekturen, die mit weniger Rechenleistung, Energie und Trainingsdaten auskommen.
Das ist für Europa besonders relevant, weil die verfügbaren Ressourcen für die Entwicklung großer KI-Modelle begrenzt sind. Ein technologischer Fortschritt, der nicht ausschließlich auf immer größeren Rechenzentren und Datenmengen beruht, könnte neue Wettbewerbsmöglichkeiten eröffnen.
Holzer stellte in diesem Zusammenhang auch das deutsche Sprachmodell Kolibri von Aleph Alpha vor.
Das Modell ist auf eine effiziente Verarbeitung deutscher Sprache ausgerichtet. Es steht beispielhaft für die Entwicklung spezialisierter KI-Technologien, die nicht zwingend mit den größten internationalen Modellen konkurrieren müssen, um für bestimmte Anwendungen nützlich zu sein.
Die zentrale Frage lautet daher nicht nur, ob Europa bestehende Technologien einholen kann. Entscheidend ist, ob es gelingt, eigene Ansätze zu entwickeln, die in bestimmten Bereichen neue Maßstäbe setzen.
Vom KI-Anwender zum Gestalter
Mirko Holzers Vortrag machte deutlich, dass die Zukunft künstlicher Intelligenz nicht allein in den Händen großer Technologieunternehmen liegt.
Auch die Anwender tragen Verantwortung dafür, wie KI eingesetzt wird und welche Rolle sie künftig in Arbeitsprozessen übernimmt.
Aus seinem Vortrag lassen sich drei wesentliche Erkenntnisse ableiten:
1. KI-Agenten können Unternehmen entlasten, müssen aber kontrollierbar bleiben.
Die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben bietet große Chancen. Damit daraus ein tatsächlicher Nutzen entsteht, benötigen KI-Agenten eindeutig definierte Aufgaben, Berechtigungen und Kontrollmechanismen.
2. Unternehmenswissen und sprachliche Regeln werden wichtiger.
Je mehr Inhalte mithilfe künstlicher Intelligenz entstehen, desto entscheidender sind verbindliche Vorgaben für Terminologie, Stil und Qualität. Linguistische Technologien können dazu beitragen, diese Anforderungen auch bei automatisierten Prozessen sicherzustellen.
3. Technologische Souveränität erfordert eigene Gestaltungsmöglichkeiten.
Europa braucht eigene KI-Kompetenzen und innovative Technologien. Unternehmen wiederum sollten die Kontrolle über ihre Daten, Inhalte, Prozesse und Qualitätsstandards behalten.
Der Vortrag zeigte damit auch, warum die Verbindung von Linguistik und künstlicher Intelligenz zunehmend an Bedeutung gewinnt.
Leistungsfähige Sprachmodelle eröffnen neue Möglichkeiten für die Automatisierung von Kommunikation und Content-Produktion. Ob die Ergebnisse den tatsächlichen Anforderungen eines Unternehmens entsprechen, hängt jedoch wesentlich davon ab, wie diese Systeme gesteuert und überprüft werden.
Die entscheidende Frage ist deshalb nicht nur, was künstliche Intelligenz künftig leisten kann. Genauso wichtig ist, wer die Regeln dafür festlegt.
