Als das Marketing-Team anfängt, Prototypen zu bauen
Wie ein Fintech die Automatisierung demokratisierte
Karikatur ChatGPT, Prompt Der Promptologe
Die zweite Agentic Shift Munich Veranstaltung bietet soviel, dass Der Promptologe drei Posts schreibt:
1. Der Überblick und hilfreiche Links: Martin Westphal - Agentic Update
2. Nikita Filippov - der Anwendungsfall: Von der Support-Automatisierung zum agentenbasierten Betrieb: Der Umbau von ANNA Money rund um die Aufgaben, die niemand erledigen will
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ANNA macht es einfach.
Es gibt Vorträge, bei denen man nach zwanzig Minuten weiß: Der Mann hat das nicht aus einem Framework-Blogpost zusammenkopiert. Nikita Filippov, Co-Founder und Chief Product Officer von ANNA Money, London, ist einer davon. Kein Slide-Deck mit Buzzword-Bingo. Stattdessen: Ehrlichkeit über eine Firma, die sich gerade selbst umbaut, während sie läuft. Wie ein Triebwerk, das man im Flug austauscht.
ANNA steht für „Absolutely No Nonsense Admin“. Klingt nach einem Vorsatz, der spätestens am zweiten Januartag vergessen ist. Ist es nicht. ANNA ist ein britischer Finanzdienstleister für kleine Unternehmen – Banking, Buchhaltung, Steuern, Rechnungen, Dokumente. Das Besondere ist nicht, was ANNA tut, sondern wie es sich selbst versteht: nicht als Business-Account mit netter Oberfläche, sondern als Support-Service für das Betreiben eines Unternehmens. Das klingt wie ein kleiner Unterschied. Es ist ein großer.
Nikita sagt es früh und deutlich: Software tut nichts. Sie wartet. Man klickt, sie reagiert. Keine Initiative, kein Gedächtnis, kein Durchhaltevermögen. Eine Benachrichtigung ist keine Handlung. Dieser Gedanke beschäftigt ihn seit zwanzig Jahren. Agents geben Software endlich das fehlende Verb.
Das Formular-Problem
ANNA hatte vor der Agentic-Welle bereits eine ordentliche KI-Infrastruktur: Konversations-Interface, ML-Klassifizierer, Intent-Tags, ein eigenes Skill-System pro Produktvertikale. Alles funktionierte. In seiner eigenen Spur.
Das Problem: Kunden haben keine Spuren. Ein Kunde, der fragt, was mit seinen Steuern nicht stimmt, und dann gleich eine Gehaltszahlung auslösen will, der lebt nicht in Vertikalen. Er lebt in einem Kontext – Kontoverlauf, offene Rechnungen, Compliance-Status, letztes Gespräch. Und dieser Kontext war nirgendwo. Jedes System kannte sein kleines Stück. Niemand kannte das Ganze.
Das ist das klassische Formular-Problem. Man baut schönere Formulare, mit Validierung, mit kürzeren Feldern, mit bunten Buttons. Aber am Ende füllt der Kunde das Formular aus und wartet. Die Software wartet auch. Alle warten.
GEMMA
Die Antwort heißt GEMMA – General Manager Agent. Warum Frauen-Namen? „Engineers name things they build after girls“, sagt Nikita. Der Promptologe nimmt das zur Kenntnis.
GEMMA ist kein weiteres Skill. GEMMA ist das Gegenteil von Vertikalen. Statt Intent-Klassifizierer → passendes Sub-System → Antwort läuft bei GEMMA alles durch einen Agent-Loop, der Kontext sieht, Tools hat und denkt. Der Capability Selector lädt nur die Tools, die für diese Anfrage relevant sind – was auch nötig ist, denn im ersten Durchlauf ohne diese Auswahl war eine Durchschnittsanfrage 70.000 Token lang. Länger als Der große Gatsby. Das Context-Overflow-Problem löst sich damit allerdings nicht von selbst, es verlässt nur den Saal.
Dazu kommen Modalities: GEMMA versteht, dass ein Neukunde im Onboarding nicht dieselben Tools sehen sollte wie ein vollständig verifizierter Bestandskunde. Und ein Kunde unter Compliance-Überprüfung schon gar nicht. Gleicher Agent, andere Oberfläche. Das ist die Antwort auf die Frage, wie man ein nicht-deterministisches System handhabbar macht: Man baut deterministische Grenzen drumherum.
Und dann sind da noch die Guardrails – zwei parallele Sub-Agents, die jede Antwort prüfen, bevor sie den Kunden erreicht. Grounding: Hat GEMMA wirklich getan, was sie behauptet zu tun? Policy: Sagt GEMMA etwas, das sie nie sagen darf? Ein echtes Beispiel aus dem Vortrag: GEMMA wollte einem Kunden mitteilen, dass etwas „für drei Monate“ gilt. Die Policy-Prüfung blockte das als unzulässige Zeitangabe. Umformuliert, freigegeben, gesendet. So schläft man nachts, wenn ein Agent Geld bewegt.
Das Jack-Dorsey-Projekt
Parallel zu GEMMA, die von oben kommt, läuft bei ANNA eine zweite Initiative – von unten. Ursprünglich hieß das interne Automatisierungsteam „Jack Dorsey Project“. Der Name war zu provokativ, zu wenig politisch korrekt. Es wurde umbenannt in „Claude Evangelists“. Der Promptologe findet, dass das die spannendere Taufe ist.
Die Claude Evangelists haben eine einfache Aufgabe: wiederkehrende „friction“ – hier im Sinne von unrund, hemmend, finden und in agentic Services verwandeln. Ihr Werkzeug: eine Claude-Instanz im Container, zugänglich für alle, mit einem gemeinsamen Repository von Skills. Wer etwas baut, trägt es ein. Wer etwas braucht, greift darauf zu.
Wie aber Menschen aktivieren – sie dazu bringen, überhaupt anzufangen – das löste nicht die beste Erklärung, nicht das überzeugendste Argument, nicht der enthusiastischste Vortrag. Ein Leaderboard war es. Jeden Freitag: wer hat wie viele Tokens verbrannt und wofür. Das Marketing-Team fing an, Tools zu bauen. Irgendjemand lieferte etwas, das direkt in GEMMA integriert wurde. Gamification in einem Fintech. Funktioniert.
Und dann: Das GitHub-Repository wuchs. Nicht weil jemand angeordnet hatte, dass alle GitHub-Accounts anlegen. Sondern weil die Leute selbst Code verstehen wollten, Prototypen bauen wollten, Pull Requests einreichen wollten. Der CTO ist security-fokussiert – was Nikita ausdrücklich begrüßt – und verhandelt gerade die Guardrails für Sandbox-Deployments. Das nennt man konstruktiven Druck von unten.
Die ehrliche Folie
Der Vortrag hätte an diesem Punkt enden können. Erfolgsgeschichte, Tool-Stack, Framework. Fertig.
Nikita macht weiter. Er zeigt die Folie, die niemand zeigen will.
Seine Einschätzung für die nächsten neun Monate: 30 bis 50 Prozent der Belegschaft werden gehen – durch Abgänge oder durch Entscheidungen, die niemand gerne trifft. „Fewer people first“ – und er sagt ausdrücklich: ja, das bedeutet Jobs. Keine Euphemismen, kein „wir investieren in die Belegschaft der Zukunft“. Danach, so die Erwartung, ein Wiederaufbau mit anderen Rollen, anderen Skills, aber nie in der alten Größenordnung.
Was entsteht, sind zwei neue Berufsbilder: der AI Product Engineer, der Intent spezifiziert und den Agenten liefert, der diesen Intent umsetzt – Produktdenken und Engineering in einer Person. Und der UX Engineer, der die Interaktion entwirft und sie gleichzeitig baut, weil sich die Grenze zwischen Design und Entwicklung gerade auflöst.
Teams werden sich auflösen und neu formen. Nicht nach Organigramm, sondern nach Ownership. Näher an Holokratie als an Stellenbeschreibungen.
Nikita nennt das ausdrücklich eine Wette, keine Prognose. Das ist präzise. Und es ist das Ehrlichste, was man in neun Monaten über die KI-Transformation von Unternehmen sagen kann.
Was der Promptologe mitnimmt
Monate der Erklärungen, sagt Nikita, haben weniger bewegt als ein einziges Tutorial-Repository. Wer einen Agenten selbst gebaut hat, versteht, was ein Agent ist. Alle anderen nicken und zeichnen Flussdiagramme.
Das gilt im Kleinen wie im Großen. Die eigentliche Transformation bei ANNA ist nicht der Wechsel von Claude SDK zu Strands zu eigenem Framework. Es ist der Moment, in dem das Marketing-Team anfängt, Prototypen zu bauen. In dem der GitHub-Account-Zähler sich verdreifacht. In dem jemand, der gegangen ist, nach ein paar Monaten zurückkommt – weil er verstanden hat, dass er entweder im Boot ist oder nicht.
Software wartet nicht mehr. Sie handelt.
Die Frage ist nicht mehr: Was können wir automatisieren?
Die Frage ist: Was soll das Unternehmen werden?
Die zweite Agentic Shift Munich Veranstaltung bietet soviel, dass Der Promptologe drei Posts schreibt:
1. Der Überblick und hilfreiche Links: Martin Westphal - Agentic Update
2. Nikita Filippov - der Anwendungsfall: Von der Support-Automatisierung zum agentenbasierten Betrieb: Der Umbau von ANNA Money rund um die Aufgaben, die niemand erledigen will
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Der Promptologe, 07.07.2026
Offenlegung: Dieser Beitrag entstand mit Hilfe von Anthropic Claude.
(Nein, der Gedanken — ist kein Hinweis auf die KI. Ich schreibe so. Bin altmodisch.)
Update:
Vor einigen Wochen hatte Anthropic erst Claude Fable 5 veröffentlicht und dann wenig später wieder zurückgezogen. Offenbar gab es Bedenken der US-Regierung darüber, dass die KI in die falschen Hände geraten könnte. Jetzt hat Anthropic Claude Fable 5 wieder zurückgebracht. Doch die Sicherheitsprobleme sind offenbar geblieben.
https://www.heise.de/news/Claude-Fable-5-KI-Modell-hilft-bereitwillig-Cyberverbrechen-zu-planen-11351585.html